公开(公告)号：CN117522173A

公开(公告)日：2024-02-06

申请号：CN202410008197.7

申请日：2024-01-04

Applicant: 山东科技大学

Inventor： 蒋宇静 ,  颜鹏 ,  栾恒杰 ,  刘明康 ,  马先壮 ,  刘建康 ,  陈永强 ,  李鑫鹏 ,  杜晓宇 ,  史一辰

IPC: G06Q10/0637 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络的天然气水合物降压开采产能预测方法，主要是通过建立一个五层深度神经网络模型，利用现有的多尺度天然气水合物降压开采试验数据对模型进行训练、优化、测试和评估，并基于此模型设计产能预测模块，从而实现不同工况下多尺度天然气水合物降压开采试验产能的精准预测，从而调整开采策略、优化开采过程以及提高开采效率，减少了传统天然气水合物降压开采试验所需的大量人力物力，且深度学习模型的自动化学习和模式识别能力，有效降低了实验室工作和数据分析的负担，为研究人员提供更高效的实验手段。

公开(公告)号：CN117522173B

公开(公告)日：2024-04-26

申请号：CN202410008197.7

申请日：2024-01-04

Applicant: 山东科技大学

Inventor： 蒋宇静 ,  颜鹏 ,  栾恒杰 ,  刘明康 ,  马先壮 ,  刘建康 ,  陈永强 ,  李鑫鹏 ,  杜晓宇 ,  史一辰

IPC: G06Q10/0637 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络的天然气水合物降压开采产能预测方法，主要是通过建立一个五层深度神经网络模型，利用现有的多尺度天然气水合物降压开采试验数据对模型进行训练、优化、测试和评估，并基于此模型设计产能预测模块，从而实现不同工况下多尺度天然气水合物降压开采试验产能的精准预测，从而调整开采策略、优化开采过程以及提高开采效率，减少了传统天然气水合物降压开采试验所需的大量人力物力，且深度学习模型的自动化学习和模式识别能力，有效降低了实验室工作和数据分析的负担，为研究人员提供更高效的实验手段。

公开(公告)号：CN117607387A

公开(公告)日：2024-02-27

申请号：CN202311483791.3

申请日：2023-11-09

Applicant: 兖矿能源集团股份有限公司 ,  山东科技大学

Inventor： 程先振 ,  陈连军 ,  马俊鹏 ,  栾恒杰 ,  刘明康 ,  杜晓宇 ,  姜帆

IPC: G01N33/22 ,  G01D21/02

Abstract: 本发明提供了一种注超临界CO2煤层气运移与基质‑裂隙异步损伤测试装置及方法，装置包括反应主体、监测系统和压力控制系统，反应主体内设有围压腔，围压腔内设有橡胶活塞、碳纤维传力板和煤样，煤样周围布置有声发射探头；压力控制系统包括气源、控制阀、气管和压力表，监测系统包括应变监测、温度监测、CT监测、压力监测和声发射监测。试验前后CT扫描试样重构基质微孔‑裂隙模型，分析基质微孔和裂隙占比；试验过程中利用声发射探头实时定位损伤点，观察基质微孔和裂隙的演化过程。利用该装置测试煤基质微孔和裂隙异步损伤特征，能够有效分析高地温、高储层压力工况注超临界CO2提升煤层气产量的关键指标。