地理信息数据库建设及应用的现状

信息数据库的建立能帮助人们完成信息收集、信息搜索、数据分析等工作,因此我国应当加强对信息数据库的建设工作,以提高我国信息处理效率,促进我国各行业的发展。地理信息数据库的建设能让我国掌握地理信息,并对已收集的数据进行分析,有利于我国完成国家发展的规划,因为地理信息数据库需要收集全面的信息,所以需要充分的技术支持,才能保证信息数据库储备信息的完整性与准确性。本文对地理信息数据库的建设现状进行分析,并阐述我国应用地理信息数据库的情况,以此体现地理信息数据库建设和应用的重要性。     

液化天然气储罐浓度传感器布置试验研究

液化天然气浓度传感器的分布是决定浓度监测效果的关键因素之一,最佳的浓度传感器分布方案能够连续监测储罐及周围环境中的气体泄漏情况,有利于在泄漏事故扩大之前为排除故障争取关键时间,是保障装置和人员生命安全的重要措施之一。本文搭建了气体浓度传感器分布试验平台,在已给定的水幕系统下,通过改变不同传感器的布置方式进行了试验,研究了在水幕条件下液化天然气储罐泄漏时气体浓度分布情况,根据场所气体浓度扩散区域,布置一定高度和数量的传感器,不同位置设置不同的浓度传感器报警值,提高监测系统的可靠性。     

评标方法该怎么选

正招标作为一种较其它方式更为公正、公平和公开的采购方式,越来越被重视和广泛采纳。在招标的一整套制度设计中,评标方法的正确选取尤为重要,它关乎整个招标的成败及公正。本文选取两种最常见的评标方法,即经评审的最低投标价法和综合评分法,再加上新近兴起的全生命周期成本法,进行比较研究,讨论其对评标结果的影响,以便更好地为招标采购服务。     

高锰钢板表面横向发纹缺陷成因分析及改进措施

高锰钢板的发纹缺陷产生在钢板次表面,具有隐蔽性。针对用户在使用钢板过程中曾多次发生冷折开裂情况,对不同厚度钢板次表面发纹缺陷及其钢板的生产工艺执行情况进行分析,并结合缺陷检验鉴定结果,确定发纹缺陷的产生与钢坯质量、加热工艺、轧制工艺及轧后冷却等有关。按实际工况提出了一系列改进措施,并应用于实践,发纹缺陷得到了有效控制,取得了较好的效果。     

黄骅坳陷北大港潜山中生界碎屑岩储层特征及成因机理

为了弄清黄骅坳陷北大港潜山中生界碎屑岩储层的成因机理,综合应用目的层段的岩心、X射线衍射、铸体薄片、扫描电镜及测录井等资料,结合地层的埋藏演化史,系统分析了北大港地区中生界碎屑岩储层特征及成因机制。结果表明:①研究区中生界碎屑岩岩石类型较多,但以长石岩屑砂岩、岩屑石英砂岩和岩屑砂岩为主。②研究区中生界碎屑岩储层发育有原生孔隙、次生溶蚀孔隙和微裂缝等储集空间类型,但以次生溶蚀孔隙为主,原生孔隙和微裂缝所占比例较小;储层物性特征以低孔-低渗、低孔-特低渗为主,高孔-高渗储层段发育的比例较小,多数储层为低渗小孔喉储层。③储层发育受沉积、成岩和构造作用共同控制,成岩过程中的压实、胶结、溶蚀及油气充注对储层发育均有影响,其中溶蚀作用对储集空间发育的影响较大;从对储层发育的控制程度来看,岩石颗粒的分选性强于岩性,成岩压实作用强于胶结作用;构造作用形成的斜坡、不整合面及断裂不仅为溶蚀作用的发生提供了场所,也为溶蚀流体的流动提供了通道。该研究成果为黄骅坳陷北大港潜山地区有利勘探目标区的优选提供了地质依据。     

碳酸盐岩储层微观非均质性分类评价——以普光气田飞仙关组储层为例

以普光气田下三叠统飞仙关组碳酸盐岩储层为例,为了研究影响储层微观非均质性,通过收集所有可以用来表征储层非均质性的参数,引入因子分析法优选出孔隙度、渗透率、排驱压力、相对分选系数、偏度系数及平均喉道半径等6项参数来表征储层非均质性。在此基础上,进一步对优选储层参数的样品进行聚类分析,确定飞仙关组碳酸盐岩储层存在强非均质性、较强非均质性、中等非均质性和弱非均质性等四种类型,其中54%的样品表现为中等非均质性;同时,采用判别分析建立了储层微观非均质性判别函数,得到研究区储层微观非均质性定量评价结果,该结果与聚类分析成果一致,即:普光气田飞仙关组碳酸盐岩储层存在强、较强、中等和弱非均质性四种类型,其中以中等到强非均质性为主。该分类评价方法为碳酸盐岩储层评价提供了参考作用。     

数字式自动准同步并列装置恒定导前时间合闸控制电路

１前言目前，自动准同步并列装置在现场使用中主要问题是：（１）系统频率不稳定或发电机转速变化，都会引起不同的加速度，拉长并列过程：（２）动作时间较长的断路器，合闸瞬间相角差大，引起很大的冲击电流；（３）元件老化或温度变化引起参数变化，直接影响模拟量值，...     

基于改进Owen值法的分布式储能双层合作博弈优化策略

针对当前用户侧分布式储能存在的成本较高、利用率低、布局分散等问题,提出一种分布式储能双层合作共享策略,通过分时复用提高储能资源的利用率和经济性。首先,阐述以社区为上层单元、以用户为下层单元的分布式储能双层点对点(peer to peer,P2P)共享交易模式。其次,将分布式储能合作共享问题分解为容量交易子问题和成本分摊子问题。接着,采用交替方向乘子(alternating direction method of multipliers,ADMM)算法构建分布式储能容量双层交易模型,上层侧重于社区间储能共享优化,而下层旨在解决社区内用户储能共享优化。在此基础上,进一步设计一种基于改进Owen值法的双层成本分摊策略,上层采用Shapley值法进行社区间成本分摊,而在下层通过双边Shapley值法完成社区内成本再分摊,以此解决广泛用户群体带来的维数灾和隐私保护问题,同时兼顾各方收益均衡。最后,通过算例仿真验证所提P2P合作共享模式的可行性和优越性,以及成本分摊策略的公平性。     

岩石物理模型在普光须家河组有效储层评价中的应用

普光东洼陆相须家河组作为普光气田资源接替区,勘探潜力巨大。须家河组储层具有典型的低孔、超低渗、单层厚度薄、非均质性强的地质特征,储层定量识别难度大。为了进一步落实须家河组致密砂岩气藏储量与产能规模,需开展有效储层的精确评价。通过对测井曲线质控、地层综合解释、储层分类及弹性曲线拟合,确定本地区模型参数,建立了识别不同类别储层与非储层的岩石物理解释量版,为后续地震反演方法的优选及不同类别储层的定量解释提供了可靠依据。     

基于长短时记忆神经网络LSTM的煤体结构识别方法

煤体结构的定量识别是煤和煤层气等资源勘探开发中的关键性问题之一。本次研究以鄂尔多斯盆地A地区煤岩为研究对象,选取5条常规测井曲线井径CAL、自然伽马GR、声波时差AC、补偿中子CNL和密度DEN曲线,构建基于LSTM神经网络的煤体结构识别模型,实现了煤体结构的定量识别。研究表明：随着煤层被破坏程度的增大,构造煤具有DEN曲线和GR曲线值偏低,AC曲线、CNL曲线和CAL曲线值偏大的特征;LSTM网络模型参数是影响模型识别准确度的重要因素,通过多次试验得出网络训练的迭代次数(Epoch)、LSTM神经网络包含的隐藏单元数(numHiddenUits)和数据最小分块尺寸(MinBatchSize)参数的最优值分别为800、32和28;基于LSTM神经网络的煤体结构识别模型准确度达到85.5%,并且利用未参与模型构建的验证井进行可靠性的验证,认为该方法可有效识别煤体结构,基本满足实际生产的需求,对于相似地区煤体结构的识别也具有一定的借鉴意义。