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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.
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
3.
无人驾驶技术是指车辆在任意环境和道路条件下,由无人驾驶系统控制车辆完成行驶任务的技术.工程机械作业环境恶劣,部分作业任务具有高度重复性,工程机械无人驾驶可有效降低驾驶员作业的风险,节约劳动力成本,提高作业效率.为实现电动工程机械的无人驾驶,针对电动工程机械的控制特性,采用基于摄像头的端到端决策系统.考虑到工程机械作业场景的特殊性,提出一种新型语义分割网络,该网络可实时融合由摄像头获取的空间特征,缩短图像处理时间,减少系统内存占用.通过在Udacity模拟器中测试发现,该系统可平稳完成模拟驾驶任务.搭建电动履带挖掘机无人驾驶综合试验平台,在非结构化道路上进行无人驾驶试验,试验结果表明,试验车可安全完成直线行驶、转弯任务,在小角度回正中具有较好的控制特性,为后续基于多摄像头的工程机械复杂工况识别与决策系统奠定基础. 相似文献
4.
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
5.
6.
为抵御无线传感器网络中的虫洞攻击,提高网络性能。本文根据虫洞攻击下节点邻居数目出现的异常情况,对邻居数目超出阈值的可疑节点进行筛选,然后令其专有邻居集中的节点相互通信,记录路径跳数,将跳数超出虫洞阈值的路径标记为待测路径;借助贝叶斯信誉模型计算该待测路径上中间节点的直接信任值,并结合邻居数目、处理延时、节点能量、包转发率等信任因素对节点的间接信任值进行评判,进而获得该节点的综合信任值;通过将路径跳数与中间节点的综合信任相结合,计算待测路径的路径信任评价量,并依据受虫洞攻击节点的路径特性合理设定信任阈值,提出一种融合节点信誉度和路径跳数的虫洞攻击检测策略(wormhole attack detection strategy integrating node creditworthiness and path hops, WADS-NCPH),以检测无线传感器网络中的虫洞攻击。仿真结果表明,WADS-NCPH对虫洞攻击的检测具有显著效果,即使面对高攻击度的网络,该策略仍能有效检出虫洞攻击并移除虚假链路,提高无线传感器网络的安全性和可靠性。 相似文献
7.
风电出力的随机性以及电动汽车(electric vehicle,EV)充电需求的不确定性给电力系统调度带来了挑战。在传统确定性机组组合模型的基础上,针对电力系统日前调度面临的不确定问题,提出了充分考虑风电与电动汽车双重不确定性的随机优化调度及备用计算模型。首先,对于风电出力不确定性,采用基于场景分析的两阶段随机优化方法,并使用生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)来生成风电场景。其次,对于电动汽车充电需求的不确定性,将其分为可调度与不可调度两类。可调度电动汽车根据其出行规律采用随机模拟的方法,并建立了EV充电聚集商模型;不可调度电动汽车通过K-means聚类分析得到其典型负荷曲线,并将其并入系统常规负荷中。最终建立了基于多场景分析考虑EV充电聚集商的两阶段随机机组组合模型,并通过算例分析证明了所提模型的有效性。 相似文献
8.
9.
10.
为了抑制铣削过程中产生的颤振,提高铣削加工过程中零部件表面质量。设计了小波神经网络PID控制方法,并对控制效果进行仿真。采用时域数值法对动态铣削过程中离散时间进行求解,利用小波神经网络PID控制方法对铣削过程进行控制。通过仿真和实验对铣削金属表面粗糙度进行测量,并且与增量式PID控制系统进行比较和分析。结果显示,采用增量式PID控制方法,铣削力和铣削深度实际值与理论值存在较大误差;采用小波神经网络PID控制方法,铣削力和铣削深度实际值与理论值存在较小误差。采用小波神经网络PID控制方法,可以提高铣削参数控制精度,减少铣削过程中对颤振的影响,提高铣削零部件表面质量。 相似文献