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基于数字图像处理的非均质岩石材料细观尺度应力分析
被引量：
2
1
作者
李静
周汉国
+3 位作者
刘思萌
郭建春
彭成乐
侯江朋
《中国石油大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第6期143-149,共7页
以冀中坳陷碳酸盐岩储层为例,利用碳酸盐岩微观结构的图像信息,确定地应力数值模拟计算网格的合适尺寸,将数字图像处理技术引入非均质碳酸盐岩岩石材料细观尺度的应力分布计算中,将表征岩石细观结构特征的量与岩石物理力学参数等宏观的...
以冀中坳陷碳酸盐岩储层为例,利用碳酸盐岩微观结构的图像信息,确定地应力数值模拟计算网格的合适尺寸,将数字图像处理技术引入非均质碳酸盐岩岩石材料细观尺度的应力分布计算中,将表征岩石细观结构特征的量与岩石物理力学参数等宏观的量有机结合,精确预测碳酸盐岩非均质储层裂缝发育及分布的区域。结果表明:研究区域最大水平主应力为-59.51^-95.09 MPa,最小水平主应力为-34.05^-52.58 MPa;Mises等效应力为56.84~83.15 MPa;研究区域最大总应变为2.097×10-4,最小总应变为1.392×10-4;岩心样品在左上区域和右下区域均出现应力集中和变形不协调的情况,预测为裂缝主要扩展和分布的区域;基于数字图像处理技术能够更真实、有效地表征储层岩石的非均质性。
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关键词
碳酸盐岩
非均质
岩石断面
数字图像处理
数值模拟
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职称材料
基于BP神经网络的低温提氦工艺优化
被引量：
7
2
作者
郭子江
尹晨阳
+2 位作者
马国光
熊好羽
杜双
《天然气化工—C1化学与化工》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期51-56,共6页
氦气是国家重要性战略物资之一,目前氦气的主要工业来源仍是从天然气中提取。为进一步优化低温提氦工艺,降低工艺能耗水平,对已有低温提氦工艺进行了改进,以一级提氦塔进料温度、压力、回流比、制冷剂高压、低压压力和制冷剂流量6个参...
氦气是国家重要性战略物资之一,目前氦气的主要工业来源仍是从天然气中提取。为进一步优化低温提氦工艺,降低工艺能耗水平,对已有低温提氦工艺进行了改进,以一级提氦塔进料温度、压力、回流比、制冷剂高压、低压压力和制冷剂流量6个参数为变量,建立基于BP神经网络算法的综合能耗及提氦浓度预测模型,并对模型进行检验,并运用训练好的BP神经网络对改进工艺的综合能耗及粗氦浓度进行了预测。研究表明:BP模型训练效果较好,可用于综合能耗和粗氦体积分数的预测;通过训练误差分析,确定了模型隐藏层节点数为8时BP模型预测结果最优;利用确定好的BP神经网络预测出最优工艺生产参数,在满足粗氦体积分数不小于63.5%的基础上,综合能耗降低了18.08%。
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关键词
BP神经网络
低温提氦
HYSYS模拟
能耗分析
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职称材料
题名
基于数字图像处理的非均质岩石材料细观尺度应力分析
被引量：
2
1
作者
李静
周汉国
刘思萌
郭建春
彭成乐
侯江朋
机构
中国
石油大学储运与建筑工程学院
西南石油大学油气藏地质及开发工程国家重点实验室
中国石化胜利油田分公司投资发展处
中国
石油天然气管道局
出处
《中国石油大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第6期143-149,共7页
基金
国家自然科学基金项目(41272141)
国家科技重大专项(2016ZX05002-002)
文摘
以冀中坳陷碳酸盐岩储层为例,利用碳酸盐岩微观结构的图像信息,确定地应力数值模拟计算网格的合适尺寸,将数字图像处理技术引入非均质碳酸盐岩岩石材料细观尺度的应力分布计算中,将表征岩石细观结构特征的量与岩石物理力学参数等宏观的量有机结合,精确预测碳酸盐岩非均质储层裂缝发育及分布的区域。结果表明:研究区域最大水平主应力为-59.51^-95.09 MPa,最小水平主应力为-34.05^-52.58 MPa;Mises等效应力为56.84~83.15 MPa;研究区域最大总应变为2.097×10-4,最小总应变为1.392×10-4;岩心样品在左上区域和右下区域均出现应力集中和变形不协调的情况,预测为裂缝主要扩展和分布的区域;基于数字图像处理技术能够更真实、有效地表征储层岩石的非均质性。
关键词
碳酸盐岩
非均质
岩石断面
数字图像处理
数值模拟
Keywords
carbonate
heterogeneous
rock section
digital image processing
numerical simulation
分类号
TE122.2 [石油与天然气工程—油气勘探]
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职称材料
题名
基于BP神经网络的低温提氦工艺优化
被引量：
7
2
作者
郭子江
尹晨阳
马国光
熊好羽
杜双
机构
中国石化胜利油田分公司投资发展处
西南石油大学油气藏地质及开发工程国家重点实验室
出处
《天然气化工—C1化学与化工》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期51-56,共6页
文摘
氦气是国家重要性战略物资之一,目前氦气的主要工业来源仍是从天然气中提取。为进一步优化低温提氦工艺,降低工艺能耗水平,对已有低温提氦工艺进行了改进,以一级提氦塔进料温度、压力、回流比、制冷剂高压、低压压力和制冷剂流量6个参数为变量,建立基于BP神经网络算法的综合能耗及提氦浓度预测模型,并对模型进行检验,并运用训练好的BP神经网络对改进工艺的综合能耗及粗氦浓度进行了预测。研究表明:BP模型训练效果较好,可用于综合能耗和粗氦体积分数的预测;通过训练误差分析,确定了模型隐藏层节点数为8时BP模型预测结果最优;利用确定好的BP神经网络预测出最优工艺生产参数,在满足粗氦体积分数不小于63.5%的基础上,综合能耗降低了18.08%。
关键词
BP神经网络
低温提氦
HYSYS模拟
能耗分析
Keywords
BP neural network
low temperature extraction of helium
HYSYS simulation
energy analysis
分类号
TQ117 [化学工程—无机化工]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于数字图像处理的非均质岩石材料细观尺度应力分析
李静
周汉国
刘思萌
郭建春
彭成乐
侯江朋
《中国石油大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于BP神经网络的低温提氦工艺优化
郭子江
尹晨阳
马国光
熊好羽
杜双
《天然气化工—C1化学与化工》
CAS
CSCD
北大核心
2020
7
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职称材料
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参考文献
引证文献
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