储层岩石微观结构性质的分析方法

介绍了用以分析储层岩石微观结构性质的若干函数,以模拟退火算法建立的数字岩心为基础,详细讨论了各个函数的应用方法,并用这些方法进行了实例计算。研究表明,连通孔隙体积比能够准确描述岩心中孔隙的整体连通性;孔隙尺寸分布函数可以定量表征岩心孔隙的分布;局部孔隙度分布函数不但可以对岩心中孔隙、岩石骨架的最大发育规模进行定量评价,而且能够对岩心均质性进行定性分析;测量单元标准差分布曲线可以为岩心均质性分析时测量单元边长的合理选取提供重要依据;借助局部渗流概率函数能够对岩心的连通性能及是否为各向同性作出合理的定性判断。格子Boltzmann方法计算数字岩心渗透率简便易行、结果准确,可以作为评价数字岩心可靠性的重要标准。

用于涡流系统双分布函数的格子Boltzmann模型

提出一个格子Boltzmann模型应用于不可压缩流的涡流系统.用两个分布函数分别定义涡量和流函数,得到用两个格子Boltzmann方程建立的模型.以数值为例,得到一个比较好的方腔流动模式.

冲击韧脆转变曲线数学模型的选择

分别利用Boltzmann函数和双曲正切函数两种数学模型对系列冲击试验中的试验数据进行拟合,得到了材料的冲击韧脆转变曲线,比较了这两种数学模型的优劣和适应性,并对数学模型中各参数的选择进行了讨论。结果表明:Boltzmann函数和双曲正切函数这两种数学模型是同一函数的不同表达式,在拟合冲击韧脆转变曲线过程中都具有同样良好的效果;当曲线上、下平台不明显时,合理地假设上、下平台值,是准确预测韧脆转变温度的前提。

基于气体运动论的差分算法对管道流动数值研究

从分析研究求解Boltzmann模型方程的气体运动论数值计算方法特点出发,设计了几种求解离散速度分布函数不同精度的差分显式与隐式气体运动论数值格式.通过对不同Knudsen数下一维非定常激波管内流动、二维槽道流问题计算研究与应用测试,分析了不同差分格式数值离散效应对计算结果的影响,研究讨论了提高气体运动论数值算法计算效率的途径和差分离散处理所适用的计算准则等问题.

复杂边界下大涡模拟的格子Boltzmann并行方法

格子Boltzmann方法 LBM(Lattice Boltzmann Method)已成为计算流体力学中模拟不可压缩流的有效工具。结合D2Q9多松弛时间格子Boltzmann方法和大涡模拟方法模拟复杂流体流动。为了模拟高雷诺数下流场中出现的湍流,提高网格的精度,提出格子Boltzmann方法的并行算法。算法中包括格子类型的判断、区域分解和数据交换策略。考虑到集群的负载均衡,给出区域分解时子区域的详细划分策略。数值结果表明,算法具有良好的可扩展性,效率可以在128个核心上达到86. 5%。

Al(Ⅲ)盐水解聚合过程中聚合铝含量的定量计算

依据Al(Ⅲ)盐强制水解聚合过程的电位滴定实验结果,利用铝盐水解聚合电位滴定曲线上的3个临界特征点,同时利用Origin软件自备的Boltzmann方程对滴定曲线拟合,给出了通过电位滴定实验计算聚合铝含量的定量公式。此公式能方便地计算出铝盐强制水解聚合溶液中的聚合铝含量。模式计算结果与Al-Ferron逐时络合比色法的测试结果线性拟合较好。

用Lattice Boltzmann方法模拟1／4圆腔内的定常层流运动

分析格子Boltzmann方法中二阶精度的曲线边界处理方法．应用格子Boltzmann方法及其边界处理方法模拟1／4圆腔内的定常层流运动，引入流线图和等涡线图分析流场随如数的变化．并且发现当Re数在10～100区间内变化时，随着Re数的增大，顺时针旋转流场的涡心位置偏离X轴的角度逐渐减小，而逆时针旋转流场的涡心位置偏离X轴的角度却越来越大．

用于可压缩Navier-Stokes方程的多速度级与多能级格子Boltzmann模型

构造了用于可压缩Navier-Stokes方程的25-bit格子Boltzmann模型,它具有3个速度级和3个能级.令其局部平衡态分布函数具有质量、动量和能量守恒,同时假设平衡态分布函数满足高阶矩条件,得到了具有二阶截断误差的可压缩Navier-Stokes方程.数值模拟表明,所得结果比一阶模型的结果有较高的精度与分辨率.

采场瓦斯运移的三维LBM仿真

地下煤矿工作面上隅角瓦斯积聚并超限是煤矿生产的重大安全隐患。为了解瓦斯积聚规律及瓦斯积聚量,构建了采场统一的三维LBM仿真模型,并开发采场瓦斯运移的三维LBM仿真软件。采场由工作面和采空区2个流场组成,其中,瓦斯与大气混合气体在工作面流场中的运动为紊流运动,而在采空区内的运动为非均质多孔介质的渗流运动。采场统一的LBM仿真模型通过采用不同的松弛时间和平衡分布函数来体现2个流场的特征。由于采场结构复杂,为了提高运算效率,采用分块耦合算法将采场划分成多个块,各块独立并行计算,块与块之间通过耦合交换数据,最终实现整个采场瓦斯运移仿真。模拟实例表明,该方法可以模拟和分析采场瓦斯运移状况,并得到采场瓦斯运移的相关数据。同时也可以得到采场流线分布规律、速度变化规律和采空区瓦斯运移规律。

CVD金刚石膜的压阻及其温度特性

在Fuchs Sondheimer(F S)薄膜理论的基础上,通过求解弛豫近似下的Boltzmann方程,求出了P 型金刚石膜的电导率。在价带分裂模型下得到了压阻的计算公式,计算了微应力作用下金刚石膜的压阻,压阻和应力的变化(Δε)有比较好的线性关系,张应力情况下压阻大于零,压应力情况下压阻小于零。从理论上给出了压阻和温度的关系,计算了压阻随温度的变化,压阻随着温度的上升而单调减小。

用LBM方法模拟壁面驱动粘性不可压半圆形空腔流

基于格子Boltzmann方法(LBM)数值模拟壁面驱动的粘性不可压半圆形空腔流.采用具有二阶精度的曲线边界处理方法,得到了不同雷诺数下的流线图、涡线图及速度分量沿半圆形中心线的分布.在小雷诺数的条件下,流动状态仅由一个涡组成;随着雷诺数的增加,出现一个二级涡,涡的大小与雷诺数有关.数值结果表明,格子Boltzmann方法简单有效,适合处理该问题.

在Matlab/Simulink仿真平台上演示和模拟高分子的粘弹性

设计了基于Matlab/Simulink的高分子粘弹性计算机辅助教学(CAI)软件。计算机程序由各种功能模块根据聚合物的粘弹性原理连接组合而成,通过点击模块可以输入和修改实验数据和模拟参数,运行后可以从虚拟的“示波器”、“数字显示屏”和“XY记录仪”上显示模拟结果。该软件可演示和模拟高分子材料的静态和动态粘弹性行为,如形变的滞后效应、动态力学损耗、Boltzmann叠加和自由振动衰减曲线等。该软件不仅可用于高分子物理课程的教学演示,也能够应用于高分子材料的设计和研究。

一种火焰模拟的新方法

详细介绍了Lattice-Boltzmann方法的物理和数学理论基础,推导了用Lattice-boltzmann方法模拟火焰现象所使用的模型和实际计算步骤;针对特定类型的物体对象,提出了比较简洁的、适合计算机进行处理的新的边界问题的解决方法,避免了频繁的纹理映射的使用和复杂的微分方程的求解过程,使计算方法大为简化;并结合传统的粒子系统方法和实际情况,在计算机上实现了对火焰燃烧的模拟,基本达到了计算机图形学中的实时性要求.最后,给出了实际的火焰模拟效果图和不同方法的性能比较.

多震源地震压力波的格子Boltzmann模型

给出一种新的用于模拟地震压力波的格子Boltzmann模型.使用压力分布函数的Chapman-Enskog展开和多重尺度技术,给出满足地震压力波方程要求的高阶矩以及简单的平衡态分布函数表达式.利用这个模型,模拟了多震源引起的地震压力波运动,数值结果可以同差分方法的结果进行比较.

基于深度信念网络的轴承故障分类识别

特征提取是故障智能诊断的关键步骤,然而不同的特征提取方法所得到的特征不同,导致诊断结果也可能有所差异,增加了人工特征选择的难度和不确定性。深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)是一种典型的深度学习(Deep Learning)方法,可以通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示,发现数据的分布式特征。DBN可直接从低层原始信号出发,通过逐层智能学习得到更好的特征表示,避免特征提取与选择的人工操作,增强识别过程的智能性。将DBN直接应用于轴承振动原始信号的处理,实现轴承故障的分类识别。试验结果表明,DBN可以直接通过原始数据对轴承故障进行分类识别,优先调节时间复杂度偏导数较大的参数,可有效控制DBN的计算成本。

基于Boltzmann函数的开采沉陷预测模型

为更加准确地预计出煤炭开采后地表的移动和变形,基于Boltzmann函数,利用数学分析的方法,提出了新的开采沉陷预测模型,通过理论分析推导出了模型中的参数与概率积分法参数之间的关系。在新模型中提出了严重影响半径R的概念,大小约为主要影响半径r的1/4,其他参数的物理意义和取值方法与概率积分法相同。以淮南矿区3个工作面为例进行验证表明,新模型与概率积分法模型相比拟合求参效果更优,尤其是在盆地边缘处收敛比概率积分模型缓慢,该模型更适用于巨厚冲击层的矿区。

基于LBM方法的裂隙煤体内瓦斯抽放的模拟分析

基于格子玻尔兹曼方法(Lattice Boltzmann Method,LBM)建立了可模拟裂隙煤体内瓦斯抽放的二维动力学模型,对流场压力和流动速度的分布规律进行了模拟.模拟结果表明:抽放压力、钻孔位置对抽放效果有很大影响,抽放压力增大,瓦斯流动速度加快,瓦斯抽放率提高;但是当抽放压力达到某一值时,抽放率反而下降,这说明抽放压力存在一最佳值;改变钻孔的位置,在流场上、下侧偏心开孔时,抽放率低于在流场中心开孔,且流场中出现了涡流,流体在涡流处有较大的压力梯度.

深度学习方法研究新进展

本文依据模型结构对深度学习进行了归纳和总结,描述了不同模型的结构和特点。首先介绍了深度学习的概念及意义,然后介绍了4种典型模型:卷积神经网络、深度信念网络、深度玻尔兹曼机和堆叠自动编码器,并对近3年深度学习在语音处理、计算机视觉、自然语言处理以及医疗应用等方面的应用现状进行介绍,最后对现有深度学习模型进行了总结,并且讨论了未来所面临的挑战。

基于判别式受限玻尔兹曼机的医学图像分类法

随着计算机技术的发展,越来越多的医学图像分析技术应运而生。利用数据挖掘方法对医学图像做分析是目前研究的热点之一,该方法首先从医学图像中提取统计特征,在此基础上进一步挖掘,这种方法对所提取的特征有很强的依赖性而且受到经验等主观因素的影响。针对乳腺X光图像,采用一种可以从图像中自动学习特征并利用学习到的特征对图像进行分类的医学图像分析新方法——判别式受限玻尔兹曼机(Discriminative Restricted Boltzmann Machine,DRBM)。DRBM是一种无向判别模型,它可以自动地从图像中学习特征。在乳腺X光图像标准数据集上的实验结果表明,DRBM对医学图像的分类准确率明显高于其它基于统计特征提取的医学图像分类方法。

多孔介质方腔内混合对流格子Boltzmann模拟

采用格子Boltzmann方法,对多孔介质方腔内的混合对流现象进行研究.方腔内部中心有一发热圆,径宽比D/L=0.4,冷流体从方腔左下角入口流进,从方腔左上角出口流出,四周壁面绝热.在普朗特数Pr=0.71和格拉晓夫数Gr=1.4×10~4时,分析理查德森数Ri和达西数Da对发热圆表面平均努赛尔数Nu的影响.结果表明:Ri数位于10-3~10范围内,Nu随Ri的增大而减小.Da越大,Ri对Nu的影响越显著;Da数位于10-5~10-2范围内,强制对流占主导的情况下(Ri≤0.1),Nu随着多孔介质的Da的增大而增大.自然对流占主导的情况下(Ri=10),Nu对Da的变化不敏感.