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岩石的力学性质与渗透特性与应力,温度及渗透压力具有密切关系。运用Rock Top多场耦合试验仪对红砂岩进行100℃高温下不同静水压力与渗透压差条件下的温度–应力–渗流耦合试验研究。研究结果表明:(1)100℃高温下红砂岩全应力–应变经历裂隙压密→线弹性变形→微裂纹稳定发展→非稳定破裂发展→峰后变形与破坏5个阶段;(2)对应岩石应力–应变曲线,流量随应力差的增大呈现反向急速溢出段,反向稳定溢出段,急剧上升段,稳定增长段,此时渗透率随应力差的增大呈现先由初始值下降,保持水平常值,急速增长至伪峰值后衰落,稳定增长至真峰值等变化特征;(3)红砂岩在高温、高围压作用下的渗透率随围压的等梯度增长近似呈线性降低趋势,在高围压下渗透压差对渗透率影响并不明显,渗透率值趋于稳定,2种方法均显示红砂岩属于典型低渗类岩石;(4)相同围压与渗透压差下,瞬态法与稳态法2种渗透率测试方法所测结果相近,在30~60 MPa围压范围内,压力条件是影响渗透率的主要原因。 相似文献
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智能优化方法因其简单、易实现且具有良好的全局搜索能力,在动态优化中的应用越来越广泛,但传统的智能方法收敛速度相对较慢。提出了一种迭代自适应粒子群优化方法(IAPSO)来求解一般的化工动态优化问题。首先通过控制变量参数化将原动态优化问题转化为非线性规划问题,再利用所提出的迭代自适应粒子群优化方法进行求解。相比传统的粒子群优化方法,该种迭代自适应粒子群优化方法具有收敛速度更快的优点,主要原因是:该算法根据粒子种群分布特性自适应调整参数;该算法通过缩减搜索空间并迭代使用粒子群算法搜索最优解。将提出的迭代自适应粒子群方法应用到多个经典动态优化问题中,测试结果表明,该方法简单、有效,精度高,且收敛速度比传统粒子群算法有显著提升。 相似文献
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为了提高标准粒子群优化(PSO)算法在收敛速度和优化精度上的性能,提出一种改进的变参数粒子群优化(MAPSO)算法.该方法以进化状态因子计算策略和进化状态估计模型为基础,引入了算法参数控制和变异算子,提高了算法的收敛速度和全局优化能力.在多个基准单峰和多峰优化问题上,对已有的2种算法和MAPSO算法进行了测试和比较,结果表明:在优化精度上,MAPSO算法在6个基准测试函数的4个测试函数上都优于另2种算法;在收敛速度方面,MAPSO算法在5个测试函数上都优于其他2个算法,体现了MAPSO算法在多个性能指标上的优越性. 相似文献
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基于粒子群优化算法的熔融指数预报 总被引:1,自引:0,他引:1
针对丙烯聚合生产控制中聚丙烯熔融指数在线测量的控制要求,以及过程变量间相关性高的特点,提出一种实用高精度的软测量方法,以弥补传统的实验室分析严重滞后所导致的生产控制瓶颈问题。采用主元分析,提取少量主元反映多个变量的综合信息,以降低预报模型的复杂度。并在此基础上建立基于径向基函数神经网络的统计预报模型,提出利用粒子群优化算法优化神经网络的结构与参数,以减少人为因素对建模的影响,得到最优预报结果。通过对工厂实际生产过程进行详细的预报检测,并进一步与国内外相关研究报道进行比较,结果表明,所提出的预报方法具有更强的可靠性和更高的准确性。 相似文献
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为研究红砂岩在不同高温环境下的力学性质与渗流特性,基于Rock Top多场耦合试验仪,展开静水压力条件和三轴压缩条件下的渗流试验。研究结果表明:(1)不同温度下,渗流上、下游的压差、流量及其渗透率增减变化规律与损伤演化趋势整体上具有一致性,渗流状态分为3个阶段。(2)岩样在损伤应力之前,以压缩变形为主,流体反向溢出,渗流过程中断;进入非稳定破裂发展阶段初期,流量陡增,压力急剧降低,渗透率急增出现伪峰值,后又迅速降低,开始缓慢增长,在残余应力之前出现真峰值。(3)不同温度阈值内,热应力对红砂岩的作用不同,其初始、峰值、峰后渗透率和强度随温度的升高呈先增大后减小,在某一温度阈值(100℃~150℃范围)内,岩石内部裂纹发育状态主要受围压作用控制。(4)岩样在不同温度(100℃,50℃,25℃)、不同渗压梯度下的渗透率随围压的变化服从幂函数变化规律,瞬态法反映出渗透率随围压的变化趋势同稳态法一致。(5)相同渗压梯度下,瞬态法渗透率(10-19 m2)比稳态法(10-21 m2)高出2个量级,反映的岩石渗透... 相似文献
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针对丙烯聚合生产控制中聚丙烯熔融指数在线测量的控制要求,以及过程变量间相关性高的特点,提出一种基于自适应粒子群优化算法和径向基函数神经网络的聚丙烯熔融指数预报新方法。该方法采用变参数的自适应粒子群优化算法提高优化算法的效率和收敛性,并且融合了主成分分析、统计建模以及智能优化方法,从而降低了预报模型的复杂度。提出了一种基于径向基函数神经网络的统计预报模型的参数优化和结构优化方法。使用该统计模型对工厂实际生产过程进行预报,并与国内外相关研究报道相比较,表明了本文所提出的预报方法的有效性和更高的准确性。 相似文献