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公开(公告)号：CN119086627B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411587674.6
申请日：2024-11-08
Applicant: 中国石油大学(华东)
Abstract: 本发明提供了一种不同地层环境页岩原位转化烃物质相态参数测定系统，属于页岩原位转化热解产物技术领域，包括：页岩热解与产物注入系统、PVT实验与加热系统、驱动与旋转系统和集成控制系统。通过页岩热解与产物注入系统控制页岩的加热条件并收集产物,PVT实验与加热系统提供实验环境并对物质加热,驱动与旋转系统控制PVT筒体积并实现充分混合,集成控制系统测试温度、压力并控制实验条件。同时,该系统还配备了显微观测与数据采集系统,能够对样品进行显微观察并采集数据。本发明这种集成的系统能够模拟不同地层环境、加热条件下页岩的热解过程,解决了现有技术中原位转化加热条件难以达到、有机质和加热介质的影响无法考虑的技术问题。
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公开(公告)号：CN119086627A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411587674.6
申请日：2024-11-08
Applicant: 中国石油大学(华东)
Abstract: 本发明提供了一种不同地层环境页岩原位转化烃物质相态参数测定系统，属于页岩原位转化热解产物技术领域，包括：页岩热解与产物注入系统、PVT实验与加热系统、驱动与旋转系统和集成控制系统。通过页岩热解与产物注入系统控制页岩的加热条件并收集产物,PVT实验与加热系统提供实验环境并对物质加热,驱动与旋转系统控制PVT筒体积并实现充分混合,集成控制系统测试温度、压力并控制实验条件。同时,该系统还配备了显微观测与数据采集系统,能够对样品进行显微观察并采集数据。本发明这种集成的系统能够模拟不同地层环境、加热条件下页岩的热解过程,解决了现有技术中原位转化加热条件难以达到、有机质和加热介质的影响无法考虑的技术问题。
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公开(公告)号：CN114092767A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111422430.9
申请日：2021-11-26
Applicant: 中国石油大学(华东)
Abstract: 本公开提供了一种基于机器学习的岩石破坏形态预测方法及系统，包括：获取待岩石试样的相关数据；依据获取的相关数据和预设的岩石破坏形态预测模型，得到岩石试样变形破坏数据矩阵；其中，所述岩石破坏形态预测模型通过BP神经网络训练得到；根据岩石试样变形破坏数据矩阵，绘制岩石试样变形破坏图像，实现待预测岩石试样破坏形态的预测；本公开采用了机器学习中的BP神经网络模型，通过特定的预测参数进行预测，简化了参数选取，提高了预测效率；同时，预测结果以岩石试样变形破坏图像直接体现，实现了在高效率预测基础上，直接形象的体现岩石破坏形态结果的目的。
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公开(公告)号：CN114092767B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202111422430.9
申请日：2021-11-26
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06Q10/04 , G06Q50/08 , G06Q10/20 , G06N3/084 , G06N3/0455
Abstract: 本公开提供了一种基于机器学习的岩石破坏形态预测方法及系统，包括：获取待岩石试样的相关数据；依据获取的相关数据和预设的岩石破坏形态预测模型，得到岩石试样变形破坏数据矩阵；其中，所述岩石破坏形态预测模型通过BP神经网络训练得到；根据岩石试样变形破坏数据矩阵，绘制岩石试样变形破坏图像，实现待预测岩石试样破坏形态的预测；本公开采用了机器学习中的BP神经网络模型，通过特定的预测参数进行预测，简化了参数选取，提高了预测效率；同时，预测结果以岩石试样变形破坏图像直接体现，实现了在高效率预测基础上，直接形象的体现岩石破坏形态结果的目的。
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