低渗透岩石的单相水非Darcy流

为研究低渗透岩石的非 Darcy渗流现象 ,采用FDES- 6 4 1三轴驱替评价系统进行了稳定渗流实验 ,测定了盐水和蒸馏水在低渗透砂岩和砾岩岩样中的渗流特性。岩样抽真空后水平放置于岩样夹持器中 ,通过多级驱替泵控制密闭岩样中水的渗流速度 ,所产生的压力差由压力传感器测定。结论为 :1)在空气渗透率非常低并且孔隙度非常小的砾岩中 ,明显存在着非 Darcy渗流现象 ,但由渗流曲线后退趋势所得出的启动压力梯度非常小 ,以致于在生产应用中可以忽略 ;2 )低渗透介质中的微粒运移是低速非 Darcy渗流现象存在的主要原因 ;3)岩石的非均匀性降低了岩石的渗透率。     

准平面应变条件下大尺寸煤岩样的渗透特性研究

为研究采掘工作面煤岩渗透特性与应力、裂隙之间的关系，利用自行研制的煤-气耦合双向加载试验系统，在准平面应变条件下对大尺寸煤、岩样的应力-裂隙-渗透特性变化规律进行试验.结果表明：不同尺度的煤岩样的应力-裂隙-渗透特性变化具有相关性，呈分段性特征；加载过程中煤样局部失稳和裂隙的由外向内发展导致3种煤样渗透特性曲线在压密和弹性阶段出现“锯齿”形不光滑现象；试样内部结构的不同，导致渗透特性变化各异；煤样出现应力滞后性特点；岩样脆性特征明显，渗透特性出现突变且渗流速度最大时刻与岩石破断时刻基本同步.     

低渗透油藏聚合物驱启动压力梯度研究

为了描述低渗透油藏聚合物驱的渗流规律及启动压力梯度特征,借鉴水驱启动压力梯度的试验测定方法,将压差-流量法和毛细管平衡法相结合,在不同储层渗透率和体系黏度下开展低渗透储层聚合物驱渗流试验;在此基础上,基于非线性渗流理论量化表征聚合物驱启动压力梯度,建立聚合物驱非线性渗流系数与体系黏度、储层渗透率和流度的量化关系。结果表明,随着储层渗透率的降低或体系黏度的增大,相同渗流速度下聚合物驱的渗流阻力增加、压力梯度增大;聚合物渗流曲线用非线性方法表征吻合较好,且随着储层渗透率降低、体系黏度增大或流度降低,聚合物驱非线性渗流系数均增大;流态图版包含对不流动区、非线性渗流区和拟线性渗流区的定量描述。     

低渗透油藏非线性渗流实验研究

流体在低渗透岩心中的渗流不再符合达西定律,存在启动压力梯度,并且渗流曲线不再是一条直线.为了更精确地描述非线性渗流曲线,对已有实验在驱替与计量方法上进行了改进.使用改良后的实验装置,研究了膨胀性黏土矿物含量较高的砂砾岩在低流速下的渗流特征.实验曲线不通过原点,在压力梯度轴上有正截距,并且存在上弯与下弯两种形态.低渗透储层岩石喉道微细、强非均质性是非线性渗流产生的原因,并且储层岩石的特性也对非线性有一定影响.实验所采用岩心伊蒙混层以及伊利石等膨胀性黏土矿物含量高,对储层的有效渗透率影响较大.利用带喉道半径的渗流模型理论,从黏土膨胀性角度对产生非线性渗流曲线不同形态的原因进行了初步探讨.结论认为,上弯形渗流曲线之所以存在,是由于黏土膨胀减小了岩心中渗流的喉道尺寸,而使得渗流过程中流速损耗,同时也增大了启动压力梯度.     

低渗气藏中气体非线性渗流的特征分析

为了对低渗气藏中气体渗流特征有一个清楚和较为准确的认识,采用实验研究的方法,分析了低渗透储层中气体渗流特征。结果表明:在低渗透储层中,气体渗流表现出明显的非线性渗流特征,并且受多种因素影响;有效应力的增加,会导致岩石渗透率降低,气体在地层中渗流越困难;启动压力梯度增大,气体非线性渗流愈明显;滑脱作用越强,越有利于气体的渗流,提高气藏的产能;相同的压力梯度下含水率越高,渗流速度就越低,储层岩石的初始气测渗透率越低。该成果对天然气开采工程具有一定的参考价值和指导意义。     

致密砂岩储层近井区启动压力梯度的存在原因探讨

研究了低渗透油气藏近井区启动压力梯度的存在原因.以安塞油田王窑区致密砂岩储层为例1,在对岩心进行渗透率与有效压力实验的基础上,研究了渗透率对有效压力的敏感性、渗透率的大小与有效压力的敏感性关系.研究表明,存在层理缝或微裂缝时,渗透率在低有效压力下变化特别明显.岩心在净围压的重复变化过程中均具有一定的塑性;在低渗透油气藏近井区储集层的岩石形变在矿场上明显存在,这可能是导致近井区启动压力梯度的主要原因,某些开采特征与流动现象可用近井区岩石形变来解释.通过致密储层压力敏感性机理分析,建立了具有启动压力梯度特征的渗流理论模型.     

低渗透疏松油藏注水井试井分析

 低渗透疏松油藏由于渗透率较低,存在一定的启动压力梯度,且由于储层岩石胶结疏松,存在中等-较强的应力敏感性,导致原油渗流速度很慢,难以获得充足资料对储层做出合理的解释,油井试井效果难以取得满意的效果,而低渗透油藏注水井试井可以很好地解决这个难题。综合考虑流度比、启动压力梯度、应力敏感性等的影响,建立了低渗透疏松油藏注水井低速非达西渗流有效井径试井的数学模型。由于所建模型具有强非线性,采用稳定的有限差分格式利用Newton-Raphson 迭代法求得数值解,进一步研究了压力动态特征及其影响因素,绘制了用于实际资料拟合分析的典型试井曲线。     

低渗透油层中单相液体渗流特征的实验研究

单相液体的渗流特征是油气渗流研究的基础问题,低渗油层中的渗流特征迄今研究尚少,这方面的研究对于低渗透油气田的开发具有理论及实际意义。本文总结了低渗透油层中单相液体渗流特征的实验研究结果,分别研究了蒸镏水、低浓度盐水和模拟原油通过天然岩心和人连岩心流动的渗流曲线特征,实验结果显示单相液体在低渗透岩心中渗流的特殊规律。在低渗流速度下流动为非线性,在较高渗流速度下为具有初始压力梯度的拟线性流动,在渗流速度由低到高的变化过程中,流动呈现非达西型的渗流特征,这种渗流曲线特征和岩心渗透率直接有关,当渗透率增大时(实验岩心渗透率为183.6×10~(-3)μm~2)出现达西流动情况。实验表明,这种非线性——线性非迭西型流动可能是低渗透油层中流体渗沆的基本特征。     

低渗透砂岩渗流启动压力梯度

为了研究低渗透砂岩的启动压力梯度,设计了一种非稳态渗流中测量压力的试验方法。岩心中形成稳定渗流后,关闭驱替泵,测量岩心封闭端的压力衰减曲线。建立了考虑启动压力梯度影响的一维低渗透岩心中液体不稳定渗流的数学模型。用数值有限差分的方法进行求解。封闭端压力衰减曲线的试验结果和理论计算结果吻合较好,从而验证了试验方法和数值模型的可靠性。试验结果表明,启动压力梯度与岩心的气测渗透率之间并不存在负相关的关系;同一块岩心在初始稳定渗流速度大的情况下,岩心的启动压力梯度小。这与产生启动压力梯度的机理的边界层理论解释相符合。     

致密岩石变形破坏过程中渗透率演化的试验研究

为了研究致岩石在变形破坏过程中的渗透率变化特点,利用自适应全自动岩石三轴试验机对致密脆性的花岗片麻岩进行了不同孔隙压力下的渗透试验．试验结果表明：岩石不同变形阶段的渗流特性明显不同;在孔隙压力不大的情况下,岩石本身的裂隙发育情况与孔隙压力相比,对渗透率占主导作用;环向应变更能体现岩石发生软化屈服破坏的过程,在体现渗透率变化上响应更灵敏．在试验的基础上进一步探讨了应力-应变过程中渗流应力耦合的机理,分析了岩石细观力学性质对屈服破坏前期渗透率“突跳”的影响．     

面向MOOC的知识模型及可视化方法研究

针对传统网络教学缺乏个性化学习和深度学习的现象,基于建构主义学习理论,提出了面向MOOC的知识模型设计方案.从可视化角度对知识进行了分类,并在此基础上给出了知识模型的概念结构和数学表述.最后,基于该知识模型,分别论述了其静态特征和动态特征的可视化方法.实践证明,构建以面向MOOC的知识模型为核心的网络教学进程,能针对不同学习者个体,形成个性化教学;不仅能实现基本知识的教学,更能培养元认知能力,实现深度学习的目的.     

面向MOOC的知识可视化视觉表征与建模设计

针对MOOC学习缺乏深度的现象,提出了面向MOOC的知识可视化视觉表征与建模设计.剖析了MOOC学习缺乏深度的主要问题和信息加工的内在要求,厘清了知识可视化、表征、建模等基本概念;在借鉴了视觉传播取向和信息论视角的知识表征基础上,提出了面向MOOC的视觉表征框架;在此框架下,分别从语义、语用、语法信息三要素着手,阐释了具体的分析方法.在语义上,基于Bloom教学目标分类法确定知识的类型、提取过程和表征方法;在语用上,陈述了信息有效传达的基本原则;在语法上,介绍了具体的结构模型和可视化方法.实践证明,MOOC的学习者在表征框架下,能增强认知联结、拓展广度、增加深度,从而满足深度学习的诉求.     

基于SPOC的信息类课程W2L教学模式探索

SPOC能够促进MOOC与传统课堂教学深度融合,实现广域网与局域网的有机结合,是教学模式未来的发展方向。本研究首先探讨了SPOC教学的价值取向,随后分析了信息类课程特点,在此基础上提出了基于SPOC的信息类课程W2L教学模式,包括设计思想和学习模式设计,目的是为了提高信息类课程的教学质量,促进高校信息类课程教学模式的变革。     

个性化网络教学模型及实现策略研究

首先分析网络教学的理论模型，结合代理技术与分布对象计算技术，给出一个基于建构主义学习理论的个性化网络教学模型，论述个性化网络教学实现策略及实现参考模型，该模型基于知识应用模式及其建构的认知结构以及在此基础上的互动教学，支持分布式个性化网络教学．最后给出相应的样例及其分析．     

采用Transformer架构的长跨度视频压缩感知重构方法

深度学习的快速发展给视频压缩感知重构提供了新思路。受网络模型限制,现有的基于深度学习的压缩感知重构方法不能充分利用视频的空时特征,且对于超过16帧的视频段重构效果不够理想。采用Transformer网络构建压缩感知重构网络,利用Transformer网络在序列信号处理方面的优势构建空时注意力提取模块,学习视频帧间的空时注意力特征,更好地实现对视频连续帧的建模,从而解决长跨度视频段压缩感知重构问题。实验结果表明：所提方法在处理32张视频帧的视频分段时,能达到30 dB以上的重构精度,在处理96张视频帧的视频分段时,仍能达到27 dB以上的良好性能。     

基于情感轮和多任务卷积神经网络的图像情感分布学习

图像情感分布学习可以对多种情绪同时进行建模,但现有的模型缺乏有效的方法直接考虑情绪之间的相关性.针对这一问题,该文提出一种基于情感轮和多任务卷积神经网络(EW-MTCNN)的图像情感分布学习模型,通过先验知识模块将心理学情感知识直接引入到深度神经网络中.基于Mikel's情感轮定义成对情绪之间的相关性,EW-MTCNN模型采用多任务卷积神经网络学习情绪之间的相关性信息,同时优化情感分布预测和情绪分类任务.EW-MTCNN模型由3个模块组成,3个模块分别是图像特征提取层、情感轮先验知识层和多任务损失层.在情感分布数据集(Emotion6)和单标签数据集(Artphoto)上进行对比实验的结果表明:EW-MTCNN模型在情感分布预测与情绪分类任务上比其他情感分布学习方法具有更优的性能.     

一种类MOOC课堂在线学习系统方案

将已有的大量国家各级精品课程资源进行MOOC化改造,设计和构建类MOOC课堂在线学习系统,可极大提高已有精品课程资源的利用率,降低MOOC课程建设成本.系统采用B/S模式,应用PHP语言,My SQL数据库实现,视频服务采用流媒体服务器集群和均衡负载.系统运行稳定,功能丰富,操作简捷,界面美观,不仅实现MOOC课堂基本功能,而且对个性化学习进行了探索,有重要应用价值.     

面向MOOC课堂反馈的学习行为分析研究

课堂反馈作为最直接的教师－学生互动内容,对于MOOC课程中学生的课堂学习行为研究具有重要意义.大规模的课堂反馈记录有利于观察学生的参与度和活跃度变化规律;同时,课堂反馈内容又可以反映出学生的知识掌握程度,便于教师精准地捕捉学生反馈水平和优化教学结构.基于此,本文选取中国大学MOOC平台“课堂交流区”中的5万条教师－学生反馈记录作为研究对象,结合数学统计和自然语言处理等学习分析技术,从反馈记录的统计分析和反馈内容的话语分析两个方面入手,追踪学生在课程学习过程中的参与率和活跃度变化,并进一步探讨不同学科类型课程的学习行为差异及其课堂话语分布.结果表明：学生的反馈内容主要围绕主题内容展开,正面情感比例较高,但其参与率和活跃度较低,学习积极性有待提高.就不同学科类型课程的学习行为而言,艺术类课程的参与人数比例和反馈数量呈现出最优状态,反馈内容的广度均高于其他类型课程;文科类课程呈现出参与率高而活跃度低的不协调现象,反馈内容注重主题的深层次思考;而理科类课程力求简洁准确的回复主题,学生间的反馈重复度高,适当提高其课堂参与率和活跃度也将有助于学生间的学习交流,促进知识建构行为的优化发展.     

基于深度特征蒸馏的人脸识别

在人脸识别系统中,深度学习由于强大的表征能力被广泛应用,但模型推理的高计算复杂度和特征表示的高维度分别降低了特征提取和特征检索的效率,阻碍了人脸识别系统的实际部署.为了克服这两个问题,本文提出一种基于深度特征蒸馏的人脸识别方法,该方法通过多任务学习实现大深度模型知识与领域相关数据信息的蒸馏,从而统一地压缩深度网络参数及特征维度.联合特征回归与人脸分类,以预训练的大网络为教师网络,指导小网络训练,将知识迁移得到轻量级的学生网络,实现了高效的特征提取.在LFW人脸识别数据集上进行了实验,学生模型在识别精度相比教师模型下降3.7%的情况下,模型参数压缩到约2×107、特征维度降到128维,相比教师模型分别获得了7.1倍的参数约减、32倍的特征降维及95.1%的推理复杂度下降,表明了方法的有效性和高效性.     

基于深度学习路线的物流管理与工程类专业翻转学习实践

高等教育领域一直强调"深度学习",在深度学习理论的指导下提出物流管理与工程类专业人才培养的思路,新提出的"翻转学习"对"翻转"内涵的理解进一步深化,最终聚焦在促进深度学习的目标上.根据深度学习路线,对翻转学习模型进行设计,最后运用该模型开展翻转课程教学实践,依托深度学习路线,促进物流管理与工程类专业学生深度学习.