A区块加密后精细水驱挖潜效果及潜力分析

A区块为B油田三类区块,油层埋藏较深,局部砂体发育零散,区块储层物性较差,采用300×300m反九点法井网布井,很难建立有效的驱动体系,油层憋压严重。随着油田开发的不断深入,原井网已经不能很好地适应开发需求,导致该区开发效果较差。2015年对该区采用采用井间加井、排间加排的布井方式进行局部加密,取得较好效果。     

基于快速傅里叶变换的压延玻璃厚度波动分析

使用快速傅里叶变换的方法,建立了玻璃压延生产过程中玻璃厚度波动的模型和计算流程,将压延生产过程中产生的周期性时间信号的影响转化为频率信号,从而揭示厚度波动的根本原因并通过实例验证了方法的有效性。     

基于多参数特征保留的载荷谱加速耐久性编辑

为了得到时间更短加载效果相同的加速耐久性试验载荷谱,提出了基于多参数特征保留的载荷谱编辑方法。该方法同时考虑载荷谱的损伤、功率谱密度以及统计参数等信息,对零部件载荷谱的时间进行压缩。以汽车悬架螺旋弹簧的载荷谱为例,采用该方法进行缩减,同时从多个参数特征方面与传统的基于损伤保留的编辑方法所得到的载荷谱进行对比。为了进一步验证编辑效果,采用编辑谱和原始谱对弹簧进行疲劳仿真。结果表明,该方法能够有效缩短汽车零部件的载荷谱,可得到与原始载荷谱具有相同加载效果的编辑载荷谱。     

基于局部放电法的矿用高压电缆信号去噪算法研究

干扰噪声直接影响局部放电法有效检测矿用高压电缆故障。基于局部放电法，综合采用理论计算、仿真实验、现场试验的方法，对比分析了短时傅里叶变换和傅里叶分析去噪法的原理和优缺点，提出了一种矿用高压电缆的局部放电去噪算法——小波阈值去噪法，同时，选择了合理的阈值函数和去噪流程。基于此，采用白噪声和连续周期信号作为高压电缆的干扰噪声，进行了模拟仿真实验。结果表明，小波阈值去噪法可有效抑制白噪声，其中，Db2小波性能和去噪效果最好；同时，现场试验结果显示，去噪后信噪比得到了显著增加，验证了小波阈值去噪法的合理性和可靠性。     

基于小波包变换和Replicator Neural Network的单位置结构损伤检测

为了实现对结构的损伤检测,提出一种基于小波包变换和Replicator Neural Network (RNN)的单位置结构损伤检测方法。首先采用小波包变换对原始振动响应信号进行分解,计算分解得到的各频带的相对频带能量,这些相对频带能量的分布反映了结构特性。然后,将健康结构的相对频带能量作为输入训练RNN。最后,利用训练后的网络即可对结构进行实时损伤检测。实验表明,即使在有噪声干扰下,该方法仍然能够检测出结构是否存在损伤。     

基于列表译码方法在查询访问模型下含错学习问题的分析

Regev在2005年提出了含错学习问题(LWE)，这个问题与随机线性码的译码问题密切相关，并且在密码学特别是后量子密码学中应用广泛。原始的含错学习问题是在随机访问模型下提出的，有证据证明该问题的困难性。许多研究者注意到的一个事实是当攻击者可以选择样本时，该问题是容易的。但是目前据作者所知并没有一个完整的求解算法。该文分析了查询访问模型下的带有错误学习问题，给出了完整的求解算法。分析采用的工具是将该问题联系到隐藏数问题，然后应用傅里叶学习算法进行列表译码。     

工作面局部通风方案的优化及设备选型

为保证局部通风系统的供风量与掘进机工作面的需风量相匹配,以4103工作面为研究对象,在分析其地质、瓦斯等情况的基础上,提出两种优化通风方案的思路,并经对比分析选择采用智能局部通风技术实现对通风方案的优化,最终完成通风设备的选型设计。     

基于儒可夫斯基变换的涡轮钻具叶片设计及性能分析

为提高涡轮钻具叶片使用性能和创新叶片设计理论,提出了基于儒可夫斯基保角变换法与经典水力翼型相结合的涡轮钻具叶片设计新方法,以?127涡轮钻具叶片为研究对象,运用搭建的涡轮钻具叶型参数化设计平台和自主设计的涡轮钻具性能测试台架,完成了5种翼型的造型设计,研究了5种叶片流场性能,开展了设计叶片的性能测试实验,对比分析了设计叶片与塔里木油田某型在役?127涡轮叶片的实际效能。实验及仿真结果表明,基于新方法设计的NACA-0012翼型加厚叶片在600 r/min转速及15 L/s流量的设计工况下,其单级扭矩达5.83 N·m,较相同条件下某在役?127涡轮的单级扭矩提高约6.4%,级效率提高约1.16%,整体性能有了实质提升。