基于德州市供热管网的水力计算及事故工况分析

提出了一种基于流量与管段长度比例关系的管长比例法用于初始流量分配,并对德州市供热枝状管网改环状管网后的多热源环状供热管网进行了水力计算和事故工况分析。环网运行事故工况的分析结果阐明了采用部分提高供热管网可靠性措施的必要性。     

浅谈事业单位中的管理会计

随着客观环境的变化,管理会计在我国事业单位中的应用更为广泛。本文分析了管理会计在事业单位中应用的现状、制约因素等,并提出了管理会计应用于事业单位的措施。     

Visual Prolog确定性管理机制剖析

阐明了Visual Prolog中确定性管理机制的目的和方法,归纳了编写确定性和非确定性谓词的基本原则,通过对代码示例中回溯和截断机制的详细分析,给出了结论。     

高钢级油气管道环焊缝断裂问题研究

X80、X70高钢级油气管道的环焊缝断裂是大输量油气管道安全运行所面临的主要问题之一。国内外高钢级管道的环焊缝都呈现出脆性断裂特征。对比分析导致环焊缝脆断的主要原因，重点介绍环焊缝韧性和强度两个因素对脆断影响的相关研究，提出下一步研究方向，形成了对新建高钢级管道环焊缝质量控制的工作建议。     

渤海中深部地层多源信息一体化压力监测方法

地层压力是影响钻井工程安全的关键问题。传统欠压实地层压力监测方法受到人工操作因素、井筒钻具因素影响导致系统误差大、监测结果精度低。通过对历史井数据、随钻获得的测井、录井、钻井数据归纳表达和描述，建立基于历史源的分析过程参数和结果参数库，通过钻头破岩效率分析剔除产生的异常噪点影响，通过气测响应特征分析建立井筒压力关系映射特征，通过井筒动态压力精细刻画，建立了三类关系约束模型，最终建立了多源信息的地质工程一体化压力分析工作流程。2017—2020年在32口井的应用实践表明，该方法预测精度可达94%以上，证明了该技术具有较好的实用性和推广价值。     

大气等离子喷涂环境障涂层的预热处理致密化方法

环境障涂层(EBC)面层的高致密度对于保障EBC的抗水氧腐蚀性能、提高SiCf/SiC热端部件的服役寿命具有重要意义.本研究提出涂层致密化的预热处理方法,以大气等离子喷涂(APS)Yb2 SiO5涂层作为代表性材料,在涂层高温服役前进行1250～1450℃的预先热处理,显著提高了涂层致密度.通过不同结构孔隙的分类研究,阐明了EBC面层结构及性能在热处理过程中的变化规律,揭示了预热处理促使涂层内孔隙愈合的致密化机理.结果表明:喷涂态的Yb2 SiO5涂层内部存在3种缺陷,包括二维(2 D)形貌的片层内微裂纹、片层间微孔隙(统称2 D孔隙)以及三维(3 D)形貌的球形孔隙,因此致密度较低.在热处理过程中,2D孔隙逐渐愈合,在较短时间内大量减少,但3D球形孔隙未出现明显变化.预热处理过程中孔隙愈合的机理是:涂层内部晶粒不断长大,使得孔隙表面粗糙化,引发孔隙表面多点桥接,将原本连续的2D孔隙分割成若干段,并进一步球化.本研究提出的预热处理方法,为等离子喷涂高致密、抗腐蚀EBC的工程化应用奠定了理论基础.     

基于提高下尾管悬重预测精度的方法与应用

渤海油田渤中34-2/4区块地质复杂,一直存在井壁失稳、缩径和井漏等问题。为了减少复杂情况,提高下尾管作业效率,对下尾管悬重预测显得尤为重要。常规预测下尾管悬重的方法存在着摩擦系数取值可靠性低,下尾管悬重预测精度较低。本文对下尾管悬重预测方法进行了研究,从区块摩擦系数库的角度入手,探索出了一种新方法,该方法能提高下尾管悬重预测精度,提高了软件的使用效果,对现场指导作用更强,具有借鉴意义。     

基于数值模拟的远程工程支持在海洋19-6井的实践

数字化和智能化是钻井工程发展的新方向,但目前仍处于初级阶段。针对海洋19-6井中下部井段存在异常压力层,预测钻井液安全窗口较窄的问题,通过Drillworks软件采用dc指数法和分段测井资料校正法开展了地层随钻压力监测、通过动态跟踪软件Well-Ahead软件结合Landmark软件水力模块校正开展了随钻动态水力(随钻ECD当量密度和起下钻抽汲和"激动"压力分析)监测,保证了井底和套管鞋钻井液循环当量在三压力安全窗口内。通过这种远程数据支持模式的建立,进一步推进了钻井工程数字化进程,有效保证钻井工程安全。     

基于卷积神经网络的关键输电断面故障诊断

关键输电断面是电网的薄弱环节，对关键断面状态监测、保障电力系统安全可靠与稳定运行有着重要作用。为避免大事故发生，通过卷积神经网络（CNN）故障识别进行“判面-判线-判相”。首先，以IEEE 14节点系统进行关键输电断面搜索，并用Matlab/Simulink批量获得输电断面故障样本数据，将样本数据归一化处理之后转化为灰度图；然后，通过不同层数网络结构及每层结构参数调试，用7种优化算法进行对比分析，选取充分适应电网故障诊断模型，并引入Dropout过拟合处理和Batch Normalization批标准化加速网络训练，利用选定好的卷积神经网络以交叉熵最小目标对故障样本数据的深层特征进行挖掘；最后，将获得的故障样本数据使用Anaconda平台实验，建立Keras框架设计卷积神经网络模型实现训练测试，并在实验中与AlexNet模型对比。结果表明该模型识别准确率分别提高了0.45%、0.8%、0.3%。     

基于FAHP的制导雷达技术性能评估方法研究

针对复杂使用条件下制导雷达系统综合技术性能的模糊性和不确定性，运用模糊层次分析法对制导雷达系统的技术性能进行了综合评估，解决了一般层次分析法标度复杂、判断矩阵一致性不易实现的问题，建立了多级评估体系模型，给出了确立各指标权重的方法．最后通过实例分析，证明了该方法的有效性和准确性．