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51.
秦家屯油田位于松辽盆地南部东南隆起区十屋断陷东北部,属于非均质断块层状油藏,通过示踪剂监测技术可以了解区块内井间连通情况,判断油井见水、来水方向及油层水驱动用程度,结合油藏静态资料研究,指导油田开发,改善开发效果,达到了稳产的目的。 相似文献
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53.
提出了一种考虑分布电容的故障测距新算法。该算法基于微分方程描述的线路数学模型,利用单端信息对高压输电线路进行故障测距,保留了解微分方程算法的简单可靠、现实可行、不必考虑衰减直流分量和谐波及电网频率波动影响的特点,同时考虑过渡电阻和分布电容的影响,克服了传统解微分方程法中在经高阻接地故障时测距误差过大和忽略分布电容引起的故障定位不准确的缺点。为了检验算法的精度,进行了大量的动模实验。结果表明,算法原理正确并具有较高的测距精度。 相似文献
54.
郯庐断裂带是中国东部一条巨型断裂构造带,该文从其基本构造特征入手,分析了它的几何学、运动学和动力学特征,并进一步研究其含油气特点,认为:a)郯庐断裂带对中国东部诸多中新生代含油气盆地的形成及演化有重要的控制作用,不同演化阶段产生并控制了不同的沉积盆地(如松辽盆地和渤海湾盆地);b)郯庐断裂带对油气藏的形成及演化有重要的控制作用,不仅控制盆地烃源岩的发育、基本的储集层和盖层条件,以及圈闭的形成等等,而且对油气的生成、运移及聚集成藏、大中型油气田的形成及分布等有重要的控制作用. 相似文献
55.
Bingyong Yan Zuohua Tian Songjiao Shi 《International Journal of Electrical Power & Energy Systems》2008,30(5):343-360
In this paper, we propose a novel distributed robust fault detection and identification (RFDI) scheme for a class of nonlinear systems. Firstly, a detection and identification estimator—robust fault tracking approximator (RFTA) is designed for online health monitoring. A novel feature of the RFTA is that it can simultaneously detect and accurately identify the shape and magnitude of the fault and disturbance. Moreover, it takes less online training time compared with the traditional neural network based fault diagnosis schemes. For some distributed systems, a network of distributed estimators is constructed where the RFTA is embedded into each estimator. Then we use consensus filter to filter the outputs of each estimator. One of the most important merits of the consensus filter is that its outputs can dramatically improve the accuracy of fault detection and identification. Next, the stability of the distributed RFDI scheme is rigorously investigated. Finally, two numerical examples are given to illustrate the feasibility and effectiveness of the proposed approach. 相似文献
56.
使用液力偶合器因故障频繁,对高炉稳产、高产造成严重威胁,而且维修费用较高,对偶合器改造后,应用金属迭片挠性联轴器其故障率、维修费用都很低。 相似文献
57.
58.
59.
康明斯发动机在白云铁矿使用已有十多年的历史,通过对发动机故障的认真分析,找出故障原因,进而在发动机的维修和使用中加强管理,从而提高发动机的使用寿命。 相似文献
60.
A neural network model for fault detection in conjunction with a programmable logic controller 总被引:2,自引:0,他引:2
This paper discusses the feasibility of using neural networks as a tool in the fault detection process. A neural network is integrated with a state language programmable logic controller, an important device in an automatic control system. Time series data related to time spent in a state is gathered and used as input into a neural network, for the purpose of identifying when a fault has occurred. A feedforward neural network is used to identify which (if any) of three types of faults may have occurred. Experimental results related to sensitivity and accuracy measures are presented. A brief review of related applications and research is also presented. 相似文献