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渗透率是煤层气开发的重要参数,煤储层较强的非均质性使得现场少量试井结果难以反映区域性渗透率规律,不同仪器、方法、样品尺寸、压力、温度及介质条件下获得的实验渗透率对比性也较差。对比分析了不同试井方法(钻杆测试、水罐测试、段塞测试、注入/压降测试)、不同实验测试方法(稳态法、非稳态法)的优缺点、适用条件及渗透率测试标准的演化历程,系统评述了单轴应变条件、恒定体积条件以及三轴应力条件下渗透率模拟模型的适用性,分析了基于裂隙、煤体结构、地应力、构造曲率等单一主控因素预测渗透率及人工智能(BP神经网络、灰色关联分析、支持向量回归机、多层次模糊综合评价)多因素预测的可靠性,总结了煤储层渗透率在测试、模拟和预测方面存在的问题,并提出了进一步研究的展望。研究结果表明现场注入测试是获取原位煤储层渗透率的主要方法,实验室非稳态法渗透率测试适合我国低渗煤储层;单轴应变条件下的P-M模型和S-D模型适用于恒定垂直外部应力条件下的模拟,恒定体积条件下的Ma模型对于多数煤类输入的参数均可测量,模拟结果可靠性较高,三轴应力条件下的Connell模型和Zhou模型更有利于通过实验室测定对模拟渗透率进行验证;基于煤层气... 相似文献
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针对CAGAN(Conditional Analogy GAN)换衣后效果模糊,在目标衣服与原始衣服长短不一致时效果一般,相对目标衣服保留过少的细节等问题做了相关研究并对CAGAN进行了改进,提出了新的虚拟试衣方式。经过改进的CAGAN生成一个粗糙的结果,由该结果得到目标衣服穿在模特身上改变形状后的mask,接下来利用mask对目标衣服进行变形,综合变形的衣服和第一步的结果便得到最终的试衣图像。实验结果表明,该方法解决了前面存在的问题,而且取得了非常好的效果。 相似文献
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化学强化是一种玻璃机械强度增强方法,适用于异型、超薄、高碱、高膨胀玻璃增强,因新型超薄显示产品的屏幕保护玻璃发展需要,化学强化技术重新在碱铝硅酸盐玻璃品种掀起研究热潮。本文对化学强化本质及铝硅酸盐玻璃在屏幕保护玻璃应用进行了回顾,基于玻璃化学强化的高CS、DOL和低CT诉求,归纳总结了关键影响因素,第1,碱铝硅酸盐玻璃的成分及结构是基础,氧化铝有利玻璃网络孔隙增大创造交换通道,氧化钠或氧化锂是离子交换关键物质;第2,对于玻璃组成和结构设计,要求玻璃网络键合度R=O/Si或O/(Si+Al)满足2.15~2.40,碱金属氧化物质量分数大于13%且膨胀系数大于6×10^-6/℃;第3,在化学强化工艺方面,化学强化温度决定离子扩散系数,化学强化时间决定DOL,一步法仅能获得相对较大的CS,而DOL不很理想,只有两种离子参与交换的二步法才有利于CS和DOL同步提高。 相似文献
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传统的图像识别方法需要大量有标签样本进行训练,且模型训练难以达到稳定。针对这些问题,结合条件生成网络和信息最大化生成网络的结构优势建立了条件信息卷积生成网络(C-Info-DCGAN)。模型增加图像的类别信息和潜在信息作为输入数据,然后利用Q网络去更好地发挥类别信息和潜在信息对训练的引导作用,并且利用深度卷积网络来加强对图像特征的提取能力。实验结果表明,该方法能够加快模型训练收敛速度,并有效提高图像识别的准确率。 相似文献
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近年来,机器学习算法在入侵检测系统(IDS)中的应用获得越来越多的关注。然而,传统的机器学习算法更多的依赖于已知样本,因此需要尽可能多的数据样本来对模型进行训练。遗憾地是,随着越来越多未知攻击的出现,且用于训练的攻击样本具有不平衡性,传统的机器学习模型会遇到瓶颈。文章提出一种将改进后的条件生成对抗网络(CGANs)与深度神经网络(DNN)相结合的入侵检测模型(CGANs-DNN),通过解决样本不平衡性问题来提高检测模型对未知攻击类型或只有少数攻击样本类型的检测率。深度神经网络(DNN)具有表征数据潜在特征的能力,而经过改进后的条件CGANs,能够通过学习已知攻击样本潜在数据特征分布,来根据指定类型生成新的攻击样本。此外,与生成对抗网络(GANs)和变分自编码器(VAE)等无监督生成模型相比,CGANsDNN经过改进后加入梯度惩罚项,在训练的稳定性上有了很大地提升。通过NSL-KDD数据集对模型进行评估,与传统算法相比CGANs-DNN不仅在整体准确率、召回率和误报率等方面有更好的性能,而且对未知攻击和只有少数样本的攻击类型具有较高的检测率。 相似文献