陈志礼
- 作品数：3 被引量：16H指数：2
- 供职机构：中国石油大学（北京）石油工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：石油与天然气工程经济管理更多>>
- 含水页岩甲烷吸附特性实验研究被引量：5
- 2018年
- 由于含水页岩的甲烷吸附规律认识不清,Langmuir模型适应性存在争议。为此,设计了页岩饱和水分装置,开展含水页岩等温吸附实验研究(35℃),并通过Langmuir模型拟合了实验数据。结果表明:甲烷吸附量随含水饱和度的增加呈现"双滑梯型"下降趋势,存在临界含水饱和度现象,这是由于页岩中有机质、无机质对甲烷、水分的吸附具有差异性;低含水饱和度阶段(0~6%),水分对Langmuir模型适用性影响较小,而当含水饱和度增加到10%时,确定系数远小于0.950 0,Langmuir模型不再适用于描述含水页岩吸附规律;页岩突破临界状态对甲烷吸附量影响显著,而对Langmuir模型适应性无明显影响,两者的平均相对变化率分别为36.993 0%,-0.003 4%;临界含水饱和度与压力无关,受有机碳质量分数、有机质成熟度和孔隙结构等因素影响显著,相关系数分别为-0.918 9,-0.983 4和0.956 8。
- 陈志礼陈志礼宁正福王庆齐荣荣黄亮
- 关键词：LANGMUIR模型影响因素
- 基于改进BP神经网络的页岩吸附量预测模型被引量：11
- 2018年
- 页岩吸附是受TOC(总有机碳质量分数)、Ro(镜质体反射率)、T(温度)和p(压力)等多重因素共同作用的复杂过程,常规的等温吸附模型无法对多因素同时作用及随机耦合的页岩吸附情况进行分析。为此,文中总结分析了影响页岩吸附能力的主要影响因素,通过遗传算法和核密度估计法改进了BP神经网络,利用试错法确定隐含层最优节点数为12,从而构建了吸附量预测模型。基于4个岩样、80组吸附实验数据,对BP网络进行训练和检验。其中:75组训练数据的预测相对误差处于±2%,平均相对误差为2.480%;5个检验组的预测相对误差处于±10%,平均相对误差为4.999%,预测值与实际值的相关系数为0.978 9。另外,利用正交试验分析了4个影响因素对吸附量的敏感性,发现其敏感性排序为p>T>TOC>Ro。实验结果表明,该模型具有较高预测精度,可用于分析多因素同时作用下的页岩吸附情况。
- 陈志礼陈志礼宁正福黄亮叶洪涛黄亮
- 关键词：BP神经网络遗传算法核密度估计
- 粮食最低收购价政策问题研究
- 2017年
- 利用聚类分析、逐步回归分析确定小麦与稻谷种植面积模型和指标体系.建立综合指标评价模型和ARMA模型,可知:最低收购政策具有托市效应.结合时间趋势剔除法、蛛网模型,可知:小麦和稻谷价格波动呈现5、3年的周期性,分别满足发散型、收敛型蛛网形态.建立基于补偿法的最低收购价定价模型并用BP神经网络模型进行检验.基于反证法,推知调控最低收购价提高5%小麦种植面积的做法是不可行的.最后提出了调控粮食种植的建议·
- 陈志礼尹承哲常玉翠宁正福
- 关键词：ARMA模型蛛网模型补偿法
