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公开(公告)号:CN117414853A
公开(公告)日:2024-01-19
申请号:CN202310887492.X
申请日:2023-07-19
申请人: 兖矿水煤浆气化及煤化工国家工程研究中心有限公司 , 中国石油大学(华东) , 兖矿鲁南化工有限公司
IPC分类号: B01J27/22 , B01J35/40 , C07C29/156 , C07C31/04 , C07C1/12 , C07C11/04 , C07C11/06 , C07C11/08 , C07C11/02
摘要: 本发明提供了一种Fe基合金碳化物催化剂,由FeCo合金碳化物催化剂和CuZnAl催化剂耦合得到。本申请还提供了Fe基合金碳化物催化剂的制备方法及其应用。本发明通过优化多功能催化剂成分组成、不同催化活性组分之间的耦合方式,兼顾二氧化碳(CO2)加氢反应中的C‑O键活化和C‑C键偶联过程,实现CO2加氢直接一步高选择性合成乙醇并联产烯烃化合物,CO2转化率高达51.1%,乙醇选择性达到38.2%,并联产高附加值烯烃化合物,实现了不同催化活性组分之间的高效协同作用。本发明开辟了一种新的CO2加氢制备乙醇联产烯烃的催化反应路径,具有较高的经济效益和社会价值。
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公开(公告)号:CN116920852A
公开(公告)日:2023-10-24
申请号:CN202310926848.6
申请日:2023-07-26
申请人: 兖矿水煤浆气化及煤化工国家工程研究中心有限公司 , 中国石油大学(华东) , 兖矿鲁南化工有限公司
IPC分类号: B01J23/78 , B29C64/112 , B29C64/314 , B33Y10/00 , B33Y40/10 , B33Y80/00 , B01J37/08 , B01J37/18 , C07C1/04 , C07C11/02 , C10G2/00
摘要: 本发明提供了一种整体式催化剂,由若干层有序排列的细丝层堆叠而成,且表面负载有碱金属离子;所述细丝层由包括催化活性组分的打印墨水经3D打印形成。本申请还提供了一种整体式催化剂的制备方法和应用。本申请提供的整体式催化剂利用3D打印技术,赋予了整体式催化剂的有序结构,优化了催化剂的传质传热性能,提高了其在CO2加氢及费托合成过程中对目标产物的选择性和催化剂寿命,具有较高的经济价值和环境效益。
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公开(公告)号:CN117960155A
公开(公告)日:2024-05-03
申请号:CN202410260297.9
申请日:2024-03-07
申请人: 兖矿水煤浆气化及煤化工国家工程研究中心有限公司 , 中国石油大学(华东) , 山东能源集团有限公司
摘要: 本发明属于催化剂领域,尤其涉及一种In2O3催化剂的制备方法及其应用。本发明提供的制备方法采用连续碳化氧化过程制备In2O3催化剂。本发明通过连续碳化氧化的策略,首创性地提出通过催化剂前驱体中碳质组分氧化对晶格氧的拔除作用,实现对In2O3中氧空位浓度的快速、精准调控,在催化剂快速制备的同时实现了优异的催化活性和稳定性。
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公开(公告)号:CN118172714A
公开(公告)日:2024-06-11
申请号:CN202410598200.5
申请日:2024-05-15
申请人: 中国石油大学(华东)
IPC分类号: G06V20/40 , G06V20/70 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/52 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/094
摘要: 本发明公开了一种油田井下作业环境下的多尺度施工装备鲁棒性识别方法,属于石油工程领域,包括如下步骤:步骤1、获取井场历史图像及历史视频并进行标注处理,建立数据集并划分为训练集和验证集;步骤2、构建多尺度鲁棒性识别模型,初始化模型的对抗训练参数;步骤3、进行多阶段对抗学习,构建对抗训练集;步骤4、将对抗训练集输入多尺度鲁棒性识别模型,优化模型参数,输出训练完成的多尺度鲁棒性识别模型;步骤5、实时获取当前井场井下作业环境下的视频及图像数据,输入训练完成的多尺度鲁棒性识别模型获取不同施工装备的空间位置,进而进行井场情况分析。本发明能够更好地适应井下环境中的各种复杂情况,从而提高识别的准确率和稳定性。
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公开(公告)号:CN118095667A
公开(公告)日:2024-05-28
申请号:CN202410524678.3
申请日:2024-04-29
申请人: 中国石油大学(华东)
IPC分类号: G06Q10/063 , G06F17/11 , G06Q50/02 , G06N3/092 , G06N3/0464
摘要: 本发明公开了一种近期经验引导的油藏多类措施流场调控强化学习方法,属于油藏生产优化技术领域,主要包括以下步骤:确定需要优化的层位及注采优化变量;构建油藏离散和连续调控措施混合动作空间;基于混合动作空间,构建油藏多类措施流场调控混合深度强化学习智能体模型;将智能体模型与流场调控数值模拟器持续交互,生成油藏多类措施流场调控经验样本库;结合近期经验采样机制从样本库中采集近期调控经验,训练更新智能体模型,输出最优的油藏多类措施流场调控方案。本发明通过构建混合深度强化学习智能体可以对层位封堵和注采制度进行高精度调控,同时基于近期调控经验可实现更高效的优化。
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公开(公告)号:CN117236158A
公开(公告)日:2023-12-15
申请号:CN202310969755.1
申请日:2023-08-03
申请人: 中国石油大学(华东)
IPC分类号: G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/084 , E21B49/00 , G06F111/10
摘要: 本发明公开了一种基于物理意义神经网络的页岩气藏数值模拟方法,属于气藏工程技术领域,包括如下步骤:步骤1、采集页岩气藏相关数据;步骤2、构建卷积神经网络模型,设置模型的超参数;步骤3、利用第一个时间步的压力数据作为标签,预训练得到初始化完成的卷积神经网络模型;步骤4、后续时间步根据模型输出的压力数据和模型参数进行正向传播,利用有限体积法计算损失误差;步骤5、反向传播优化模型权重,通过不断迭代训练使得损失值下降到指定范围;步骤6、重复步骤4‑步骤5,得到页岩气藏任意时间步的压力分布情况。本发明实现了利用嵌入物理意义的卷积神经网络模型正向求解页岩气藏压力变化,且无需标签数据,具有较高的精度和效率。
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公开(公告)号:CN117077577A
公开(公告)日:2023-11-17
申请号:CN202311339778.0
申请日:2023-10-17
申请人: 中国石油大学(华东)
IPC分类号: G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14 , G06F111/10
摘要: 本发明公开了一种适用于低渗透裂缝性油藏的快速模拟及优化方法,属于非常规油藏数值模拟领域,包括如下步骤:步骤1、将油藏系统抽象为基质网格和裂缝网格,根据基质和裂缝的渗流特征构建双重介质模型;步骤2、利用ES‑MDA历史拟合算法,结合约束条件,建立自动历史拟合数学模型;步骤3、将经济净现值作为生产优化的目标函数,通过对油藏地质储量、各井压力以及注采液量上下限进行约束,建立油藏注采优化模型,采用差分进化算法得到使油藏经济净现值最大化的生产调控制度。本发明有助于更好地了解低渗透油藏的地质特征和裂缝性质,提高效率、降低成本,从而增加油田开发的经济效益。
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公开(公告)号:CN114292407B
公开(公告)日:2023-04-25
申请号:CN202111299689.9
申请日:2021-11-04
申请人: 山东能源集团有限公司 , 中国石油大学(华东)
摘要: 本发明涉及材料化学技术领域,尤其涉及一种金属‑有机框架材料及其制备方法。金属‑有机框架材料包括式(1)所示重复单元;式(1)中,M为过渡金属离子,L为有机配体;所述有机配体包括具有刚性结构的基团,以及与所述刚性结构的基团相连的取代基;所述取代基中包括羧基取代的苯基。本发明的金属‑有机框架材料的异构体具有相同的组成,但由于具有不同的空间构型,导致了不同的孔结构。在二氧化碳、甲烷等气体吸附过程中,由于气体分子与不同框架之间的吸附作用力不同,可以提升对二氧化碳和甲烷的吸附量和吸附选择性。本发明提供的金属‑有机框架材料可以实现对氢气中二氧化碳的优异吸附选择性,也可以实现对氢气中甲烷的优异吸附选择性。
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公开(公告)号:CN113976170A
公开(公告)日:2022-01-28
申请号:CN202111368934.7
申请日:2021-11-18
申请人: 山东能源集团有限公司 , 中国石油大学(华东)
摘要: 本发明提供了一种双功能催化剂,由碳化‑氧化金属有机骨架前驱体和分子筛经物理共混而成;所述碳化‑氧化金属有机骨架前驱体为金属有机骨架材料经碳化并衍生富氧空位得到的过渡金属基催化剂。本发明通过调控催化剂的组分,制备的双功能催化剂能够提高产物中对二甲苯的选择性,并且具有较低能耗。
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公开(公告)号:CN117892626B
公开(公告)日:2024-09-13
申请号:CN202410067648.4
申请日:2024-01-17
申请人: 中国石油大学(华东)
摘要: 本发明公开了一种基于增强物理意义神经网络的复杂油藏数值模拟方法,该方法利用增强物理意义的神经网络正向求解复杂油藏的压力和饱和度分布,设计邻接位置锚定、使用自适应激活函数、设计跳跃连接门控更新来提升模型的训练速度与求解精度,利用硬约束边界条件、嵌入式离散裂缝、有限体积法结合反向传播梯度下降法来计算损失函数以及更新神经网络参数,利用隐压显饱法结合神经网络预测结果来显式更新饱和度,将神经网络参数迁移来加快训练速度,神经网络训练整体无需标签数据,在复杂三维非均质与三维裂缝问题的实施例中具备优秀的训练速度与求解精度。
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