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1.
为了准确模拟裂缝性基岩气藏产能,以柴达木盆地东坪区块为例,将区块内裂缝性基岩气藏视为离散裂缝与基质岩体介质,建立裂缝性基岩气藏产能有限元计算模型.在考虑水力压裂裂缝应力敏感性、气藏流体的高压物性非线性和随机分布天然裂缝基础上,采用Galerkin加权残值法将渗流方程进行空间离散,并通过Newton-Raphson迭代求解非线性方程组,实现裂缝型基岩气藏离散裂缝网络产能模拟,分析天然裂缝、人工裂缝对研究区块内水平井分段压裂后产能模拟结果的影响规律.结果表明:忽略应力敏感会过高估计产量,相比而言,考虑水力裂缝应力敏感性的产能拟合结果更符合实际;基岩气藏渗流压力场主要受主裂缝导流能力控制,离散分布的不连通天然裂缝对压力场的影响较弱;离散不连通的天然裂缝对增产作用效果不明显,水力压裂应重点提高人工裂缝导流能力或沟通天然裂缝;东坪区块基岩气藏最优导流和最优缝长分别为15 D·cm和200~250 m. 相似文献
2.
以广东部分山地丘陵为研究区域, 分析了数字高程模型AW3D30、SRTM3 V4.1和ASTER GDEM V3的高程精度。利用车载动态PPP技术对沿广州、惠州、韶关、清远约730 km的线路进行了数据采集, 并由CSRS-PPP定位服务系统解算得到动态点的WGS84坐标, 再通过重力场模型EIGEN-6C4将动态点的大地高转换为正常高, 最后对3种数字高程模型进行高程检核。结果表明: AW3D30、SRTM3 V4.1和ASTER GDEM V3的平均误差分别为0.55、0.17、1.59 m, 均方根误差分别为3.78、5.84、8.88 m。3种数字高程模型的平均误差在不同海拔区间差异明显, 其中AW3D30在不同海拔区间的平均误差振幅相对较小, 在2.18 m以内; SRTM3 V4.1的平均误差与海拔为负相关关系, 平均误差随着海拔的升高由正值逐渐转为负值; ASTER GDEM V3的平均误差在(0 m, 250 m]海拔区间为2 m左右, 在(250 m, 800 m]区间为-2.28 m。AW3D30的均方根误差与标准差整体上随着海拔的升高而减小, SRTM3 V4.1随着海拔的升高而增大, ASTER GDEM V3无显著规律, 在(100 m, 250 m]区间优于7.69 m, 在其余区间优于9.86 m。 相似文献
3.
针对眼底血管图像具有形状多样、分叉较多、曲度复杂的特点,提出了一种多尺度融合视网膜血管分割算法.该算法基于U-Net模型进行改进,首先在编码和解码部分使用短跳跃连接模块将网络浅层和深层的特征信息进行融合,通过增加浅层特征的权重,更多地保留了血管的边缘和细微结构信息.其次在编码部分采用空洞卷积构建空洞空间金字塔池化模块代替传统卷积块,来扩大算法的感受野,从而在不增加网络参数的同时进行多尺度特征融合,提取更丰富的空间信息.通过在DRIVE数据集上进行验证,实验结果表明:本算法的准确率和AUC值分别达到0.9572、0.9811,与U-Net等其他基于深度学习的算法相比分割效果更优,从而验证本算法在视网膜血管分割中更加有效. 相似文献
4.
装配工艺文档蕴含要素层次多样、关系复杂的工艺语义信息,它们以自然文本存在,无标准或规范约束,在评估装配工艺可执行性和指导装配作业时面临巨大挑战.鉴于此,提出一种基于长短期记忆网络(LSTM)的装配工艺语义识别方法,抽取装配工艺文档语义要素,建立装配工艺语义信息的知识化描述.首先定义装配语义并规定其知识图谱的描述形式.然后通过装配语素分解、装配词素分类与关系构建,得到装配工艺知识图谱.以某型航空发动机压气机转子部件的装配工艺文档为例,自动识别其装配语义并得到知识化描述.其中,对装配实体的语义识别率为93.7%,装配关系的语义识别率为94.8%,得到装配工艺知识图谱,证明了方法的有效性. 相似文献
5.
输油泵机组作为管道输油系统的主要设备,其运行状态影响着油田正常的生产。传统的针对泵机组的“预防为主,计划检修”检修模式由于缺乏实时性、灵活性,已无法满足设备安全稳定运行的要求。基于这种缺陷,通过“预测性维修”的方式实时掌握输油泵组运行状态趋势能够及时察觉设备故障,为企业计划性备品备件、提高生产效率、确保生产安全提供有力保障。因此,本文提出了一种基于ARMA模型的输油泵振动特征值趋势预测方案。通过对某输油站车间输油泵进行在线监测,得到测点振动信号特征值的历史数据。使用历史时间数据进行建模,进行当前时间数据预测。通过实际数据与预测数据对比,发现ARMA模型可以较好地拟合输油泵振动信号特征值,满足当下预测趋势的需求。该方案较于其他传统趋势预测方法准确率高、计算迅速、易于理解,填补了输油泵振动信号趋势预测方面的空白。 相似文献
6.
由于导波损伤诊断方法在碳纤维增强复合材料(carbon fiber reinforced polymer,简称CFRP)损伤监测领域的结构不确定性和专家经验缺乏,提出了一种基于能量图谱和孪生卷积神经网络(convolutional neural networks,简称CNN)的导波损伤识别和定位方法。以导波监测网络的能量图谱作为模型的学习样本,消除样本标签质量对专家水平的严重依赖,同时为深度学习模型提供丰富的有效信息。设计了权值共享的孪生网络以避免模型参数过多导致的过拟合现象,并利用CNN和长短记忆网络自动挖掘导波信号的高层特征。此外,对深度学习模型提取的特征进行可视化分析并讨论其物理意义,为解释神经网络的工作原理提供基础。实验结果表明,该方法在考虑结构不确定性的情况下,损伤识别和损伤定位的准确率分别达到88%和85%,相较于基于专家经验的传统方法优势明显。 相似文献
7.
滚动轴承性能退化评估是预诊断的提前和基础,对在役滚动轴承实施在线状态监测和性能退化评估具有重要意义。针对概率相似度量评估方法存在模型复杂、容易过早饱和等现象,提出一种基于自回归时序 (autoregressive model,简称AR)模型和多元状态估计(multivariate state estimation technique, 简称MSET)的滚动轴承性能在线评估方法,其中AR模型用于提取轴承振动信号的状态特征,MSET模型用于重构AR模型系数。首先,提取正常运行状态下振动信号的AR模型系数构建MSET模型的历史记忆矩阵;其次,将待测信号的AR系数作为观测向量输入MSET模型中得到重构后的估计向量;最后,由原始AR系数和重构AR系数分别构造自回归模型,并各自完成对待测信号的时序建模,将两自回归模型所得残差序列的均方根值之差作为性能劣化程度指标。离散实验数据和全寿命疲劳实验数据分析结果表明,该方法能够有效检测早期故障,且具有与轴承故障发展趋势一致性更好等优点。 相似文献
8.
为提高舰载设备的抗冲击性能,改善传统限位器产生的二次冲击问题,提出采用液压限位器代替传统橡胶限位器方法.首先建立基于AMESim的液压限位隔离系统计算模型,分析了阻尼孔孔径对隔离系统冲击响应的影响,然后对比分析了液压限位和橡胶隔离系统的冲击响应特性,最后通过冲击试验加以验证.研究结果表明:对于任一额定负载下的液压缓冲器,都存在一个最优阻尼孔孔径,使隔离系统获得最佳隔冲效果;与橡胶限位隔离系统相比,在相对位移响应一致的条件下,不仅加速度响应峰值降低了65%以上,而且保证了加速度隔冲率在45%以上,有效改善了二次冲击带来的危害,大幅提高了舰载设备的抗冲击性能. 相似文献
9.
10.