黄河小北干流放淤试验工程引水口布置研究与实践

黄河小北干流放淤是治理黄河泥沙的重要战略措施,引水口布置是自流放淤实现淤粗排细的关键措施之一。本文通过弯道水力学理论和原型观测资料分析、概化模型试验等多种手段,从多引沙、多引粗沙的角度,认为引洪放淤闸应布置在弯道段弯顶附近上游,确定了黄河小北干流连伯滩放淤试验放淤闸位。综合考虑引沙和防淤堵,合理确定了放淤闸底板高程。该成果已在2004年黄河小北干流放淤原型试验中得到检验,结果表明放淤闸多引沙、多引粗沙效果明显。     

转炉倾动机械轴承振动状态监测系统的设计

分析梅钢转炉倾动机械轴承振动在线监测系统的工艺特点和技术现状,针对人工观察方法存在的缺陷,采用高速实时采集技术。设计一种基于故障诊断的振动状态在线监测系统。在设计过程中,依据干扰抑制机理,采用电磁屏蔽、硬件和软件滤波等措施。结果表明：该系统较好地满足了实时监测、自动报警、数据记录和历史查询等要求,有效地提高了转炉倾动机械运行状态在线监测的可靠性,并为系统故障诊断提供可靠的依据。     

厚层低渗气藏“甜点”预测——以东海陆架盆地西湖凹陷Z气田花港组为例

东海陆架盆地西湖凹陷厚层（200 m）低渗气藏资源潜力大，“甜点”预测是其高效开发的关键，但是储层非均质性强，“甜点”预测难度较大。为此，建立了厚层低渗气藏不同类型细分“甜点”的地球物理预测技术及方法。首先在“甜点”分类的基础上，开展岩石物理分析及地震正演模拟，明确“甜点”的敏感岩石物理参数及地震响应特征；然后针对不同类型的“甜点”优选合适的叠前弹性反演方法，预测其空间展布特征。研究结果表明：利用纵波模量直接反演可以较好地表征Ⅰ类“甜点”，拟纵横波速度比反演可以较好地表征Ⅱ类“甜点”；开发井钻前“甜点”预测厚度与实钻厚度吻合率较高，Ⅰ类“甜点”达80%以上，Ⅱ类“甜点”达70%以上。该“甜点”预测方法可靠、精度较高，对相似气田开发具有一定的借鉴意义。     

造型颗粒统计特征参量CT量化表征方法

为了量化表征造型颗粒结构统计特征参量，基于显微CT、图像处理与统计分析技术开展了造型颗粒统计特征参量表征方法研究，利用该方法对TATB基造型颗粒统计特征参量进行表征并用筛网筛分实验对表征结果进行了验证，对表征结果的稳定性和重复性进行了评估。结果表明，该方法可实现对造型颗粒粒径、形貌、孔隙、密度、堆积特性的量化表征，TATB基造型颗粒的粒径与球形度分别近似服从指数高斯和韦伯分布，本征密度1.35 g·cm^-3，可见孔隙率2.3%(空间分辨率14.3μm)，体积分数0.69。评估实验表明该方法具有较好准确性，表征结果具有较好的稳定性和重复性，粒径表征结果与筛网筛分结果相符，主要统计特征参量在不同时间段的测量结果相对偏差小于1%，形貌和孔隙特性表征结果受样品堆积状态影响相对较大。     

基于深度学习的PBX裂纹像素级识别方法

高聚物粘结炸药（Polymer Bonded Explosive, PBX）内部裂纹对其性能及可靠性具有明显影响,裂纹的精确识别是PBX内部质量检测的关键。针对PBX内部裂纹识别,基于U-Net和SegNet两种像素级图像识别网络,建立了5种深度学习网络,对比研究了网络连接方式和预训练模型对裂纹识别的影响。基于CT获取的PBX裂纹图建立了数据集,对5种网络进行了训练,采用准确率（A）、F1值（F₁）和平均交并比（MIoU）指标对网络进行了评估,在此基础上选择细节识别性能最优的网络用于PBX裂纹的识别和量化分析。结果表明,针对裂纹像素级识别,U-Net型网络优于Seg-Net型网络,网络中Concatenate操作比Pooling Indices操作保留更多图像细节信息,采用预训练模型MobileNet和ResNet可以提高网络训练速度,但导致其裂纹像素级识别性能降低。利用建立的识别方法开展PBX裂纹识别研究,实现了对PBX裂纹的像素级识别,裂纹检出率0.9570,单像素识别准确率为0.9936,MIoU为0.9873,相对裂纹面积为0.7585。