一种含参数的修正HS共轭梯度法及其收敛性

提出了一种含参数的修正HS共轭梯度法,该算法具有性质:1参数βBHSk不仅具有梯度值的信息还具有函数值的信息;2参数βBHSk是非负的;3其产生的搜索方向是充分下降的。在合适的条件下,证明了该算法在弱的Wolfe线搜索下具有全局收敛性,数值结果证明了该算法对于求解无约束优化问题的有效性。     

铜川地区油页岩地层电性断面特征及勘查

为了研究电阻率测深方法在油页岩地区的适用性及分辨率,在鄂尔多斯盆地南缘铜川地区开展了电阻率测深
工作。结合钻孔录井和见矿情况,分析了油页岩地段两种勘查方法获得的电阻率断面特征,在电性断面上圈定了油页
岩层的特定部位。油页岩层厚度相对埋深而言属薄层、高阻目标体,其厚度与埋深纵向比小,在获得的电阻率测深断
面上,高阻电性的油页岩层在电阻率测深断面上分辨率不清晰,其层位与电阻率等值线梯度变化带对应较好,从而间
接指示了油页岩层位置。同时,通过岩性与测井参数综合分析,认为测深断面上这种电阻率值随深度的渐变特征,从
电性角度描述了油页岩层由浅湖沉积环境到半深湖环境的变迁过程,提出电阻率测深方法可以达到勘查油页岩层之
目的。     

低渗透油藏井间储量动用状况分析新方法

油藏启动压力梯度对油藏的储层动用有着很大的影响,启动压力梯度越大储层越难动用。从低渗透油藏流体
渗流机理上出发,采用现场早期束缚水条件下单相渗流的生产动态数据及试井解释资料,利用试井方法求得研究区的
启动压力梯度,并建立启动压力梯度与渗透率的关系。分析典型反九点井组内注水井与采油井井间的驱动压力梯度
变化特点,据此确定井间储层物性与储量动用关系。通过对比实际储层的渗透率值与所得到的储层流体启动所需渗
透率值的大小,从而判断储层内流体是否流动。该方法采用定量分析低渗透油藏井间储量动用状况,为同类油藏确定
井间剩余油分布提供了参考。     

一种三项CD共轭梯度法及其全局收敛性

在前人提出的三项PRP共轭梯度法的基础上,提出了一种三项CD共轭梯度法.与以往求解无约束优化问题的经典二项共轭梯度法不同,该算法的搜索方向是三项的,且在任何线性搜索下都具有充分下降性.在适当的条件下,证明了三项CD共轭梯度法在强Wolfe线性搜索下具有全局收敛性.     

基于Geo-Studio的堤防渗流与稳定分析

为了评价某病险防洪堤整治工程,基于Geo-Studio软件,利用该软件中的SEEP/W软件与Slope/W软件,对该堤防在正常蓄水位、设计洪水位以及设计洪水位骤降工况下的渗流与稳定进行了计算与分析,同时利用Slope/W软件对在挡土墙进行抗滑稳定和抗倾覆稳定分析。计算结果表明,该堤防满足渗流与稳定设计要求,渗流并不是控制该堤防稳定的主要因素,正常蓄水位与设计洪水位下其稳定性主要由背水侧挡土墙的稳定性决定,而设计洪水位骤降工况下的稳定性则由临水侧挡土墙决定。Geo-Studio具有较强大的渗流和稳定分析功能,其计算成果可为较复杂的类似工程问题提供参考。     

渗流作用下的基坑变形分析

以深厚饱和软土地区的南京某基坑工程为例,基于地下水渗流因素对基坑变形数据系统分析,总结其在渗流作用下的变形规律.进一步借助有限元软件Midas/GTS的渗流模块,开展考虑渗流前后的基坑变形模拟分析.研究表明:考虑渗流作用下的地表沉降量较之前增加约22.9％,经分析,该部分除固结沉降外多由渗流诱使地连墙位移所致;另外,渗流力对地连墙底部作用尤为明显,其位移量较未考虑渗流增大2.9mm,故渗流作用下地连墙底部加固问题应在基坑施工时给予足够的重视.     

大涡结构在有压梯度边界层流中的演化机理

采用直接数值模拟方法,研究大涡结构在不同压力梯度作用下的非线性演化特征.计算结果表明:在逆压梯度条件下,大涡结构幅值快速增长,形成很强的流向涡结构,雷诺应力迅速增加,这可能导致猝发现象的产生;与此相反,在顺压梯度边界层流中,大涡结构很难被激发起来,易于流体流动趋于稳定状态.这些结论与某些理论和试验结果一致.     

基于xy非线性梯度场磁共振成像研究

为解决非线性梯度成像中心分辨率低的问题,提出了一种基于xy非线性梯度场的成像方法,并讨论了非线性梯度场中心分布曲线对磁共振图像的影响. 研究结果表明,在半径r=1.5时,圆形中心分布曲线的图像重建结果最优;与O-Space技术对比实验表明,xy非线性梯度场在不同加速因子R下都得到了更好的重建结果.      

特低渗油藏油气两相启动压力梯度研究

目前,国内外对启动压力梯度的研究主要集中在油水两相中,对于油气两相启动压力梯度研究很少.用特低渗透油藏的天然岩心,通过实验研究了不同流体,不同介质及不同注气条件下气驱油启动压力及其变化规律.研究结果表明:油气两相启动压力梯度随渗透率的增加而降低,与流体的流度呈半对数直线关系;随含油饱和度的降低而增加;有效应力对启动压力梯度影响很大;启动压力梯度随着回压的增加而降低,但幅度不大.     

MEC架构下基于DDPG的车联网任务卸载和资源分配

为了缓解车联网中个体车辆计算资源配置过低而导致的任务处理时延较大的问题,提出了一种移动边缘计算(mobile edge computing,MEC)架构下的动态任务卸载策略和资源分配方案.以最小化全网任务处理时延为目标,将车联网中的任务卸载和资源分配问题建模为马尔可夫决策过程(Markov decision process,MDP),并利用深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)算法进行了问题求解.仿真结果表明,与执行者-评价者(actor-critic,AC)和深度Q网络(deep Q-network,DQN)这 2 种算法相比,DDPG算法以最快的算法收敛特性获得最小的全网任务处理时延.