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螺杆泵专用抽油杆试验研究 总被引:3,自引:0,他引:3
以往大庆油田螺杆泵井所用抽油杆柱大多都是沿用抽油机井上使用的普通连接结构抽油杆,这种抽油杆适合于上下往复运动,抗拉强度是抽油杆的主要抗力指标。而螺杆泵井所用抽油杆,其主要运动形式为旋转运动,承力方式也由抗拉变成抗扭,使得普通连接结构抽油杆应用在螺杆泵井上以后,经常出现断脱事故。针对这些现象,研制了插接式螺杆泵专用抽油杆和锥螺纹式螺杆泵专用抽油杆。文章介绍了2种结构抽油杆的防断脱原理、优化设计方法、室内检测及在大庆油田的使用情况,并针对现场出现的典型事故进行了分析,提出了相应的改进意见。 相似文献
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Compact Airborne Spectrographic Imager (CASI) hyperspectral data is used to investigate the effects of topography on the selection of spectral end members, and to assess whether the topographic correction improves the discrimination of rock units for lithologic mapping. A publicly available Digital Elevation Model (DEM), at a scale of 1:50,000, is used to model the radiance variation of the scene as a function of topography, assuming a Lambertian surface. Skylight is estimated and removed from the airborne data using a dark object correction. The CASI data is corrected on a pixel-by-pixel basis to normalize the scene to a uniform solar illumination and viewing geometry. The results show that topography has the effect of expanding end member clusters at times resulting in the overlap of clusters and that the correction process can effectively reduce the variation in detected radiance due to changes in local illumination. When topographic effects are embedded in the hyperspectral data, methods typically used for the selection of end members, such as the convex hull method, can miss end members or result in the selection of nonrepresentative pixels as end members. Thus, end members selected by some conventional methods are very likely “incomplete” or “nonrepresentative” if the topographic effect is embedded in the data. As shown in this study, the topographic correction can reveal hidden end members and achieve a better representation of end members via the statistical center of isolated clusters. 相似文献
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Transformations in machining. Part 1. enhancement of wavelet transformation neural network (WT-NN) combination with a preprocessor 总被引:2,自引:0,他引:2
X. Wang P. Chen I.N. Tansel Yenilmez A 《International Journal of Machine Tools and Manufacture》2006,46(1):36-42
Properly selected transformation methods obtain the most significant characteristics of metal cutting data efficiently and simplify the classification. Wavelet Transformation (WT) and Neural Networks (NN) combination was used to classify the experimental cutting force data of milling operations previously. Preprocessing (PreP) of the approximation coefficients of the WT is proposed just before the classification by using the Adaptive Resonance Theory (ART2) type NNs. Genetic Algorithm (GA) was used to estimate the weights of each coefficient of the PreP. The WT-PreP-NN (ART2) combination worked at lower vigilances by creating only a few meaningful categories without any errors. The WT-NN (ART2) combination could obtain the same error rate only if very high vigilances are used and many categories are allowed. 相似文献
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本文结合江苏C4本地网的实际情况,说明C4本地网纳入C3本地电话网的必要性,例举了4种C3本地网的组网方式。 相似文献
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