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101.
102.
103.
为改变低渗透油藏地层非均质性,提高地层流体波及体积,降低注水井的注水压力,提高注水量,以膨胀倍数、耐酸性能、封堵性能等为性能指标,优选了一种具有良好抗盐抗酸性能的颗粒堵剂SDJ。研究结果表明,颗粒堵剂SDJ在60℃、50000 mg/L模拟盐水中膨胀倍数可达8.5倍,酸化处理后膨胀保留率最高可达20.83%;对渗透率为997×10~(-3)μm~2的填砂管的封堵率达到99.5%以上,对渗透率为1.824×10~(-3)μm~2的岩心的封堵率可达94.7%。现场试验结果表明,耐酸颗粒堵剂SDJ加入后升压2.0 MPa左右,注酸后注水压力下降6.0 MPa,注水排量提升40.6%,降压增注效果良好,吸水剖面得到明显改善。图11表3参10 相似文献
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采用旋转摩擦挤压加工方法制备体积分数分别为0、3.8%、4.5%和5.3%(体积分数)的碳纳米管增强铝基复合材料线材,进行复合材料线材显微组织观察和力学、电学性能分析。结果表明:经旋转摩擦挤压后,复合材料线材的晶粒较搅拌摩擦加工试样有所拉长和长大,但仍为超细晶结构;复合材料线材中的碳纳米管沿着挤压方向呈取向排列均匀分布于铝基体中。随着碳纳米管体积分数的增加,复合材料线材的显微硬度、抗拉强度以及电阻率均逐渐增加,且均高于同CNTs体积分数的搅拌摩擦加工块体复合材料试样,但塑性有所降低。 相似文献
105.
This paper proposes the use of more than one clustering method to improve clustering performance,Clustering is an optimization procedure based on a specific clustering criterion.Clustering combination can be regarded as a technique that constructs and processes multiple clustering criteria.Since the global and local clustering criteria are complementary rather than competitive,combining these two types of clustering criteria may enhance the clustering performance,In our past work,a multi-objective programming based simultaneous clustering combination algorithm has been propsed,which incorporates multiple criteria into an objective function by a weighting method,and solves this problem with constrained nonlinear optimization programming.But this algorithm has high computaional complexity,Here a sequential combination approach is investigated,which first uses the global criterion based clustering to produce an initial result ,then uses the local criterion based informaiton to improve the initial result with a probabilistic relaxation algorithm or linear additive model.Compared with the simultaneous combination method,sequential combination has low computational complexity.Results on some simulated data and standard test data are reported.It appears that clustering performance improvement can be achieved at low cost through sequential combination. 相似文献
106.
107.
随着电动汽车的快速普及,交通网与电网的耦合进一步加深,交通网出行模式将对电动汽车充电负荷产生显著影响。传统的充电负荷模拟方法依赖于对交通路网和电动汽车个体建模并有较强的假设。文中提出了一种基于数据驱动的卷积自编码器和条件对抗生成网络的电动汽车充电负荷场景生成方法。该方法首先采用基于无监督学习的卷积自编码器对交通网出行预测数据降维并自适应地抽取出特征信息。其次,设计了一种适用于日前交通网充电负荷场景生成的条件生成对抗网络,并利用卷积自编码器抽取出的特征信息,隐式地学习得到不同交通网出行模式对应的电动汽车充电负荷条件概率分布,从而实现日前的电动汽车充电负荷场景生成,为电网运行与充电站运营提供了支撑。最后,以实际城市路网为例验证了所提出充电负荷场景生成方法的有效性。 相似文献