川东北元坝地区致密砂岩油气地质特征

随着川东北油气勘探的迅速发展,中浅层油气藏逐渐成为油气增储上产的重要接替阵地之一。根据钻探成果以及化验资料分析,川东北元坝地区中浅层油气藏具有低孔、低渗的特点,且横向展布范围大,有效储集层受岩性和物性的控制。同时利用测井资料和地震解释成果对该区油气藏成藏机理进一步分析,表明元坝地区中浅层油气藏为致密砂岩油气藏及其多次运移的结果,渗透率级差、孔隙连通性决定着该类型油气藏的富集规律。元坝地区致密砂岩油气藏的发现对于进一步扩大川东北油气勘探的胜利成果和建立川东北油气资源的接替阵地有着十分重要的意义。     

球阀密封结构的分析及研究

通过分析球阀的工作原理并比较其密封结构的优缺点,为球阀的研究、设计、制造和选用人员提供最基础的理论参考依据。     

高压输电线路除冰机器人障碍物识别方法研究

障碍物检测识别是高压输电线路自主除冰机器人的关键技术之一.针对220 kV输电线路特殊的机器人工作环境,提出一种基于视觉的障碍物识别方法.首先对拍摄的障碍物图像进行中值滤波、膨胀腐蚀等预处理,经OTSU阈值优化计算后,用小波模极大值算法提取图像边缘.然后计算障碍物边缘图像的联合不变矩特征,再把矩特征输入小波神经网络进行障碍物图像的分类识别.并选取防震锤、悬垂线夹、耐张线夹三类障碍物做识别试验,还把小波神经网络与普通BP神经网络识别性能进行了比较,实验表明:以联合不变矩作为障碍物识别特征具有良好的可靠性和稳定性;小波神经网络识别分类的性能良好,比普通BP神经网络具有更快的收敛速度和更高的识别精度.     

固体绝缘材料空间及表面电荷测量方法

积聚电荷的测量对于研究高压绝缘材料介电及绝缘性能方面起着相当重要的作用。近年来,国内外学者对固体绝缘材料内部及表面电荷测量方法进行了大量的研究,并取得了一些有意义的进展。本文对积聚在固体绝缘介质中的空间电荷和表面电荷的测量方法以及需要解决的问题进行综述。     

也谈致密砂岩气藏的气源——与戴金星院士商榷

致密砂岩气属于非常规天然气,目前关于致密砂岩气气源的认识尚未统一。四川盆地元坝气田和通南巴气田须家河组气藏同为致密砂岩气,元坝气田须家河组9口井14个天然气样的碳、氦同位素等地球化学数据分析表明,元坝气田须家河组致密砂岩气主要由自源型的煤成气和他源型的油型气组成,同时伴有少量的无机成因气,为混合改造型;通南巴气田须家河组5口井5个天然气样的碳、氦同位素等地球化学数据分析表明,通南巴气田须家河组致密砂岩气主要由他源型的油型气组成,也伴有少量的无机成因气,为混合成因型。因此元坝气田和通南巴气田须家河组致密砂岩气并非单一的煤成气来源,故非常规致密砂岩气具有多种来源,而非"中国致密砂岩气藏的气源均为煤成气",主要为有机成因的煤成气或油型气,或二者的混合气。     

维氏硬度试验中的视觉检测算法研究综述

维氏硬度测量法是一种常用的测量材料硬度的方法。对于传统的人工测量方法,不仅劳动强度大,并且测量过程较易受材料表面维氏压痕图像的成形影响,难以保证测量精度。相比之下,采用图像处理技术实现维氏硬度自动测量可以大幅降低劳动强度,同时对复杂测量环境具有较强的鲁棒性。维氏压痕图像的成像、图片预处理和压痕面积的获取是视觉测量的关键环节。本文介绍了相关内容的主要研究进展,分析了现有方法的特点与不足,最后讨论了维氏硬度自动测量技术领域研究的发展趋势。     

基于k–最近邻分类增强学习的除冰机器人抓线控制

输电线柔性结构特性给除冰机器人越障抓线控制带来极大困难. 本文提出了一种结合k–最近邻(k-nearest neighbor, KNN)分类算法和增强学习算法的抓线控制方法. 利用基于KNN算法的状态感知机制选择机器人当前状态k个最邻近状态并且对之加权. 根据加权结果决定当前最优动作. 该方法可以得到机器人连续状态的离散表达形式, 从而有效解决传统连续状态泛化方法带来的计算收敛性和维数灾难问题. 借助增强学习算法探测和适应环境的能力, 该方法能够克服机器人模型误差和姿态误差,以及环境干扰等因素对抓线控制的影响. 文中给出了算法具体实现步骤, 并给出了应用此方法控制除冰机器人抓线的仿真实验.