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Bee-like Oil Production Technology──Development of Low Permeability Oilfield by Oil Bailing Method in Jilin Oilfield
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《China Oil & Gas》 CAS 1999年第3期168-169,共2页
关键词 Development of Low Permeability Oilfield by Oil Bailing Method in Jilin Oilfield bee-like Oil Production Technology
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利用人工蜂群算法进行地震属性聚类分析 被引量:1
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作者 曹成寅 郑晓东 +1 位作者 李艳东 李劲松 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2015年第4期684-690,5,共7页
将具有全局搜索能力的人工蜂群算法引入到地震属性聚类中,在人工蜂群算法中蜜蜂被分为引领蜂、跟随蜂和侦察蜂三种,引领蜂寻找蜜源,跟随蜂根据引领蜂带回的蜜源信息搜索新蜜源,若某个蜜源被引领蜂或跟随蜂丢弃,则侦察蜂随机搜索新蜜源... 将具有全局搜索能力的人工蜂群算法引入到地震属性聚类中,在人工蜂群算法中蜜蜂被分为引领蜂、跟随蜂和侦察蜂三种,引领蜂寻找蜜源,跟随蜂根据引领蜂带回的蜜源信息搜索新蜜源,若某个蜜源被引领蜂或跟随蜂丢弃,则侦察蜂随机搜索新蜜源代替被丢弃的蜜源。其中每个蜜源代表优化问题的一个可能解,蜜源的花蜜量对应于解的质量,用适应值表示。最优解的搜索过程包括初始化和蜜源更新两个过程,通过蜂群分工协作,搜索最佳聚类中心,解决常规K均值聚类算法存在的多解性问题。利用国际上通用UCI机器学习数据库中的Iris和Wine数据集对常规K均值算法和人工蜂群算法进行了测试,结果表明:基于人工蜂群算法的聚类方法的分类正确率明显高于K均值方法。实际地震数据的聚类结果表明:基于人工蜂群算法的地震属性聚类能精细刻画塔北奥陶系碳酸盐岩岩溶储层的相带特征,并且能较好地描述呈片状弱反射特征的储层分布。 展开更多
关键词 地震属性聚类 人工蜂群算法 串珠状强反射特征 片状弱反射特征 局部最优 最优聚类中心
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石墨烯改性沥青路用性能提升及其机理 被引量:3
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作者 徐子航 蒋宇 许涛 《林业工程学报》 CSCD 北大核心 2023年第6期154-160,共7页
为了探究石墨烯对沥青路用性能的提升及其机理,利用分散剂二甲基亚砜(DMSO)预处理石墨烯,提高其在沥青中的分散性,再采用DMSO预处理石墨烯(DG)添加到70#道路石油沥青(70#沥青)中制备DG改性沥青。通过常规物理性能试验、黏韧性试验、直... 为了探究石墨烯对沥青路用性能的提升及其机理,利用分散剂二甲基亚砜(DMSO)预处理石墨烯,提高其在沥青中的分散性,再采用DMSO预处理石墨烯(DG)添加到70#道路石油沥青(70#沥青)中制备DG改性沥青。通过常规物理性能试验、黏韧性试验、直接拉伸试验和原子力显微镜对70#沥青和DG改性沥青进行测试,评价DG对沥青路用性能增强效果,并从微观角度分析DG对沥青微观结构的影响,揭示DG对沥青路用性能提升机理。结果表明,加入的DG降低了沥青的针入度和延度,但是提高了沥青的软化点。由于DG具有较大的表面能,吸附了沥青中的轻组分而形成插层结构,致使DG改性沥青上部软化点值和下部软化点值存在差异。DG改性沥青具有较强的黏韧性和韧性,其黏韧性、黏弹性、韧性和韧性比均高于70#沥青,因为被插层后的DG抑制了沥青轻组分的流动,致使DG改性沥青具有较好的抗变形能力。DG的加入使得沥青变硬,降低DG改性沥青表面的粗糙度。由于DG的吸附作用和DG插层结构的限制作用增加了DG改性沥青微观表面蜂状结构数量,导致DG改性沥青表面具有数量更多且体积较小的蜂状结构。受到拉伸作用时,70#沥青中大体积的蜂状结构易产生应力集中,使其力学性能及抗变形能力降低,而DG改性沥青中小体积且数量较多的蜂状结构能够分散受力,提高了DG改性沥青的均匀受力,降低了其应力集中出现的可能,提升了DG改性沥青的路用性能和耐久性。 展开更多
关键词 石墨烯 改性沥青 路用性能 直接拉伸 原子力显微镜 蜂状结构
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