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1.
城市发展与新能源渗透导致电力系统运行难度增大、电网荷源联合调峰控制消耗增加,为此,提出基于灵活性裕度的电网荷源联合调峰节能降耗控制方法,减少污染排放,达到节能降耗目的。以电力系统的上调和下调灵活性裕度指标为基础,以最大抽蓄调峰效益、最大风电消纳电量、降低发电机组能耗为目标,结合气电功率平衡、火电机组、水电站等约束条件,建立荷源联合调峰协调滚动节能降耗控制模型;将模型分为水电、气电、火电3个调度层实施分层求解,实现电网荷源联合调峰节能降耗控制。实验结果表明,该方法通过灵活性资源配置可避免切负荷情况出现,全额消纳风电资源,最大限度地利用电网能源;同时该方法应用后可减少火电开机机组台数,可减少341 t污染物排放,减排率达到4.3%,节能降耗效果显著。 相似文献
2.
底板破坏深度影响底板注浆改造层位的选择,采取钻孔压水试验、声波测试、钻孔窥视3种实测技术手段,选择桑树坪煤矿下组煤3105工作面进行底板破坏深度综合测试。研究结果表明,钻孔压水试验测试显示底板破坏深度为14.9 m,声波测试显示底板破坏深度为14.7 m,钻孔窥视显示底板破坏深度为15 m,声波测试结果真实合理地反应了工作面回采过程中底板岩层应力、应变变化规律,最终综合评价3105工作面底板破坏深度为15 m,可应用于同一采区其他工作面,为底板注浆加固层位选择提供了技术参数。 相似文献
3.
为提高跨临界CO2空气源热泵热水系统运行性能,对不同压缩机频率、电子膨胀阀开度和水流量下的系统及部件运行特性进行了实验研究,并对循环加热模式下的调节方式进行了优化。结果表明:当阀开度减小时,系统性能系数COP和制热量随过热度的增大而减小;压缩机存在最大电效率点,并且电效率极值点会随着运行频率的增大而向低过热度段发生移动;与电子膨胀阀调节方式相比,水流量调节方案下系统COP提升了13.22%;在循环加热模式下不同加热时期的最优阀开度并不相同,根据最优高压理论对其调节方式进行了优化,最大优化率为15.96%。 相似文献
4.
5.
近年来,基于瑞利波的全波形反演技术取得了较大进展,在接收点覆盖面积足够的情况下,该方法对横向不均匀复杂介质具有较高的分辨能力。影响波形反演精度的关键因素之一是震源子波,然而野外地震记录对应的地震子波是未知的,采用不正确的震源子波势必对反演结果产生负面影响,常规处理方法是利用合成数据进行子波校正,但子波校正需进行多次迭代,导致反演计算时间增加。为了解决这一问题,引入加窗自适应子波提取方法,从观测记录中提取与实际数据匹配较好的震源子波,将其作为初始子波进行子波校正,达到进一步优化反演结果的目的。分别采用真实子波、错误子波、错误子波联合子波校正、提取子波、提取子波联合子波校正五种子波对断层模型进行反演测试。测试结果表明:所提方法获得的子波对应的反演结果最好,错误的子波对应的结果最差;仅利用提取的子波也可以获得较好的反演效果,而采用子波提取与校正相结合的方法可以节省计算时间,进一步提高瑞利波波形反演的精度。最后通过实际数据测试进一步验证了该结论。 相似文献
6.
为进一步掌握中国石油和天然气探明地质储量增长趋势,分析了2010—2019年中国新增石油和天然气探明地质储量分布和变化特征。结果表明:2010—2019年,中国新增石油探明地质储量主要分布在鄂尔多斯盆地、渤海湾盆地、准噶尔盆地等地区,以中浅层—中深层为主;新增天然气探明地质储量主要分布在鄂尔多斯盆地、四川盆地、塔里木盆地、东海陆架盆地等地区,以中深层—超深层为主。石油和天然气储量品质变差,丰度变低,埋深变大。中国新增油气探明储量的增长,主要集中在岩性地层油气藏、非常规油气藏、深层油气藏等领域。 相似文献
7.
A气田构造南部和北部地震速度横向变化较大,需要利用变速成图来分析地层真实构造形态。通过各向异性的深度域速度建模和基于深变子波的深度域井震标定得到深度地震数据体,再进行构造解释、井点深度校正,最终得到变速构造图。相比于常速成图,变速成图对应气、水边界与强振幅匹配度更好,井点校正误差更小,计算的动、静储量更匹配。新钻A–B7井钻后证实,变速成图可靠性高,钻前深度预测误差在4 m以内。A气田变速成图较常速成图能更加客观地描述地下真实的构造形态,更好地进行深度预测,指导调整井钻前深度预测。 相似文献
8.
下侏罗统烃源岩是东非海岸盆地的主力烃源岩。利用钻井、测井、地震及地球化学分析化验等资料,结合区域构造演化,对东非海岸盆地下侏罗统的沉积特征进行了分析和描述,并结合其烃源岩发育特征,对烃源岩的成因模式及其主控因素进行了刻画和评价。研究结果表明:①东非海岸盆地早侏罗世受区域构造作用影响,形成了狭长而闭塞的海湾沉积环境,发育河流-三角洲-滨浅海-局限海或浅海沉积体系;②下侏罗统发育的局限海相泥岩为盆地内的优质烃源岩,其TOC平均为4.2%,有机质类型以Ⅰ—Ⅱ1型为主,已达成熟—过成熟演化阶段,泥岩厚度大且分布广,生烃潜力大;主力烃源岩的发育与展布受其独特的海湾沉积环境影响,由北向南盆地主力烃源岩的质量及生烃潜力逐渐变好;③东非海岸盆地发育局限海相沉积型、潟湖相沉积型和三角洲相沉积型3种烃源岩成因模式,其中局限海相沉积型烃源岩是盆地优质烃源岩的主要成因类型,岩性以稳定分布的厚层泥岩为主,夹薄层砂岩,总体评价为好烃源岩;④东非海岸盆地最有利的生烃区带位于鲁伍马盆地和坦桑尼亚盆地深水沉积的中心区域。该研究结果可为东非海岸盆地的油气勘探指明方向。 相似文献
9.
水流冲刷引起河床变形的不确定性对水下穿越管道的安全运行造成威胁。为了探究裸露穿河管道在压重块保护措施下的冲刷特性,通过水槽模型试验,研究压重块长度、压重块布置间距、水流流速、河道水深等因素对管道周围河床地形和冲刷深度的影响。试验结果表明:水下穿越管道在压重块保护措施下的冲刷过程可分为冲刷坑形成、压重块迎流侧悬空、管道迎流侧悬空和冲刷平衡4个阶段;管道的最大冲刷深度与流速和压重块长度正相关,与水深和压重块布置间距负相关;采用量纲分析法得到了无量纲冲刷深度与压重块长度、压重块布置间距、弗劳德数之间的函数关系式。研究成果可为水下穿越管道压重块保护措施的设计、建造及运营维护提供重要的理论支撑。 相似文献
10.
A pattern net assisted mapping artificial neural network (PAMANN) model for estimation of parameters in problem with large data (1300 × 121 matrix size) is reported. A pattern net-based multilayer perceptron neural network (MLPNN) model for clustering the data, followed by mapping MLPNN model for mapping the target with the input, is developed as PAMANN model. A heat transfer problem with combined mode conduction and radiation in porous medium is solved numerically, and is called direct model. In the inverse model, a PAMANN model is developed by using data generated through the direct model. The PAMANN model is able to estimate two parameters (extinction coefficient β and convective coupling P2) after taking temperature profile as input. The model is tested for different number of neurons in hidden layer, and different levels of noise in input data. Twelve different algorithms are explored in training of mapping MLPNN, and compared for performance. Levenberg–Marquardt algorithm is found to estimate the parameters with high accuracy, but took high CPU time. Bayesian regularization is found to consume very high CPU time with moderate accuracy in estimation of parameters. Variations in hidden layer neuron number and noise in input data, were done to analyze the performance of mapping MLPNN with different training algorithms. Algorithms O-Step Secant, conjugate gradient with Polak-Ribiére updates, and conjugate gradient with Fletcher-Reeves updates are able to handle all variations of noise and number of neurons in hidden layer, with good accuracy of estimation and low CPU time consumption. Under high computational resource LM algorithm can be used for all cases. Up to 0.99132 value of regression coefficient is obtained in mapping MLPNN model with 15 hidden neurons, indicating the high accuracy of the model. With the help of PAMANN model, highly accurate (absolute error 1.78%) estimation of parameters is obtained. The model can handle upto 1% noise in input data, while giving accurate results. 相似文献