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1.
针对神经网络模型可以基于现有数据快速准确地预测风力机翼型的气动性能,但大量学习样本的构建需要较高的时间成本的问题,建立基于小样本集的风力机翼型神经网络模型,提出了多约束条件下的翼型气动性能优化设计方法,解决了训练数据过少所造成的学习不充分问题。基于建立的优化设计模型,应用粒子群算法完成了NACA4415翼型的优化设计,将新翼型与原始翼型进行气动特性对比分析。结果表明:新翼型在主要工作攻角范围内最大升力系数提高了6.96%,最大升阻比提高了7.37%,气动性能明显改善;该方法的优化效率远远高于传统方法,从而验证了该方法的可行性。  相似文献   
2.
大庆油田提高采收率的现场应用中,三元复合驱比水驱提高采收率20个百分点左右,比聚合物驱提高采收率6~10个百分点。但是由于碱的存在,油井结垢严重,增加了生产难度及维护强度,成为限制其工业化应用的关键性因素之一。大庆油田经过多年的研究与实践,通过先导试验对结垢动态变化、三元体系与油层岩石长期作用进行研究,揭示了钙硅复合结垢机理和规律,首次建立了结垢定性和定量的预测方法;通过独特结构设计和低表面能材料改性,研发出系列防垢举升设备;依据成垢机理,发明了复合垢清防垢剂,清垢率、防垢率均达 85%以上。通过物理、化学防治措施相结合的方法,油井检泵周期大幅延长,解决了油井因结垢无法长期连续生产的难题,保障了三元复合驱的大规模应用。  相似文献   
3.
4.
5.
树脂涂覆颗粒耐冲刷性是反映人工井壁防砂工艺有效性的重要指标,但目前尚没有专业设备能够对该指标进行评价。为此,研制了一种人工井壁防砂树脂涂覆颗粒耐冲刷性能评价实验装置,利用该实验装置可模拟冲刷排量、冲刷线速度、冲刷压差及冲刷时间等因素对人工井壁防砂树脂涂覆颗粒耐冲刷性的影响。利用该装置对海上某油田在用的2种树脂涂覆颗粒FQ-1和HY进行耐冲刷性能评价,实验结果与现场实际出砂现象基本一致,树脂涂覆颗粒HY耐冲刷性更强。根据实验结果,在后续人工井壁防砂中使用树脂涂覆颗粒HY,防砂效果良好。该实验装置的成功研制为人工井壁防砂树脂涂覆颗粒优选提供了一种新的评价手段,为人工井壁防砂技术在海上油田的大规模推广应用提供了技术支持。  相似文献   
6.
气举采油是目前使用最为广泛的人工举升方式之一,常规气举一般由配套的气举生产管柱及注气装置构成,需要在油管上设计布置多支气举阀,通过上部各级气举阀逐级卸载,将高压气体经最下级工作阀持续不断地注入到生产管柱,实际应用中常常出现卸载失败、多点注气等问题。非常规气举能够不改变原有生产管柱,利用井下工具代替气举阀作为注气点,是一种简易、灵活的人工举升办法。基于现场试验,提出了几种非常规气举技术并在现场应用,试验效果较好。  相似文献   
7.
吴振庭 《电子器件》2022,45(4):909-919
户外环境中运行的光伏系统容易受到各种因素特别是灰尘的影响,其非正常运行会导致大量的电力损失,严重的短路故障则会导致安全问题和火灾隐患。因此,监测光伏系统的运行状态,及时排除潜在故障,制定有效的处理方案是当前研究的重点。本文分析了光伏电池串在各种故障状态下的I-V特性,特别是在污秽条件下的I-V特性。针对具有特定故障的光伏系统,特别是大规模光伏系统的标记数据难以记录的问题,提出了一种结合人工蜂群算法和半监督极值学习机(ABC-SSELM)的新算法。该算法能够利用少量的模拟标记数据和历史未标记数据对光伏故障进行诊断,大大降低了人工成本和时间消耗。此外,灰尘堆积监测可以提醒电厂业主及时清洗光伏组件,提高发电效益。最后,使用3.51kWp和3.9kWp的光伏系统验证所提出的诊断方法,数值仿真和实验结果证明了所提光伏诊断技术的准确性和可靠性。  相似文献   
8.
针对地铁主变电所测得的计量功率因数无法正确反映供电局侧功率因数的问题,对现有地铁主变电所功率因数监测的现状进行分析,提出了一种基于人工补偿功率的功率因数监测方案,介绍了该方案的系统结构及关键设 备,并通过测试验证了该方案的可靠性,最后对基于人工补偿功率的功率因数监测方案进行了总结和应用展望.  相似文献   
9.
鉴于产品开发任务调度过程中存在资源约束问题和学习与遗忘效应,需要对多个目标进行优化决策,通过定义资源平均利用率并提出学习遗忘效应矩阵,结合耦合设计的多阶段迭代模型,以各阶段资源利用率为约束条件,建立资源约束下考虑学习与遗忘效应的任务调度时间与成本的多目标优化数学模型。采用带精英策略的非支配排序遗传算法求解得出Pareto最优解集,并采用改进的多目标理想点法对该解集进行选优,得到最优任务调度方案。以某电动汽车的开发过程为例,验证了该优化模型能够减小产品开发时间,降低产品开发成本,提高总资源利用率。  相似文献   
10.
张贤  李帝铨  李晋  胡艳芳 《石油地球物理勘探》2022,57(4):973-981+1008+745
人工源电磁数据易受噪声干扰,影响勘探效果。传统人工源电磁数据处理通常采用频点筛选、异常剔除等方法,人为因素影响太大,且滤波方法无法保留伪随机有效信号。为解决这些问题,针对人工源电磁伪随机数据,通过剖析有用信号与噪声的时域特征,定量辨识并定性分析人工源电磁伪随机有用信号,提出了基于特征提取和聚类识别的人工源电磁伪随机信号处理方法。首先,建立两类典型噪声和伪随机信号的样本库,分析样本库信号的时、频域特征;然后,提取时域统计学特征,并结合模糊C均值聚类算法识别并去除噪声,保留有用信号并重构人工源电磁原始数据;最后,利用数字相干技术提取有效频点的频谱。对模拟数据与实测数据进行处理分析,结果表明:本方法能准确、有效地识别并剔除典型噪声,显著提高人工源电磁伪随机数据的质量,经本文方法处理后的电场分量Ex归一化电场曲线和广域视电阻率曲线更平稳、连续,可有效提高人工源电磁信号的信噪比。  相似文献   
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