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Preparation of High Ga Content Cu(In,Ga)Se<sub>2</sub>Thin Films by Sequential Evaporation Process Added In<sub>2</sub>S<sub>3</sub>
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作者 Toshiyuki Yamaguchi Kazuma Tsujita +1 位作者 Shigetoshi Niiyama Toshito Imanishi 《Advances in Materials Physics and Chemistry》 2012年第4期106-109,共4页
High Ga content Cu(In,Ga)Se2 thin films incorporated sulfur were prepared by sequential evaporation from CuGaSe2 and CuInSe2 ternary compounds and subsequently Ga2Se3, In2Se3 and In2S3 binary compounds. The In2S3/(Ga2... High Ga content Cu(In,Ga)Se2 thin films incorporated sulfur were prepared by sequential evaporation from CuGaSe2 and CuInSe2 ternary compounds and subsequently Ga2Se3, In2Se3 and In2S3 binary compounds. The In2S3/(Ga2Se3+ In2Se3) ratio was varied from 0 to 0.13, and the properties of the thin films were investigated. XRD studies demonstrated that the prepared thin films had a chalcopyrite Cu(In,Ga)Se2 structure. The S/(Se+S) mole ratio in the thin films was within the range from 0 to 0.04. The band gaps of Cu(In,Ga)Se2 thin films increased from 1.30 eV to 1.59 eV with increasing the ?In2S3 /(Ga2Se3+ In2Se3) ratio. 展开更多
关键词 Cu(In ga)Se2Thin Film Solar Cell HIGH ga content Sulfur Incorporation SEQUENTIAL Evaporation
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Discussion on determination of gas content of coal and uncertainties of measurement 被引量:6
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作者 Abouna Saghafi 《International Journal of Mining Science and Technology》 SCIE EI CSCD 2017年第5期741-748,共8页
Gas content of coal is mostly determined using a direct method, particularly in coal mining where mine safety is of paramount importance. Direct method consists of measuring directly the volume of gas desorbed from co... Gas content of coal is mostly determined using a direct method, particularly in coal mining where mine safety is of paramount importance. Direct method consists of measuring directly the volume of gas desorbed from coal in several steps, from solid then crushed coal. In mixed gas conditions the composition of the desorbed gas is also measured to account for contribution of various coal seam gas in the mix. The determination of gas content using the direct method is associated with errors of measurement of volume of gas but also the errors associated with measurement of composition of the desorbed gas. These errors lead to uncertainties in reporting the gas content and composition of in-situ seam gas. This paper discusses the current direct method practised in Australia and potential errors and uncertainty associated with this method. Generic methods of estimate of uncertainties are also developed and are to be included in reporting gas content of coal. A method of direct measurement of remaining gas in coal following the completion of standard gas content testing is also presented. The new method would allow the determination of volume of almost all gas in coal and therefore the value of total gas content. This method is being considered to be integrated into a new standard for gas content testing. 展开更多
关键词 COAL gaS content MEASUREMENT methods DESORPTION Adsorption UNCERTAINTIES
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A Quantitative Evaluation of Shale Gas Content in Different Occurrence States of the Longmaxi Formation: A New Insight from Well JY-A in the Fuling Shale Gas Field,Sichuan Basin 被引量:8
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作者 TANG Ling SONG Yan +8 位作者 LI Qianwen PANG Xiongqi JIANG Zhenxue LI Zhuo TANG Xianglu YU Hailong SUN Yue FAN Shichao ZHU Lin 《Acta Geologica Sinica(English Edition)》 SCIE CAS CSCD 2019年第2期400-419,共20页
Comprehensive quantitative evaluation of shale gas content and the controlling factors in different occurrence states is of great significance for accurately assessing gas-bearing capacity and providing effective well... Comprehensive quantitative evaluation of shale gas content and the controlling factors in different occurrence states is of great significance for accurately assessing gas-bearing capacity and providing effective well-production strategies. A total of 122 core samples from well JY-A in the Fuling shale gas field were studied to reveal the characteristics of S_1 l shale,15 of which were selected to further predict the shale gas content in different occurrence states, which are dependent on geological factors in the thermal evolution process. Geological parameters were researched by a number of laboratory programs, and the factors influential in controlling shale gas content were extracted by both PCA and GRA methods and prediction models were confirmed by the BE method using SPSS software. Results reveal that the adsorbed gas content is mainly controlled by TOC, Ro, SSA, PD and pyrite content, and the free gas content is mainly controlled by S_2, quartz content, gas saturation and formation pressure for S_1 l in well JY-A. Three methods, including the on-site gas desorption method, the empirical formula method, and the multiple regression analysis method were used in combination to evaluate the shale gas capacity of well JY-A, all of which show that the overall shale gas content of well JY-A is in the range of 2.0–5.0 m^3/t and that the free gas ratio is about 50%, lower than that of well JY-1. Cause analysis further confirms the tectonics and preservation conditions of S_1 l in the geological processes, especially the influence of eastern boundary faults on well JY-A, as the fundamental reasons for the differences in shale gas enrichment in the Jiaoshiba area. 展开更多
关键词 SHALE gaS content ON-SITE gaS desorption multiple regression analysis controlling factors Longmaxi SHALES Fuling SHALE gaS field Jiaoshiba area
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Ga含量对烧结Nd-Fe-B磁体磁性能和微观结构的影响
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作者 赵院红 刘艳丽 +7 位作者 王艳 李仕林 王长鹏 王印 江爽 周培煊 田东承 李永峰 《稀有金属与硬质合金》 北大核心 2025年第3期77-83,共7页
采用粉末冶金工艺制备了不同Ga含量烧结Nd-Fe-B磁体,借助磁性测量仪、X射线衍射仪、扫描电子显微镜、能谱仪、电子探针分析仪以及微磁学模拟系统研究了Ga含量对烧结Nd-Fe-B磁体磁性能和微观结构的影响。结果表明:当添加0.4%(质量分数)Ga... 采用粉末冶金工艺制备了不同Ga含量烧结Nd-Fe-B磁体,借助磁性测量仪、X射线衍射仪、扫描电子显微镜、能谱仪、电子探针分析仪以及微磁学模拟系统研究了Ga含量对烧结Nd-Fe-B磁体磁性能和微观结构的影响。结果表明:当添加0.4%(质量分数)Ga时,磁体的磁性能最优,剩磁Br为13.58 kGs,矫顽力Hcj为19.71 kOe,最大磁能积(BH)_(max)为44.63 MGOe;同时磁体的热稳定性也有一定的提高。适量Ga的添加改善了磁体晶界相的润湿性,使磁体形成连续平滑的非磁性晶界层,同时生成Nd_(6)Fe_(13)Ga相;该相的形成降低了晶界Fe含量,减弱了晶界磁化强度,从而可抑制铁磁晶粒之间的交换耦合作用,显著提高磁体的矫顽力。反磁化形核的微磁学模拟表明,适量Ga的添加能抑制富稀土相的团聚,有效降低三角晶界处的杂散场强度,并减少三角晶界相体积分数,从而明显减少反磁化形核位点,缩小反磁化形核区域,进而显著提升磁体的矫顽力。 展开更多
关键词 烧结ND-FE-B ga含量 晶界相 磁性能 矫顽力 热稳定性 微观结构
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Investigation of effects of clay content on F-Ф relationship by Lattice gas automation using digital rock model
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作者 Yue Wenzheng Tao GUo +2 位作者 Chai Xiyuan Jiang Hongxiu Mu Hongwu 《Petroleum Science》 SCIE CAS CSCD 2011年第2期170-176,共7页
The Lattice Gas Automation (LGA) method, which is improved by introducing a reflection coefficient for the border between phases to show its effect on current path, is used in this paper to simulate the current flow... The Lattice Gas Automation (LGA) method, which is improved by introducing a reflection coefficient for the border between phases to show its effect on current path, is used in this paper to simulate the current flow in digital rock for investigating the effects of clay content and clay distribution types on the relationship between formation factor(F) and rock porosity(φ). The digital rock model is constructed by simulating a natural deposit of matrix particles with different shapes and radius. Based on the simulation results, it was found that both dispersed clay and laminated clay can lead to a non-Archie relationship of F-φ. The non-Archie effect of laminated clay on the F-φ relationship was more significant than that of dispersed clay. Moreover, a realistic model is developed in this work for quantitatively describing the effect of clay content (Denoted as Vsh) on parameters a and m. These study results have further demonstrated the validity of LGA in study of electrical transport properties at a pore scale. 展开更多
关键词 Formation factor non-Archie Lattice gas automation POROSITY clay content claydistribution
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Effect of Spraying with GA<sub>3</sub>on the Quality and Oil Content of Syrian Okra Seeds <i>Abelmoschus esculentus</i>(L.)
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作者 Dima Zolfikar Khrmashow Miteadi Bouras Fahed Sahuni 《American Journal of Plant Sciences》 2022年第1期83-90,共8页
This study aimed to estimate the effect of spraying of okra plants, <i>Abelmoschus</i> <i>esculentus</i> (L.) with GA<sub>3</sub> on the quality and oil content of the seeds. For th... This study aimed to estimate the effect of spraying of okra plants, <i>Abelmoschus</i> <i>esculentus</i> (L.) with GA<sub>3</sub> on the quality and oil content of the seeds. For this, the local okra variety was selected and used, which was growing widespread in the coastal region of Syria. This study was carried out in Al-Haffa area, Lattakia governorate, Syria (with 105 MSL elevation) for two seasons 2019-2020. The results showed that the effect of spraying with GA<sub>3</sub> was more evident in the quality of the seeds as well as oil content at 75 ppm concentration with 68.7 g weight of 1000 seeds and 5.31% seed oil percentage. This study also showed that oil of local okra variety seed was rich in the essential fatty acids namely, linoleic, palmitic, oleic, stearic and linolenic, treatment with 75 ppm concentration of GA3 was more effective in the seed content of essential fatty acids with 42.30%, 32.55%, 9.20%, 6.73% and 5.72%, respectively. Finally, our results were indicated that treatment of okra plants at 75</span><span style="font-family:""> </span><span style="font-family:"">ppm of GA3 enhanced the quality and oil content of seeds compared to the other concentrations. 展开更多
关键词 Oil content ga3 Fatty Acids Linoleic Palmitic OKRA
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基于RF与GA-BP融合模型的深部煤层含气量预测
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作者 王洁 《录井工程》 2025年第4期21-28,共8页
精准预测深部煤层含气量,是优选煤层气“甜点区”、部署开发井位和优化压裂方案的关键依据。然而由于传统预测模型在含气量预测中往往存在明显局限,如对复杂非线性关系的表征能力不足、泛化性能较差且易陷入局部最优解,导致预测精度难... 精准预测深部煤层含气量,是优选煤层气“甜点区”、部署开发井位和优化压裂方案的关键依据。然而由于传统预测模型在含气量预测中往往存在明显局限,如对复杂非线性关系的表征能力不足、泛化性能较差且易陷入局部最优解,导致预测精度难以满足实际需求。为此在系统分析煤层含气量与测井参数相关性的基础上,优选出声波时差、补偿中子、自然伽马、密度和电阻率5个测井参数作为输入特征,提出了一种融合随机森林(RF)与遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)的集成学习模型,首先采用3σ准则对异常值进行清洗,然后利用随机森林初步完成回归特征重要性评估,进而将其预测结果作为新特征与原始参数融合,输入至经遗传算法优化的BP神经网络进行精细建模。采用5折交叉验证评估模型性能可知,测试集结果为R^(2)=0.894、RMSE=1.698、MAE=1.313。应用井验证结果表明,模型在Y-1、Y-2井含气量的预测绝对误差介于-1.37~1.39 m^(3)/t之间,与实测值吻合良好。该融合模型有效提升了预测精度,表现出良好的鲁棒性和泛化能力,为深部煤层气资源评估提供了可靠技术方法。 展开更多
关键词 深部煤层 含气量预测 随机森林 遗传算法 BP神经网络 评估模型
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Effects of sulfur dioxide on growth, gas exchange rate and leaf sulfur content of massion pine seedlings
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作者 Yang Liang United Graduate School,Tokyo University of Agriculture and Technology,Fuchu,Tokyo 183,Japan Takeshi Izuta Tsumugu Totsuka (Department of Environmental Sciences and Resources,Faculty of Agriculture,Tokyo Universtiy of Agriculture and Technology, 《Journal of Environmental Sciences》 SCIE EI CAS CSCD 1994年第3期268-276,共9页
The effects of sulfur dioxide(SO_2) on the dry weight growth gas exchange rate and leaf sulfur content of massion pine(Pinus massoniana Lamb. )were investigated. The results obtained in this study show that the dry we... The effects of sulfur dioxide(SO_2) on the dry weight growth gas exchange rate and leaf sulfur content of massion pine(Pinus massoniana Lamb. )were investigated. The results obtained in this study show that the dry weight growth and net photosynthetic rate of masson pine seedlings are reduced by exposure to SO_2 at ≥100 ppb. From these results,one of the main causes in the dieback of masson pine forest reported in Chongqing,China may be relatively high concentrations of atmospheric SO_2 in the relevant area. 展开更多
关键词 sulfur dioxide(SO_2) Pinus massoniana Lamb. dry weight growth gas exchange rate leaf sulfur content.
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基于PCA-GA-BP神经网络的瓦斯含量预测分析 被引量:22
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作者 曹博 白刚 李辉 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2015年第5期84-90,共7页
为提高煤层瓦斯含量预测的效率和准确率,提出了先采用主成份分析(PCA)方法来降低变量间的相关性,然后将遗传算法(GA)与BP神经网络相结合的煤层瓦斯含量预测的新方法。为了避免BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小值等问题,算法采用GA... 为提高煤层瓦斯含量预测的效率和准确率,提出了先采用主成份分析(PCA)方法来降低变量间的相关性,然后将遗传算法(GA)与BP神经网络相结合的煤层瓦斯含量预测的新方法。为了避免BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小值等问题,算法采用GA对BP神经网络的权值和阈值进行优化,利用Matlab软件进行编程,建立了BP神经网络和GA-BP神经网络瓦斯含量预测模型。选取淮南某矿瓦斯含量及其影响因素作为实验数据对该模型进行了实例分析,将主成份回归和BP网络算法预测结果与该模型进行了对比分析。结果表明:PCA-GA-BP网络预测模型平均相对误差为2.759%,预测效果明显优于主成份回归和BP网络预测模型,可以准确的预测煤层瓦斯含量。 展开更多
关键词 主成份分析 优化 ga-BP神经网络 瓦斯含量 仿真预测
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基于灰色关联分析-GA-BP模型预测煤层瓦斯含量 被引量:5
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作者 郝天轩 李鹏飞 《中国矿业》 北大核心 2016年第11期116-120,共5页
为提高煤层瓦斯含量预测的精度和效率,提出用灰色关联分析从影响因素中筛选主要因素,结合运用GA-BP神经网络预测煤层瓦斯含量的方法。通过遗传算法(GA)优化BP神经网络的权值和阈值,解决BP神经网络易过早收敛极小值以及收敛速度慢的问题... 为提高煤层瓦斯含量预测的精度和效率,提出用灰色关联分析从影响因素中筛选主要因素,结合运用GA-BP神经网络预测煤层瓦斯含量的方法。通过遗传算法(GA)优化BP神经网络的权值和阈值,解决BP神经网络易过早收敛极小值以及收敛速度慢的问题。用Matlab构建灰色关联分析-GA-BP神经网络、GA-BP神经网络和BP神经网络模型。选取成庄矿3#煤层的含量与影响因素作为实验数据对该模型进行实验分析,比较三个的预测模型的预测结果。实验结果表明:顶板泥岩厚度、煤层厚度、基岩厚度、煤层深度是影响成庄矿3#煤层瓦斯含量的主要因素。灰色关联分析-GA-BP神经网络预测模型平均相对误差为2.77%,比后两种预测模型的预测结果好,能准确预测煤层瓦斯含量。 展开更多
关键词 灰色关联分析 瓦斯含量预测 ga-BP神经网络 MATLAB软件
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Structure optimization of high indium content InGaAs/InP heterostructure for the growth of In_(0.82)Ga_(0.18)As buffer layer
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作者 魏秋林 郭作兴 +4 位作者 赵磊 赵亮 袁德增 缪国庆 夏茂盛 《Optoelectronics Letters》 EI 2016年第6期441-445,共5页
Microstructure and misfit dislocation behavior in In_xGa_(1-x)As/InP heteroepitaxial materials grown by low pressure metal organic chemical vapor deposition(LP-MOCVD) were analyzed by high resolution transmission elec... Microstructure and misfit dislocation behavior in In_xGa_(1-x)As/InP heteroepitaxial materials grown by low pressure metal organic chemical vapor deposition(LP-MOCVD) were analyzed by high resolution transmission electron microscopy(HRTEM), scanning electron microscopy(SEM), atomic force microscopy(AFM), Raman spectroscopy and Hall effect measurements. To optimize the structure of In_(0.82)Ga_(0.18)As/InP heterostructure, the In_xGa_(1-x)As buffer layer was grown. The residual strain of the In_(0.82)Ga_(0.18)As epitaxial layer was calculated. Further, the periodic growth pattern of the misfit dislocation at the interface was discovered and verified. Then the effects of misfit dislocation on the surface morphology and microstructure of the material were studied. It is found that the misfit dislocation of high indium(In) content In_(0.82)Ga_(0.18)As epitaxial layer has significant influence on the carrier concentration. 展开更多
关键词 indium epitaxial dislocation verified optimize MOCVD HRTEM mismatch scatter arrangement
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水稻伸长生长对GA_3的敏感性及其与内源GA_(1+4)含量的关系 被引量:2
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作者 黄少白 刘晓忠 +1 位作者 张锡金 周燮 《华北农学报》 CSCD 北大核心 1998年第2期48-52,共5页
利用点滴法和喷洒法研究了四个水稻品种的伸长生长在一叶一心期和始穗期对GA3的敏感性。结果表明:矮鬼的第二叶叶鞘、株高、穗轴与倒二节对GA3表现为不敏感,而万年青、特矮稻、丛生竹莲矮对GA3表现为敏感,其中以丛生竹莲矮... 利用点滴法和喷洒法研究了四个水稻品种的伸长生长在一叶一心期和始穗期对GA3的敏感性。结果表明:矮鬼的第二叶叶鞘、株高、穗轴与倒二节对GA3表现为不敏感,而万年青、特矮稻、丛生竹莲矮对GA3表现为敏感,其中以丛生竹莲矮为最,第二叶叶鞘和株高的增幅高达121.1%和185.1%。利用酶联免疫法测定了4个水稻品种的第二叶叶鞘和穗部的GA1+4含量。发现丛生竹莲矮的第二叶叶鞘和穗部的GA1+4含量显著低于其他3个品种的,而其余三者的GA1+4含量相当。初步推测:丛生竹莲矮为GA缺失体,而矮鬼为GA不敏感体。 展开更多
关键词 水稻 伸长生长 ga3敏感性 ga1+4含量
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基于荧光光谱技术和GA-BP神经网络的对羟基苯甲酸甲酯钠含量的测定 被引量:4
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作者 王书涛 陈东营 +3 位作者 侯培国 王兴龙 王志芳 魏蒙 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2015年第6期1606-1610,共5页
对羟基苯甲酸甲酯钠是一种使用广泛的防腐剂,食用过量将会危害身体健康,因此各国对对羟基苯甲酸甲酯钠的用量有严格规定。采用FS920荧光光谱仪分析了对羟基苯甲酸甲酯钠在水和橙汁溶液中的荧光光谱特性,发现水溶液的荧光特征峰位于λex/... 对羟基苯甲酸甲酯钠是一种使用广泛的防腐剂,食用过量将会危害身体健康,因此各国对对羟基苯甲酸甲酯钠的用量有严格规定。采用FS920荧光光谱仪分析了对羟基苯甲酸甲酯钠在水和橙汁溶液中的荧光光谱特性,发现水溶液的荧光特征峰位于λex/λem=380/510nm,橙汁溶液两个荧光特征峰,分别位于λex/λem=440/530nm和470/530nm,最佳激发波长为440nm。从实验结果可以看出两者的特征峰发生了明显的变化。经分析得出,对羟基苯甲酸甲酯钠橙汁溶液与对羟基苯甲酸甲酯钠水溶液相比,荧光特征峰发生变化是由橙汁的荧光特性干扰引起的。为了准确测定鲜橙汁中对羟基苯甲酸甲酯钠含量,根据对羟基苯甲酸甲酯钠橙汁溶液在激发波长λex=440nm时的相对荧光强度和对羟基苯甲酸甲酯钠含量的关系,基于GABP神经网络构建了橙汁中对羟基苯甲酸甲酯钠含量检测数学模型,当网络训练过程中误差精度达到10-3时,网络输出与期望的相关系数为0.996,预测样本的平均回收率为99.52%,平均相对标准偏差为0.86%,预测结果较为理想。结果证明,当浓度范围为0.02-1.0g·L-1时,荧光光谱技术和GA-BP神经网络相结合的方法能够准确地测定鲜橙汁中对羟基苯甲酸甲酯钠的含量,此方法具有新颖简便性,同时有望应用于一般饮品中对羟基苯甲酸酯类钠盐含量的快速测定。 展开更多
关键词 对羟基苯甲酸甲酯钠 荧光光谱技术 ga-BP神经网络 含量测定
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基于GA-BP算法的土壤墒情预测 被引量:6
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作者 周志胜 汪德闯 +2 位作者 孙红江 黄操军 田芳明 《黑龙江八一农垦大学学报》 2009年第5期73-75,104,共4页
利用遗传算法的全局寻优能力优化BP神经网络连接权值,建立基于GA-BP算法的土壤墒情预测模型具有绝对误差小和收敛速度快的优点,且避免了BP算法易陷入局部极小值的缺点,该模型预测的平均绝对误差为1.11%,具有较好的预测精度。
关键词 土壤墒情 ga-BP算法 预测模型
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基于红边参数与PCA的GA-BP神经网络估算叶绿素含量模型 被引量:5
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作者 李永亮 张怀清 林辉 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第9期22-29,共8页
利用便携式ASD野外光谱辐射仪对杉木冠层叶片光谱进行测定,同时以分光光度法对叶片叶绿素含量进行提取。样本经均值处理、平滑处理和微分处理后,进行红边参数提取。对11个红边参数以PCA方法进行降维,将得到的前7个主成分得分作为网络输... 利用便携式ASD野外光谱辐射仪对杉木冠层叶片光谱进行测定,同时以分光光度法对叶片叶绿素含量进行提取。样本经均值处理、平滑处理和微分处理后,进行红边参数提取。对11个红边参数以PCA方法进行降维,将得到的前7个主成分得分作为网络输入参数,叶绿素含量作为网络输出参数,以遗传算法(GA)优化网络初始权值阈值,建立隐含层神经元数分别为4,6,8,10,12和14的6种单隐层BP神经网络模型。以R2,RMSE和相对误差作为模型精度检验标准,结果表明:6种模型预测精度均可达到92.0%以上,其中隐含层神经元数为10时,预测精度最高,可达97.372%。说明此种模型可对杉木冠层叶片叶绿素含量进行高精度估算。 展开更多
关键词 红边参数 ga-BP神经网络 叶绿素含量 模型
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基于ANNs耦合GA算法的煤层含气量预判
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作者 贾宝山 尹彬 《华中师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2015年第5期715-721,共7页
为了对煤层含气量进行有效分析,以实现煤层气可靠抽采及瓦斯灾害预防,提出了遗传算法(GA)优化人工神经网络(ANNs)煤层含气量的预判方法.GA算法通过对ANNs网络的权值及阈值的寻优,构建了基于ANNs耦合GA算法的煤层含气量非线性预判模型,... 为了对煤层含气量进行有效分析,以实现煤层气可靠抽采及瓦斯灾害预防,提出了遗传算法(GA)优化人工神经网络(ANNs)煤层含气量的预判方法.GA算法通过对ANNs网络的权值及阈值的寻优,构建了基于ANNs耦合GA算法的煤层含气量非线性预判模型,并结合现场实测数据进行了分析.仿真结果显示:耦合模型的预判的最大相对误差为1.47%,较之其他模型具有更高的预判精度和更好的泛化能力,能实现煤层含气量的有效预测. 展开更多
关键词 神经网络(ANNs) 遗传算法(ga) 耦合模型 煤层含气量
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基于全直径CT扫描的准噶尔盆地煤层气储层矿物表征及含气量预测
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作者 李文杰 吴云利 +7 位作者 朱晓虎 张强 李浩然 薛磊 姚明伟 温丽娟 吴锦彪 陈国辉 《岩矿测试》 北大核心 2026年第1期86-100,共15页
准噶尔盆地煤层气储层矿物分布特征复杂,尤其是黏土矿物对储层敏感性影响显著,精准识别与评价矿物是优化开发方案、防止储层损害的关键技术难点。为攻克此难点,本文在准噶尔盆地南缘选取四口典型井煤岩样品,采用全直径CT扫描与场发射扫... 准噶尔盆地煤层气储层矿物分布特征复杂,尤其是黏土矿物对储层敏感性影响显著,精准识别与评价矿物是优化开发方案、防止储层损害的关键技术难点。为攻克此难点,本文在准噶尔盆地南缘选取四口典型井煤岩样品,采用全直径CT扫描与场发射扫描电镜分析,引入形状因子和灰度值作为核心评价参数,建立了区分煤岩基质、黏土矿物、黄铁矿和方解石的方法,并应用于单井矿物建模、含量计算、储层敏感性评价及含气量预测研究。结果表明:①结合CT灰度值与形态特征(形状因子)综合分析,可有效区分煤岩中煤岩基质、黏土矿物、黄铁矿及方解石。其中方解石的高形状因子(10~50)是其区别于其他矿物(形状因子1~5)的关键识别标志,为基于CT图像的煤岩矿物精准识别与定量分析提供了重要依据;②基于黏土矿物含量建立了储层敏感性分类方法:弱水敏储层(黏土矿物含量<40%)、中等水敏储层(黏土矿物含量40%~70%)、强水敏储层(黏土矿物含量>70%);③构建了黏土矿物含量与实测含气量的显著负相关回归模型(相关系数>0.7),预测含气量平均误差小于10%。④建议在排采过程中,需重点控制中等水敏和强水敏储层的降压速率,以减轻储层损害。本方法基于全井段矿物连续量化模型,揭示了储层垂向非均质性特征及黏土矿物垂向富集带的分布规律;基于黏土矿物空间分布与敏感性分级的耦合关系,中-强水敏区富集带为排采降压控制提供了直接依据;基于黏土矿物含量建立的含气量预测模型,有效支撑地质甜点定位。 展开更多
关键词 非常规油气 单井矿物评价 全直径CT扫描 黏土矿物 敏感性评价 含气量预测
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基于GA-SVM的电站锅炉烟气含氧量软测量模型 被引量:5
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作者 李建强 赵凯 +3 位作者 牛成林 尹喜超 陈星旭 邢飞 《热力发电》 CAS 北大核心 2017年第4期63-69,共7页
针对电厂烟气含氧量测量存在的投资大、精度低等问题,在烟气含氧量理论研究的基础上,选择合理的二次变量,引入支持向量机(SVM)建立二次变量与烟气含氧量的软测量模型。利用遗传算法(GA)对模型中的惩罚系数和核函数参数进行寻优,进而利... 针对电厂烟气含氧量测量存在的投资大、精度低等问题,在烟气含氧量理论研究的基础上,选择合理的二次变量,引入支持向量机(SVM)建立二次变量与烟气含氧量的软测量模型。利用遗传算法(GA)对模型中的惩罚系数和核函数参数进行寻优,进而利用最优值构建了GA-SVM烟气含氧量软测量模型,并对比利用粒子群算法及网格搜索法对参数的寻优结果,对模型的准确性、泛化性进行测试。仿真结果表明:遗传算法比粒子群算法和网格搜索法更易找到全局最优解;GA-SVM软测量模型误差在±0.2%以内,相对误差在±4%以内,能满足不同负荷、不同时间段锅炉烟气含氧量的预测要求,其对烟气含氧量的测量更准确。 展开更多
关键词 烟气含氧量 支持向量机 遗传算法 粒子群算法 网格寻优法 软测量
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基于高光谱的GA和SPA算法对赣南脐橙叶绿素定量分析 被引量:20
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作者 刘燕德 张光伟 蔡丽君 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2012年第12期3377-3380,共4页
用遗传算法(GA)和连续投影算法(SPA)分别提取了赣南脐橙叶片高光谱图像的有效信息,对叶绿素的含量用偏最小二乘法(PLS)进行建模定量分析。高光谱图像标定后,提取感兴趣区域(ROI)的平均光谱,用GA和SPA算法分别选出了27和8条特征波长,然后... 用遗传算法(GA)和连续投影算法(SPA)分别提取了赣南脐橙叶片高光谱图像的有效信息,对叶绿素的含量用偏最小二乘法(PLS)进行建模定量分析。高光谱图像标定后,提取感兴趣区域(ROI)的平均光谱,用GA和SPA算法分别选出了27和8条特征波长,然后用PLS对叶绿素含量建模。GA-PLS与SPA-PLS模型得到的预测集相关系数分别为0.80和0.83,均方根误差分别为2.45和2.30。结果表明:SPA-PLS模型具有较高的优势,可以结合高光谱技术对赣南脐橙叶绿素含量快速、无损的定量分析。 展开更多
关键词 叶绿素含量 高光谱成像 赣南脐橙 遗传算法 连续投影算法
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基于GA-BP网络的铁水硅质量分数预测系统 被引量:1
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作者 高云 王宁 《宁波职业技术学院学报》 2008年第5期73-77,共5页
提出将BP神经网络与遗传算法(GA)相结合,建立了三层GA-BP神经网络模型,模型利用遗传算法来修改网络的连接权值,构筑进化型的神经网络模型,缩短网络学习训练时间,提高模型预测精度。炉温预测主要是高炉铁水硅质量分数的预测,当要求硅质... 提出将BP神经网络与遗传算法(GA)相结合,建立了三层GA-BP神经网络模型,模型利用遗传算法来修改网络的连接权值,构筑进化型的神经网络模型,缩短网络学习训练时间,提高模型预测精度。炉温预测主要是高炉铁水硅质量分数的预测,当要求硅质量分数预报的绝对误差为±0.05%时,命中率为90%。结果表明,GA-BP网络模型比传统的BP网络模型能够获得更高的精度。 展开更多
关键词 炉温 铁水硅含量 神经网络 BP算法 遗传算法
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