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基于机器学习方法的气相CO_(2)环境下13Cr管材腐蚀速率预测模型研究
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作者 郑华安 姜平 +5 位作者 贾辉 宫汝祥 薄振宇 张雪娜 冯福平 韩旭 《热加工工艺》 北大核心 2025年第12期84-91,共8页
CO_(2)腐蚀井下管材现象普遍存在,目前对于气相CO_(2)环境下的13Cr管材腐蚀速率缺少适用的预测方法。针对该问题,研究了含Cr管材抗腐蚀机理及影响因素。基于正交试验法明确了各腐蚀因素影响13Cr管材腐蚀速率的重要性。基于机器学习方法... CO_(2)腐蚀井下管材现象普遍存在,目前对于气相CO_(2)环境下的13Cr管材腐蚀速率缺少适用的预测方法。针对该问题,研究了含Cr管材抗腐蚀机理及影响因素。基于正交试验法明确了各腐蚀因素影响13Cr管材腐蚀速率的重要性。基于机器学习方法,建立了管材腐蚀速率预测模型。采用Python语言编制了BP神经网络、决策树、随机森林以及支持向量机等4种机器学习模型,以室内数据为数据集进行腐蚀速率模型优选。结果标明,13Cr管材在气相CO_(2)中表现为匀速腐蚀,腐蚀速率为0.0122~0.0361 mm/a。与室内结果相比,决策树模型预测结果准确度可达到85.1%。采用现场实际应用套管剩余壁厚对所建模型进行验证,准确率在80%以上。所建立的预测方法可推广应用至相近腐蚀条件下的管材腐蚀速率预测。 展开更多
关键词 CO_(2)腐蚀 13Cr 机器学习 决策树 腐蚀速率预测
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基于计算流体力学方法的CO_(2)驱油与埋存微观规律
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作者 黄子俊 张雪娜 +6 位作者 雷伴雨 宫汝祥 刘伟伟 郑玉飞 薄振宇 朱彤宇 李宗法 《华南师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2024年第6期26-34,共9页
多孔介质内CO_(2)驱油与埋存过程受孔喉结构、受力情况、CO_(2)-油混相程度和流体物性变化的共同影响。基于计算流体力学(CFD)方法,提出一种CO_(2)驱油与埋存孔隙尺度数值模拟方法,以讨论孔喉结构、受力情况、CO_(2)-油混相程度与流体... 多孔介质内CO_(2)驱油与埋存过程受孔喉结构、受力情况、CO_(2)-油混相程度和流体物性变化的共同影响。基于计算流体力学(CFD)方法,提出一种CO_(2)驱油与埋存孔隙尺度数值模拟方法,以讨论孔喉结构、受力情况、CO_(2)-油混相程度与流体物性变化等因素对CO_(2)驱油与埋存效果的影响。模拟结果表明:CO_(2)混相驱油初期,流体对流是影响原油采出与碳埋存程度的关键因素。在CO_(2)混相驱油与埋存阶段后期,受真实多孔介质复杂孔隙结构影响,扩散是盲端、角隅等孔隙结构内油组分与CO_(2)混合、采出及实现CO_(2)埋存的基本机制,扩散可使原油采出程度进一步提高18.14%。流体密度和黏度降低能够有效增强主渗流区域内油/CO_(2)组分的浓度梯度,从而显著提升各组分的扩散效率,进而提高CO_(2)驱油与埋存效率。研究结果可为矿场CO_(2)驱油与埋存过程提供理论支持。 展开更多
关键词 计算流体力学 孔隙尺度 混相驱 CO_(2)埋存
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