Parameter estimation for a morphochemical reaction-diffusion model of electrochemical pattern formation

The process of electrodeposition can be described in terms of a reaction-diffusion partial differential equation (PDE) system that models the dynamics of the morphology profile and the chemical composition. Here we fit such a model to the different patterns present in a range of electrodeposited and electrochemically modified alloys using PDE constrained optimization. Experiments with simulated data show how the parameter space of the model can be divided into zones corresponding to the different physical patterns by examining the structure of an appropriate cost function. We then use real data to demonstrate how numerical optimization of the cost function can allow the model to fit the rich variety of patterns arising in experiments. The computational technique developed provides a potential tool for tuning experimental parameters to produce desired patterns.     

Multi-resource scheduling for FPGA systems

In modern cloud data centers, reconfigurable devices (FPGAs) are used as an alternative to Graphics Processing Units to accelerate data-intensive computations (e.g., machine learning, image and signal processing). Currently, FPGAs are configured to execute fixed workloads, repeatedly over long periods of time. This conflicts with the needs, proper to cloud computing, to flexibly allocate different workloads and to offer the use of physical devices to multiple users. This raises the need for novel, efficient FPGA scheduling algorithms that can decide execution orders close to the optimum in a short time. In this context, we propose a novel scheduling heuristic where groups of tasks that execute together are interposed by hardware reconfigurations. Our contribution is based on gathering tasks around a high-latency task that hides the latency of tasks, within the same group, that run in parallel and have shorter latencies. We evaluated our solution on a benchmark of 37500 random workloads, synthesized from realistic designs (i.e., topology, resource occupancy). For this testbench, on average, our heuristic produces optimum makespan solutions in 47.4% of the cases. It produces acceptable solutions for moderately constrained systems (i.e., the deadline falls within 10% of the optimum makespan) in 90.1% of the cases.     

超深溜井爆破一次成井技术实践

为解决溜井掘进效率低、安全性差等问题，以柿竹园多金属矿掘进出矿溜井为例，提出了爆破一次成井技术，根据矿山具体爆破条件，设计了布孔参数、装药结构和起爆顺序等。实践表明，爆破一次成井技术施工天井效果良好，溜井贯穿上下2个分段，与设计相符，相较于普通法施工天井，节约成本30.7%，节约时间58.3%，经济效益显著，施工周期短，且安全性好，值得在其他类似矿山推广应用。     

基于实际井眼轨迹的抽油杆柱API设计方法

目前的抽油杆柱设计方法大都基于设计井眼轨迹或经验公式，因此设计的抽油杆柱与井眼的匹配性并没有达到最优，结果可能影响了抽油杆柱的受力特性和寿命。概述了目前现有的抽油杆柱设计方法，提出了基于实际井眼轨迹的抽油杆柱API设计方法，即考虑到在三维空间中井下粘滞阻力及动载的影响，利用微单元分析方法计算出轴向载荷与轴向应力，然后在此基础上进行杆柱组合设计，并给出了设计流程。以江苏油田永21-3井为例，对几种设计方法的设计结果进行了对比分析，结果表明，江苏油田目前采用的抽油杆柱设计方法包含了人为经验因素，并不是最优的杆柱设计结果，有待进一步改进。     

新场气田致密低渗透气藏重复压裂工艺技术

新场气田蓬莱镇组气藏由于储层致密、渗流条件差，单井自然产能低，所以多数气井必须进行压裂改造才能投产，但由于受储层致密和其它多种因素的影响，压裂增产有效期较短，针对这种情况，进行了气井重复压裂工艺技术的理论计算和现场应用研究，初步形成了一套包括储层评估、重复压裂潜力井优选、重复压裂造缝机理研究、优化重复压裂施工及配套工艺和压后评估的气井重复压裂技术。现场试验表明，对具有潜力的压裂失效气井采取重复压裂措施，能取得较好的增产效果。气井重复压裂技术的形成和推广，将有效提高川西地区各气藏的开发水平，同时也为类似致密碎屑岩气藏的开发提供有益的指导和借鉴。     

洼60-H26水平井套铣打捞技术

洼60-H26井是一口中曲率水平井,设计井深1 922 m,由于地面条件的限制,设计采用三维井眼轨道。该井水平段在钻至井深1 801 m时,发生卡钻事故。在卡钻事故处理过程中,采用测卡、爆炸松扣技术取出上部钻具后,应用了不同规格的套铣管对被卡钻具进行套铣,采用间歇式套铣方式实现了大斜度井段(45°-90°)的安全套铣,采用短套铣管完成了时水平井段内φ215．0 mm稳定器的套铣,采用φ228．6 mm套铣管成功套铣水平井段被卡LWD仪器,最后通过震击器震击成功解卡。详细介绍了洼60-H26水平井卡钻事故的处理过程,分析了在水平段处理卡钻事故的难点。该井处理卡钻事故的经验,对以后水平井施工中处理井下事故、打捞贵重仪器具有借鉴价值。     

基于免疫--蚂蚁算法的多约束QoS路由选择

针对多约束QoS路由选择问题,将其转化为一个多约束赋权图最短路径问题,选择费用、带宽、时延、丢失率为QoS参数。借鉴人体免疫系统的适应能力和蚂蚁算法的全局寻优能力提出了一种新的融合算法即免疫——蚂蚁算法。免疫算法把目标函数和制约条件作为抗原,目标函数的优化解对应为抗体,使得求解过程的收敛方向得以控制;利用蚂蚁算法产生和更新抗体,抗体交叉、变异操作以及对与抗原亲和力高的抗体进行记忆,均能促进快速求解。实验结果表明:免疫——蚂蚁算法表现出了超越免疫算法和蚂蚁算法的优点,大幅度提高了路由选择的效率。     

三种常用面积注水井网的比较与选择

本较系统地分析了三种常用面积井网系统的注水特点。指明了五点井网系统是面积井网中最强化的一种注水方式，适用于低渗透与特低渗透油藏的注水开发。     

空间机器人遥控、自主与协同操作的软件基础

空间机器人控制语言是实现空间机器人三种控制方式:遥控操作,自主操作和协同操作的软件基础,本文描述了该语言的基本结构,对于自主方式,给出了编程示例;对于遥控方式,运用程序辅助的方法,解决了操作员单独进行主/从操作时难以解决的问题.