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1.
2.
为了实现煤层气井螺杆泵排采参数的连续决策和连续控制,使煤层气井长期高效稳产,以煤层气井螺杆泵生产周期内最大累积产气量为优化目标,提出了一种具有动作自寻优能力的螺杆泵排采强化模型的框架和Q学习及Sarsa、Sarsa(lambda)算法。研究通过与环境的交互式学习,对动态环境进行灵活奖惩,实现智能体在复杂环境下智能决策和参数优化,可有效获取煤层气螺杆泵排采最优协调控制,从而解决传统方法不能根据环境变化迅速做出调整而降低排采效果的问题。实验分析表明,给定煤层气井产气量的变化曲线,以螺杆泵的频率为单一控制变量,应用Q学习方法能有效得到螺杆泵排采变频控制的最优策略,具有一定的应用潜力。 相似文献
3.
随着油气勘探目的层逐步走向深部,球面扩散、透射损失、环境噪声等使得VSP资料的初至子波发生改变,导致常规的Q值估算方法质量难以得到保证。为此,利用塔里木盆地托甫台地区TP327井零偏移距VSP资料,综合考虑透射损失和球面扩散的影响,提出一种Q值正演模拟约束下的零偏移距VSP资料Q值估算方法。该方法通过研究区的纵波速度、横波速度和密度建立层状地质模型,利用射线追踪的方法,用大地吸收介质模型的Q值正演模拟结果,对频谱比法和经验公式估算的初始Q值进行修正,使得Q值正演模拟结果与实际地震波的衰减记录在频谱特征上吻合,从而得到更为精确的Q模型。TP327井Q值估算结果表明,该方法与李庆忠经验公式得到的结果在浅层比较接近,但在中层和深层,两者差异较大;Q值正演模拟结果约束的子波与实际VSP资料子波的频谱比较吻合,证实用Q值正演模拟约束得到的层间Q值更为可靠。利用Q值正演模拟约束方法得到的Q模型对研究区地震资料进行反Q滤波能显著提高地震资料分辨率,有助于提高碳酸盐岩地层中缝洞的识别精度。 相似文献
4.
针对目前煤矿空压机监测出现故障诊断复杂、人工成本高等问题,采用主元分析方法,对煤矿空压机故障诊断方法进行研究。研究了煤矿空压机主元故障预警方法以及煤矿空压化故障诊断检测方法,并以某煤矿为例,系统在正常运行的情况下,采集传感器的样本数据,建立预警模型,然后采取实验测试数据进行检验认证,验证结果显示主元分析方法,能够有效准确地把故障信息准确提取出来,确保煤矿空压机能够准确进行故障诊断,从而达到矿井安全生产的目的。 相似文献
5.
为了探明辽河油田地下水环境中CO2对Q235钢和X70管线钢的腐蚀规律,采用动电位极化技术及交流阻抗技术研究了不同CO2浓度对该环境下两种钢腐蚀行为的影响,并利用光学显微镜对试样腐蚀界面进行表征。结果表明:随着CO2浓度的增加,Q235和X70钢的交流阻抗图谱的半径均减小,腐蚀电流密度增大,腐蚀坑数量、深度和面积都增加,腐蚀敏感性增大。在低浓度CO2环境下(CO2含量为10%时),Q235钢的腐蚀敏感性比X70钢更高;而在高浓度CO2环境下(CO2含量为20%、40%、60%时),Q235钢的腐蚀速率反而较小,耐腐蚀性更好。 相似文献
6.
《食品与发酵工业》2020,(3):30-35
产细菌素植物乳杆菌Q7(Lactobacillus plantarum Q7)对保加利亚乳杆菌和嗜热链球菌的生长有一定的抑制作用,在酸奶贮藏期具有缓解后酸化的效果。以嗜热链球菌和保加利亚乳杆菌为对照,分别接种不同浓度产细菌素的L.plantarum Q7,对酸奶发酵过程的pH及贮藏期间的pH、酸度、活菌数和析水率、质构和感官品质进行对比研究。结果表明:L.plantarum Q7可缩短发酵时间。在贮藏期间,低剂量L.plantarum Q7发酵酸奶的pH均高于对照组,可滴定酸度均低于对照组,在延缓后酸化方面具有很大潜力。低剂量L.plantarum Q7对酸奶总活菌数和析水率的变化没有明显影响。低剂量L.plantarum Q7可以显著降低酸奶的硬度、提高酸奶的内聚性,酸奶感官品质高于对照组。产细菌素L.plantarum Q7能够延缓酸奶后酸化,改善酸奶感官品质,具有酸奶辅助发酵剂的开发前景。 相似文献
7.
采用QBWP-6000J型简支梁旋转弯曲疲劳试验机测定了高疲劳寿命工程机械用钢Q345FCA的疲劳寿命;采用扫描电镜(SEM)对疲劳断口形貌进行了观察,并用附带的能谱仪(EDS)寻找断口上的夹杂物;借助夹杂物自动分析系统对钢中的夹杂物进行了分析。通过对试验数据的分析,计算得出了Q345FCA钢和Q345钢夹杂物的表面临界尺寸、次表面临界尺寸和内部临界尺寸。结果表明,Q345FCA钢的疲劳极限为273 MPa,Q345钢的疲劳极限为266 MPa。Q345FCA钢和Q345钢中夹杂物尺寸均小于临界夹杂物尺寸,且断口形貌显示所有疲劳断裂均不是由夹杂物所引起,夹杂物不是疲劳源。 相似文献
8.
强化学习问题中,同一状态下不同动作所对应的状态-动作值存在差距过小的现象,Q-Learning算法采用MAX进行动作选择时会出现过估计问题,且结合了Q-Learning的深度Q网络(Deep Q Net)同样存在过估计问题。为了缓解深度Q网络中存在的过估计问题,提出一种基于优势学习的深度Q网络,通过优势学习的方法构造一个更正项,利用目标值网络对更正项进行建模,同时与深度Q网络的评估函数进行求和作为新的评估函数。当选择的动作是最优动作时,更正项为零,不对评估函数的值进行改动,当选择的动作不是最优动作时,更正项的值为负,降低了非最优动作的评估值。和传统的深度Q网络相比,基于优势学习的深度Q网络在Playing Atari 2600的控制问题breakout、seaquest、phoenix、amidar中取得了更高的平均奖赏值,在krull、seaquest中取得了更加稳定的策略。 相似文献
9.
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