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ZZ
Zhen Zhang
Author with expertise in Characterization of Shale Gas Pore Structure
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A Fractal Adsorption Model on Methane in Coal with Temperature Effect Dependence

Fei Guo et al.Jun 25, 2024
The traditional Langmuir equation displays drawback in accurately characterizing the methane adsorption behavior in coal, due to it assuming the uniform surface of coal pores. Additionally, the decay law of gas adsorption capacity with an increasing coal reservoir temperature remains unknown. In this study, the fractal adsorption model is proposed based on the fractal dimension (Df) of coal pores and the attenuation coefficient (n) of the adsorption capacity. The principles and methods of this fractal adsorption model are deduced and summarized in detail. The results show that the pore structures of the two coal samples exhibit obvious fractal characteristics, with the values of fractal dimensions (Df) being 2.6279 and 2.93. The values of adsorption capacity attenuation coefficients (n) are estimated as −0.006 and −0.004 by the adsorption experiments with different temperatures. The proposed fractal adsorption model presents a greater theoretical significance and higher accuracy than that of the Langmuir equation. The accuracy of the fractal adsorption model with temperature effect dependence is verified, establishing a prediction method for methane adsorption capacity in deep coal reservoirs. This study can serve as a theoretical foundation for coalbed methane exploration and development, as well as provide valuable insights for unconventional natural gas exploitation.
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Robot Closed-Loop Grasping Based on Deep Visual Servoing Feature Network

Junqi Luo et al.Jan 12, 2025
Robot visual servoing for grasping has long been challenging to execute in complex visual environments because of issues with efficient feature extraction. This paper proposes a novel visual servoing grasping approach based on the Deep Visual Servoing Feature Network (DVSFN) to tackle this issue. The approach enables feasible to extract scale-invariant point features and target bounding boxes in real time by building an effective single-stage multi-dimensional feature extractor. The DVSFN is then integrated into a Levenberg–Marquardt–based image visual servoing (LM-IBVS) controller. The above creates a mapping link between the robot’s joint space and image features. The robot is then guided in positioning and grabbing by converting the difference between the expected and present features into the corresponding robot joint velocities. Experimental results demonstrate that the proposed method achieves a mean average precision (mAP) of 0.80 and 0.87 for detecting target bounding boxes and point features, respectively, in scenarios with significant lighting variations and occlusions. Under low-light and partial occlusion conditions, the method achieves an average grasping success rate approximately 80%.