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在复杂曲面数控加工中,整体叶轮的加工具有很强的代表性,本文根据整体叶轮的结构特点分析了数控加工工艺路线;通过UG设置刀具走刀轨迹,UG/Post Builder后置处理器生成NC代码;运用VERICUT软件进行了数控加工仿真;运用Production Module软件对叶轮加工进行了优化分析。避免了碰撞和干涉、降低生产成本、提高了生产率。 相似文献
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在对储层的识别过程中,除了依据钻井、录井、取芯之外,还必须依靠测井曲线。在未取芯或无井漏、放空的井段,利用自然伽马、密度、声波时差、电阻率测井曲线与上下井段的突变关系及测井曲线值的大小范围来确定不同类型的岩溶储层。 相似文献
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以岩心资料为主,辅以测井和录井等资料将玉北地区奥陶系碳酸盐岩储层划分为3类:岩溶缝孔洞型储层、溶蚀孔隙型储层和构造裂隙型储层。在利用岩心资料的基础上,将各类储层与测井数据特征相对应,从而建立起各类储层测井响应特征,以实现该地区各井全井段的储层解剖。 相似文献
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岩溶作用是研究区奥陶系碳酸盐岩储层形成的主要机制,古地貌是控制岩溶作用强烈程度的重要因素之一。结合钻井、地震资料采用上覆地层厚度-印模法恢复古地貌形态,通过古地貌图指出塔河油田9区海西古地貌特征。 相似文献
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为研究交变载荷和热力变形对端面密封瞬态耦合特性的影响,以烟气脱硫釜用侧入式单端面机械密封为研究对象,考虑流体黏度随温度的变化,建立其热力耦合计算的数学模型并给出详细的求解边界条件,推导弹簧作用力的交变载荷数学表达形式,通过与载荷时间结合的瞬态分析模型,采用Galerkin差分格式对时间域上的雷诺方程和热传导方程进行离散,获得密封端面的接触压力、摩擦扭矩和温度分布等性能参数。结果表明:瞬态分析中各密封性能参数在每一时刻点仍表现出与稳态工况相似的特征,端面局部接触且处于高温区;随时间变化的弹簧比压,改变了密封装置的受力状况,使得密封端面的接触压力、摩擦扭矩、温度等呈现出交变的瞬态特征,且端面温度等热特性出现明显的热迟滞现象。 相似文献
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介绍了一种基于HOOK技术的网页防篡改技术,运行于Linux操作系统平台、Apache Httpd,从被动防护和主动防护两个层面对网站所有静态元素加以保护.间接管理网站内容的CMS系统,大大降低管理员误操作概率,保障维护和更新网站内容时的安全. 相似文献
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海相页岩气储层孔隙表征、分类及贡献 总被引:1,自引:0,他引:1
以渝东南彭水地区五峰组-龙马溪组页岩气为例,开展低温二氧化碳吸附(LTCA)、氮气吸附(LTNA)、核磁共振(NMR)、压汞、扫描电镜以及氦测孔隙度等孔隙表征实验,全面刻画页岩孔隙结构,建立全孔径表征及分类方法,研究它们在页岩气赋存和渗流等方面的差异贡献。结果表明,氦测孔体积最大;其次为LTNA和NMR,两者分别在刻画较小孔(<10nm)和较大孔方面优势明显,联合二者可表征页岩全孔径分布。全孔径分布揭示页岩气孔隙分布范围宽,但70%孔体积集中在孔径小于25 nm。结合分形特征,以5,25和100 nm为界,将其划分为微孔、小孔、中孔和大孔。微孔、小孔和中孔主要受有机质含量和粘土矿物含量的影响;此外,中孔还受粒内溶蚀孔的影响,而大孔主要由粒间孔和粘土层间缝构成。微孔和小孔分别为页岩吸附气、游离气提供主要场所;小孔和中孔相互连接,为页岩气在基质中渗流提供通道。研究成果对页岩气储层分类、渗流机理认识等具有指导意义。 相似文献
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采用差示扫描量热仪(DSC)研究了间规立构聚苯乙烯/聚丙烯酸丁酯-无规立构聚苯乙烯核壳乳胶粒子(sPS/PBA-aPS)共混物非等温结晶及其动力学。通过Jeziorny法和Mo法分别对s PS/PBA-aPS共混物的非等温结晶过程进行了分析处理,结果表明:随着降温速率增加,s PS结晶时间变短,结晶不完善程度增加;PBA-aPS核壳乳胶粒子的引入对sPS结晶起阻碍作用,Jeziorny法和Mo法都适用于分析sPS/PBA-aPS共混物的非等温结晶过程。 相似文献
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采用预乳化半连续种子乳液聚合方法制备了聚丙烯酸丁酯-无规立构聚苯乙烯(PBA-aPS)核壳乳胶粒子,讨论了单体纯化、引发剂加入方式以及聚合反应条件对苯乙烯(St)转化率的影响,并设计正交实验得到最佳合成工艺,并对核壳乳胶粒子进行了表征。结果表明:核壳乳胶粒子以轻度交联的PBA为核、aPS为壳,核壳结构明显;乳胶粒子呈圆球状,平均尺寸约340nm,分布比较均一,粒子粘连情况通过降温出料得以解决;核壳粒子具有较高的热稳定性,分解温度高达324℃,加工过程中粒子没有发生形变;粒子的堆砌并不影响粒子在间同立构聚苯乙烯(sPS)基体中分散,说明PBA-aPS核壳粒子填充改性sPS是完全可行的。 相似文献
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本文采用深度学习算法中的卷积神经网络对细胞图像进行识别, 实现对宫颈细胞图像的自动分类. 首先对宫颈细胞进行预处理, 通过细胞核裁剪解决图像输入尺寸不一的问题, 对图像进行翻转平移, 对数据集进行扩充, 并解决样本量不均衡的问题; 接着选取VGG-16网络进行改进, 使用改进后的VGG-16网络进行特征提取, 以及细胞分类; 并采用迁移学习的方法加载预训练网络参数, 进而加快参数收敛速度, 提高分类准确率; 最终通过对网络的训练, 得到了较好的分类结果, 将分类结果与人工提取特征设计分类器的方法相比, 分类的准确率有所提高, 二分类的准确率达97.3%, 七分类的准确率达89%. 实验结果表明: 卷积神经网络对宫颈细胞图像进行自动分类, 分类准确率相比较人工提取特征分类器效果较好, 且分类结果不受分割图像准确率的影响. 相似文献