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CO2-原油的最小混相压力(MMP)是CO2采油过程中,尤其是混相驱油过程中的一个非常重要的参数。目前预测最小混相压力的方法中,实验法费时且花费很大;传统的数值方法只针对特定的油藏,适应性不强。鉴于此,亟需找到一种快速稳定的数学方法来预测最小混相压力。本文主要采用人工神经网络算法,通过建立网络模型,对地下油层中影响最小混相压力的主要因素-注入气体组分、油层温度和油层组成进行拟合来预测最小混相压力。文章还将该算法的预测结果与其它一些算法的结果进行了对比。通过对CO2-原油最小混相压力进行模拟预测,可为注入CO2采油提供可靠的理论依据,并以此指导注入CO2提高原油采收率工程的顺利实施。 相似文献
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针对橡胶密封环产品硫化过程中的溢胶问题,对传统模具结构进行了优化设计,较好地解决了存在的问题． 相似文献
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