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为了揭示CO2驱替过程中沥青质沉积对致密储层的伤害机理,文中基于岩心核磁共振T2谱测试原理,开展了CO2注入压力下的岩心驱替实验,研究了沥青质在岩心中的沉积特征,评价了沥青质沉积对储层的伤害程度。实验结果表明:沥青质沉积量和渗透率伤害率随着CO2注入压力的升高呈现先快速上升后趋于平缓的趋势;在CO2注入过程中,沥青质主要沉积在弛豫时间大于10 ms的大、中孔隙,导致大、中孔隙占比下降,微细、小孔隙占比增加,且随着CO2注入压力的升高,大、中孔隙占比下降幅度增大,微细、小孔隙占比上升幅度增大;此外,沥青质沉积会引起润湿性发生反转,随着沥青质沉积量的增加,润湿反转指数增大,岩心润湿性不断向强油湿方向转变。 相似文献
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Multimedia Tools and Applications - Understanding human emotions through facial expressions is key enabling technology for interactive robots. Most approaches of facial expression recognition are... 相似文献
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通过对粉煤灰砖抗折强度测量结果不确定度的评定,分析出影响试验结果的各种因素,为提高检测水平和精确度提供指导。 相似文献
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Zhimei Zheng Taixiu Liu Qibin Liu Jing Lei Juan Fang 《International Journal of Hydrogen Energy》2021,46(38):19846-19860
Solar thermochemical hydrogen production with energy level upgraded from solar thermal to chemical energy shows great potential. By integrating mid-and-low temperature solar thermochemistry and solid oxide fuel cells, in this paper, a new distributed energy system combining power, cooling, and heating is proposed and analyzed from thermodynamic, energy and exergy viewpoints. Different from the high temperature solar thermochemistry (above 1073.15 K), the mid-and-low temperature solar thermochemistry utilizes concentrated solar thermal (473.15–573.15 K) to drive methanol decomposition reaction, reducing irreversible heat collection loss. The produced hydrogen-rich fuel is converted into power through solid oxide fuel cells and micro gas turbines successively, realizing the cascaded utilization of fuel and solar energy. Numerical simulation is conducted to investigate the system thermodynamic performances under design and off-design conditions. Promising results reveal that solar-to-hydrogen and net solar-to-electricity efficiencies reach 66.26% and 40.93%, respectively. With the solar thermochemical conversion and hydrogen-rich fuel cascade utilization, the system exergy and overall energy efficiencies reach 59.76% and 80.74%, respectively. This research may provide a pathway for efficient hydrogen-rich fuel production and power generation. 相似文献
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BDI模型能够很好地解决在特定环境下的Agent的推理和决策问题,但在动态和不确定环境下缺少决策和学习的能力。强化学习解决了Agent在未知环境下的决策问题,却缺少BDI模型中的规则描述和逻辑推理。针对BDI在未知和动态环境下的策略规划问题,提出基于强化学习Q-learning算法来实现BDI Agent学习和规划的方法,并针对BDI的实现模型ASL的决策机制做出了改进,最后在ASL的仿真平台Jason上建立了迷宫的仿真,仿真实验表明,在加入Q-learning学习机制后的新的ASL系统中,Agent在不确定环境下依然可以完成任务。 相似文献