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1.
深水表层钻井随钻压力与温度监测装置是监测深水表层钻井过程中井底当量循环密度(ECD)和循环温度的重要工具。通过深水表层钻井随钻压力与温度监测装置,现场技术人员可以实时掌握井下环空压力、钻柱内压和温度等工程参数,进而了解和分析井下工况,为深水表层钻井作业和动态压井钻井技术提供指导。设计的深水表层钻井随钻压力与温度监测装置以ARM为核心,利用数据采集技术和通信技术,实现了随钻压力与温度的采集传输。完成的深水表层钻井随钻压力与温度监测装置具有体积小、功耗低、抗振动和抗高温和低温的优点。监测装置已经在我国南海第一口深水井LW6—1—1井的领眼井中成功进行应用试验,验证了其在深水无隔水管钻井条件下的机械强度、稳定性、可靠性,测量得的数据能真实反映钻井工况。 相似文献
2.
在无线传感器网络中,基站位置的动态调整可以提高网络的寿命,然而基站位置的最优化问题是NP完全问题。为了快速地更新基站的位置并减少数据的交互总量,提出了一种基于和声搜索方法的无线传感器网络寿命优化算法。首先,通过聚类方法将传感器节点分成若干组。其次,在每一个组中选出头节点,应用头节点对组中节点的数据进行压缩并与基站进行数据交互。最后,提出一种基于和声搜索方法的基站位置动态更新协议。实验表明:提出的协议与模糊聚类协议相比,传输数据总量更小,传感器节点的能量使用率更低,能更好地提高传感器网络的整体使用寿命。 相似文献
3.
4.
5.
阐述了线性优化计算和非线性优化计算的神经网络模型,该模型可以在电路时间常数数量级(几百纳秒)内求解复杂的优化问题,且能克服一般数学理论求解优化问题的缺点。之后对油田开发中使用典型曲线自动拟合产量衰减曲线进行了分析,并讨论了油田开发规划模型的建立与求解,并论证这些优化问题可以由神经优化计算模型来实现。 相似文献
6.
油田产量预报的多维时间序列神经网络模型 总被引:3,自引:0,他引:3
对注水开发油田,提出一种新的油田动态研究模型,即油田产油量、产水量多维时间序列神经网络预测器。同时考虑油田增产措施和油田开发过程时变性,对各种随机干扰因素具有自适应性。从信息论角度出发,利用神经网络非线性时间序列预测模型,构造了油田产油量、产水量的多维时间序列神经网络预测器。结果表明,该预到器具有较高的预测精度,适合于油田各个阶段的产油量、产水量的动态预报。完善了油田产油量、产水量动态预报理论。最后给出了一个动态预报的实例。 相似文献
7.
注水开发油田产油量产水量动态预报的新方法 总被引:1,自引:0,他引:1
胡泽 《西南石油学院学报》1997,(2)
对注水开发油田,提出一种新的产油量、产水量动态预报方法。该方法对油田开发过程的时变性和各种随机干扰因素具有自适应性。文章从信息论角度出发,利用神经网络非线性时间序列预测模型,构造了油田产油量、产水量的神经网络预测器。结果表明,该预测器具有较高的预测精度,适合于各个阶段的产油量、产水量的动态预报。并且该方法完善了油田产油量、产水量动态预报的理论。最后给出了两个动态预报的实例,具有较高的预报精度 相似文献
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