【摘 要】
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采用高温高压稠化法在稳态剪切条件下模拟凝胶溶液自井口注入地层时的升温加压过程,研究高温高压下成胶环境即溶液初始p H值、温度、金属盐离子对PAM/PEI体系的凝胶化过程和成胶强度的影响。通过高温高压稠化曲线,可将高温高压下PAM/PEI体系的凝胶化过程分为诱导期、加速反应期、平衡期3个阶段。结果表明:引入H+改变凝胶溶液初始p H值,发现凝胶溶液初始黏度先增加后降低,体系可在碱性和中性条件下稳定成
【机 构】
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采用高温高压稠化法在稳态剪切条件下模拟凝胶溶液自井口注入地层时的升温加压过程,研究高温高压下成胶环境即溶液初始p H值、温度、金属盐离子对PAM/PEI体系的凝胶化过程和成胶强度的影响。通过高温高压稠化曲线,可将高温高压下PAM/PEI体系的凝胶化过程分为诱导期、加速反应期、平衡期3个阶段。结果表明:引入H+改变凝胶溶液初始p H值,发现凝胶溶液初始黏度先增加后降低,体系可在碱性和中性条件下稳定成胶,而在酸性条件下,体系无法凝胶化。凝胶体系中引入Na+、Ca2+后,成胶时间被不同程度的延长,且Ca2+对凝胶体系的影响远大于Na+。体系中Na+质量浓度增加,其缓交联作用有限,且不会大幅度降低凝胶成胶强度;Ca2+质量浓度增加,凝胶成胶时间明显延长,但其对凝胶成胶强度影响较大,Ca2+质量浓度过高,会导致凝胶脱水。
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以单相LCL型并网逆变器为研究对象,针对传统比例识分(PI)矢量控制方法存在解耦不准确,且参数固定难以在时变的、非线性的系统参数变化下保证控制性能最优的不足,提出了一种递归神经网络(RNN)控制方法。该控制方法无需对系统解耦,而是基于完整的系统方程,使用单个神经网络控制器取代2个电流回路PI控制器。RNN控制采取了一种改进的列文伯格-马夸尔特(LM)训练算法,该算法相较于传统LM算法,减小了存储和
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