准噶尔盆地吉木萨尔凹陷页岩油藏注CO_(2)吞吐提高采收率机理

页岩油藏的成功开发在缓解我国能源紧缺的问题上发挥了重要作用,但衰竭式开发采收率较低,传统提高采收率的措施难以有效增产,因此明确页岩油藏注CO_(2)提高采收率的机理,对于探索页岩油的开发技术具有重要意义。为此,以准噶尔盆地吉木萨尔凹陷页岩油藏为例,开展了一系列注CO_(2)实验并结合流体注入能力和油气组分传质评价实验,揭示了注CO_(2)吞吐提高采收率的机理,并明确了注CO_(2)吞吐的埋存形式、埋存效率与其生产动态之间的耦合关系。研究结果表明:①CO_(2)的注入能力是水的7.77倍、N2的1.18倍;增加注入压力,促进CO_(2)与原油之间的相互作用,能有效提高CO_(2)的注入能力。②CO_(2)对原油物性的改善能力显著强于N2,在CO_(2)—原油组分传质的协同作用下,注CO_(2)吞吐的采收率比N2高6.84%。③原油膨胀和黏度降低是注CO_(2)吞吐前期提高采收率的主要机制,而后期主要通过CO_(2)对原油轻质烃类组分置换、萃取进一步实现了采收率的提高,混相压力(MMP)是注CO_(2)吞吐的阈值压力。④注CO_(2)吞吐过程中,埋存率从最初的77.77%持续降低到7.14%,不同形式CO_(2)的埋存比例具有动态变化的特征,但主要以游离态和溶解态埋存为主。结论认为,吉木萨尔凹陷页岩油藏注CO_(2)吞吐在提高采收率的同时实现了CO_(2)的埋存,实验结果为研究国内相似页岩油藏注CO_(2)吞吐提采—埋存效率提供理论支撑和经验借鉴。

基于AHSVM-WOA的钢板表面缺陷分类算法

为了降低标签和特征噪声对钢板表面缺陷分类的影响,提出一种抗噪声的超球体支持向量机(anti-noise hypersphere support vector machine,简称AHSVM)分类模型.鉴于鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,简称WOA)能对AHSVM分类模型的参数进行寻优且能提高运行效率,提出AHSVM与WOA结合的AHSVM-WOA算法.4种分类算法对6类热轧钢板表面缺陷的分类结果表明,AHSVM-WOA算法有良好的分类效果,在抑制标签和特征噪声方面性能优良,缩短了参数选择的时间.