山东电网“十二五”短路电流限制措施研究

随着山东省电力系统规模的不断扩大、联网规划的实施和电网的逐步加强,电力系统中短路电流水平逐年增大,目前己成为电力系统规划、运行方面面临的重要问题。同时电力市场化的不断推进,对主网架的电力输送能力和可靠性提出了更高的要求,因此有效控制短路电流水平,寻找限制短路电流合理而经济的方法是电网发展面临的重大挑战之一。     

基于有限差分的燃油管道压力控制研究

高压油管是许多燃油发动机工作的基础,为经过高压油泵凸轮驱动柱塞的压油过程,两个活塞驱动的喷油嘴喷油的过程及有减压阀限制油管压力的过程中使得高压油管内的压力仍能保持稳定,考虑弹性模量与压力的关系,基于流体物理学理论建立高压油管流体动力学模型,结合有限差分进一步改进,在每一个时间微元内分析和刻画供油量和喷油量的动态关系,从而得到下一个时间微元的高压油管内的密度和压力,之后基于增加减压阀的流体动力学平衡模型,设计遗传算法实现模型的优化求解。最终得出能使油管内部稳定在100 MPa附近的凸轮驱动柱塞的角速度,两个喷油嘴喷油的时间间隔以及减压阀的开启阈值。     

制备方法对Ba2FeMoO6双钙钛矿磁性能的影响

采用湿化学法和固相反应制备了Ba2FeMoO6双钙钛矿化合物,对比研究了制备方法对其磁性能尤其是磁卡效应的影响.实验结果表明,湿化学法准备的样品具有较高的磁化强度,在居里温度附近磁化强度随温度的变化更加陡峭,因此具有较大的磁熵变值.     

燃料油中噻吩类硫化物脱除技术研究进展

综述了燃料油中噻吩类硫化物脱除技术的研究进展。认为加氢脱硫技术存在投资大,运行成本高等问题;吸附、氧化、生物等非加氢脱硫技术将成为未来发展的趋势。离子液体脱硫技术将成为噻吩类硫化物非加氢脱除技术的研究热点,工业化前景广阔。     

利用卡尔曼滤波和人工神经网络相结合的油藏井间连通性研究

油藏连通性的认识对于制定合理的开发调整方案和提高水驱油藏采收率具有重要意义。基于注采井的生产动态数据,建立一种卡尔曼滤波和人工神经网络相结合的分析方法,对油藏井间动态连通性进行定量表征研究。考虑到注入数据的噪声污染和注入信号在地层传播过程中的时滞影响,分别利用卡尔曼滤波算法和非线性扩散滤波器对注采数据进行预处理,从而减少注采数据对机器学习模型的干扰,提高连通性分析的准确性。基于预处理后的历史注采数据,对以生产井产液量为响应,注水井的注水量为输入的人工神经网络进行训练和参数优化,模拟和挖掘注采系统中的井间连通关系。通过对训练好的模型进行参数敏感性分析,量化油藏井间连通程度。应用所建模型和方法分析了均质、各向异性、包含封闭断层、具有高渗透带的4种典型特征油藏和实际非均质油藏的井间连通性。计算结果与油藏地质特征高度吻合,验证了该方法的实用性,可作为量化注采系统连通状况的有效方法。     

基于机器学习方法的油井日产油量预测

油藏数值模拟是进行油田产量预测最为常用的方法,但其准确性建立在精确的地质模型和较高质量的历史拟合基础之上。为了克服数值模拟计算耗时长、成本高和所需数据资料多等缺点,建立了一种利用机器学习方法,根据现场广泛易得的油藏静态资料和开发动态参数实现油井日产油量的快速准确预测。传统的BP神经网络无法准确描述产量变化在时间维度上的相关性,因而基于长短期记忆神经网络(LSTM),建立能够考虑生产动态数据变化趋势和前后关联性的产量预测模型,是实现油井日产油量预测更为有效的途径。首先根据平均不纯度减少(MDI)方法,分析各个因素对单井产量的影响程度,基于特征参数的重要性进行数据降维,排除不相关的冗余特征,确定影响油井产量的主要因素。结合筛选出的特征参数和日产油量数据对LSTM模型进行训练和优化,建立最终的油井产量预测模型。利用实际油田数据对建立的模型进行验证和应用效果评价,结果表明基于LSTM模型的产量预测值与实际值高度一致,能准确反映产量的动态变化规律,为油井产量预测提供了一种新的方法。     

基于现场检测参数反演的大坝渗流安全分析

水帘水库大坝为浆砌石重力坝,水库自建成后出现两岸坝肩裂缝、坝内排水廊道底板渗水、挑流鼻坎两边挡水墙裂缝等问题,一直处于带病运行状态。为掌握大坝安全状况,根据水帘水库地质勘探和大坝安全鉴定现场检测资料,通过参数反演,对非溢流坝段和溢流坝段的典型断面进行二维渗流有限元法计算分析,全面评价了水帘水库大坝的渗流安全状况。结果表明:水帘水库上游防渗面板防渗效果下降,坝踵建基面处渗透坡降较大;在设计和校核工况下,大坝坝基扬压力较大,坝基排水孔处扬压力折减系数大于设计折减系数,大坝渗透稳定性不满足规范要求。更多还原     

不同评价方法对水库水质评价的适应性

目前水体水质评价方法众多,如何筛选合适方法对水质状况进行科学评价,是环境保护中一项基础性和重要性工作。以广东省某水库2008年-2013年水质监测数据为基础,利用单因子评价法、综合污染指数法、模糊综合评判法和灰色关联分析法对水库水质进行了评价,对比分析了这四种方法评估结果的合理性以及存在的缺陷。研究表明:(1)不同方法的评价结果存在较大差异。灰色关联分析法评价的水质状况最好,模糊综合评判法的评价结果与其他方法评估结果的一致性最高。(2)不同方法受权重的影响也存在较大差异。灰色关联分析法受权重影响最小,而模糊综合评判法受权重影响最大。(3)灰色关联分析法则适用于初级使用者;模糊综合评判法适用于相关知识和经验丰富的人群;单因子评估法适用于流域最严格水资源管理;综合污染指数法仅能确定水体是否污染,但不能确定具体水质级别,可以作为一种补充方法。(4)为准确评估水体水质级别,减少权重和方法对结果的影响,建议采用多种评估方法进行综合分析。     

KTP腔内倍频已实现33W绿光的稳定高平均功率输出

用本所熔盐法生长的KTP晶体作为腔内倍频材料,已从Nd:YAG激光器获得6.5W完全连续的绿光输出.在使用25kHz.声光Q开关的情况下,绿光的平均输出功率达到33W.此外,本实验对KTP倍频器的均匀性和稳定性也做了检验.     

基于线性化因子更新的频域迭代判决反馈均衡

迭代块判决反馈均衡(Iterative Block Decision Feedback Equalization,IBDFE)是单载波频域均衡中一种行之有效的非线性均衡算法,但算法计算复杂度随迭代次数增加而增大。本文针对传统IBDFE算法的不足提出一种基于线性因子更新的频域迭代判决反馈均衡算法,利用了线性因子更新来降低均衡器复杂度,并引入修正因子计算反馈滤波器系数以避免性能损失。仿真结果表明,所提出算法性能与传统IBDFE算法相比复杂度降低且在误比特率为10-5时有0.12 dB的性能增益,与已有的低复杂度算法(Low-Complexity IBDFE,LC-IBDFE)相比有0.1 dB的性能增益。