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251.
252.
随着城乡一体化速度加快,电网建设的规模在不断扩大,同时电网建设也在飞速发展,给输电线路运行维护带来了很多问题。树竹障、雷害、外力破坏等都日益尖锐。维护好输电线路安全是保证电力线路供电可靠性的重要基础,要依情施治、综合管理、统筹兼顾。 相似文献
253.
EILog高分辨率双侧向井眼影响及校正效果分析 总被引:1,自引:0,他引:1
高分辨率双侧向测井仪(HRDL)是EILog测井系统中重要的常规测井仪器之一.该仪器在保持常规双侧向测井探测深度的基础上,具有电极系短、纵向分辨率高(0.4 m)、易于现场组合测井等优点.但是,高分辨率双侧向过聚焦工作原理使得井眼影响复杂,在低电阻率地区井眼影响非常严重,深、浅侧向测量值往往高于常规双侧向测井测量值,必须进行有效的井眼校正.电极系特性不同,高分辨率双侧向经过井眼校正后的曲线与常规双侧向接近,局部会有差异.除视电阻率外,井径和泥浆电阻率是井眼校正中的2个关键参数.通过对高分辨率双侧向测井井眼校正图版分析,说明低电阻率区块进行井眼校正的必要性,给出仪器理论地层模型低电阻率测井响应对比.利用最优化方法分段拟合的井眼校正算法已集成到地面采集软件中,并且可以进行全井段实时校正.在大部分低电阻率地区,深、浅侧向测量曲线经过有效的井眼校正,可以明显改善测量曲线的质量. 相似文献
254.
双发双收声系扩径段测井响应特征分析 总被引:7,自引:0,他引:7
通过数值模拟计算给出了点声源、无衰减各种理想地层条件下双发双收声系在不同扩径层段新的声速测井响应特征规律.计算结果表明,双发双收声系对扩径影响的补偿不彻底.随着地层时差的不同和扩径量的不同,双发双收声系的补偿能力也不同.给出了特定扩径条件下在泥岩、砂岩和白云岩扩径层段双发双收声系最差补偿效果的对比数据.针对单一泥岩地层模型、单一砂岩地层模型和组合岩性地层模型计算了各种扩径情况下双发双收声系的测井响应特征.发现了扩径厚度特征值.当沿井轴方向的扩径段厚度等于扩径厚度特征值时,补偿效果最差;而大于或者小于扩径厚度特征值时,补偿效果都会变好.在沿井轴方向扩径段厚度一定的前提下,垂直于井轴方向的扩径量越大,双发双收声系的补偿效果越差.所以,在扩径段双发双收声系记录的时差数据有时需要进行扩径校正. 相似文献
255.
256.
常规岩石物理实验存在实验周期长、实验数据种类少、实验数据信噪比低等问题。介绍数字岩心技术的主要工作内容。其工作流程为取心、现场快速分析、基于岩石物理精细实验和数据库技术的数学分析建模、将数字岩心孔隙度、渗透率、饱和度模型用于测井解释。以核磁共振岩样分析为基础,建立岩心现场快速测量与分析技术以及与区块相统一的岩石物理量转换关系。通过系统分析核磁共振T2谱及岩石物理数据挖掘技术,实现由核磁共振信息计算求取孔隙度、渗透率、岩电参数m、n。建立基于核磁共振T2谱的孔隙度结构指数及S1、S2、S3,以实现对岩样孔隙结构类型的综合评价。在满足测井解释精度的前提下,实验周期由原来的1.5个月减少到3d。该技术已在华北、长庆、吐哈和青海等油田应用,取得了较好的效果。 相似文献
257.
258.
介绍了高分辨率双侧向测井电极系和双感应测井线圈系结构及其响应特征.利用电阻率测井理论和反演技术,以三参数(地层电阻率、侵入带电阻率和侵入半径)反演为重点,建立了基于高分辨率双侧向测井和双感应测井数据的联合反演算法.通过分析计算各种地层模型中2种测井方法的响应特征,将反演模型分类,对不同模型采用不同的初值估计方法及不同反演搜索方法.利用高侵和低侵模型、不同层厚和不同侵入深度模型测试了反演结果的有效性.联合反演可改善解的局部收敛性和多解性,在中等侵入深度时可合理确定地层电阻率、侵入半径和侵入带电阻率.6口井的实际数据处理进一步验证了三参数反演的有效性,并提出应用中应注意问题. 相似文献
259.
对于双永磁同步电机系统中由于参数摄动和随机摩擦扰动引发的转速失同步现象,提出了一种新的双永磁同步电机滑模控制方法。首先,设计了扩张状态观测器去估计系统状态与实时扰动,并结合滑模跟踪控制器来提高电机在扰动作用下的跟踪性能;其次,将交叉耦合结构与滑模同步控制器结合,对电机转速的同步误差进行抗扰控制并且提升系统的同步性能。仿真结果表明,扩张状态观测器能准确估计电机系统机械角、转速及系统总扰动;设计的滑模控制器能够有效提高电机系统在扰动作用下的跟踪与同步控制性能。 相似文献
260.
地下水水位是旱天污水管网地下水入渗量的重要影响因素,快速精准地预测地下水水位能有效提升旱天污水管网地下水入渗量估算准确度,辅助优化管网病害治理与维护策略。针对目前城市复杂水文预测存在的准确度低、灵敏度低、泛化能力弱等问题,本文提出了一种新的鲁棒自适应水位预测算法。首先,对水文数据进行预处理,解决了数据时间跨度大、噪声多、缺失及异常、非平稳等问题。其次,针对不同输入特征对预测指标影响差异问题,在模型训练阶段提出一种新的空间变量注意机制,可快速识别与水位关联的关键变量,并对输入特征赋予不同的影响权重。进一步地,针对不同序列长度对预测效果影响差异问题,本文还设计了自适应时间注意力机制,帮助网络自适应地找出与不同时间序列长度预测指标相关的编码器隐藏状态,以更好地捕捉时间上的依赖关系。在此基础上,以上下文向量作为输入,提出一种融合注意力机制的LSTM水文预测算法。最后,通过意大利Petrignano水文数据验证了所提算法的有效性,并与GRU、Elman、LSTM、S-LSTM和VA-LSTM等方法进行预测性能比较。结果表明,基于融合注意力机制LSTM网络在面临复杂、大规模、噪点多的数据时有优于其它几种算法的预测效果,表明该算法的强自适应性和鲁棒性。本文研究结果可以为市政排水策略合理调整、及时控制提供参考。 相似文献