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71.
固井后水泥浆“失重”将导致作用于气层的液柱压力下降,可能引发欠平衡,发生早期气窜。进行准确的失重压力评价是制定固井憋压候凝技术、实现压稳防窜的关键。而目前国内外采用的失重压力经验公式和水泥浆失重测量装置并不能很好地反映井下条件水泥浆失重规律。基于此,采用等比例缩小尺寸方法,研发了一套高温高压水泥浆失重压力评价实验装置,开展了直井和斜井中典型水泥浆失重压力实验。结果表明,初凝时刻,稳定性差的水泥浆液柱压力可能低于等高清水柱,而稳定性好的水泥浆液柱压力可能高于等高清水柱。按照经验法设计环空憋压值,可能憋压不足引发气窜,也可能憋压值偏高压漏地层。因此,提出了一种分段计算水泥浆失重压力的方法,在四川盆地磨溪—高石梯区块高压气井得到检验,指导了环空憋压候凝。固井质量合格,固井后未发生环空气窜。 相似文献
72.
广州抽水蓄能电站是我国目前最大的抽水蓄能电站。作为运行管理单位,自1994年底峻工投产以来,电厂深化了管理改革,并取得了初步成效。目前全厂员工91人,中控室实行每班1人的值班方式,电站各项运行指标优于一些法国同类电厂的同期指标。 相似文献
73.
74.
75.
分布式一致性算法可用于解决分布式协作参数估计等许多问题,但在无线传感器网络的应用中还要满足低能耗、高可靠性、实时性的要求.为加快一致性算法的收敛速率,以降低通信能量开销和满足实时性的要求,提出了一类基于连通支配集(CDS)的分簇一致性算法(CBDC),其包括基于CDS的分簇算法和簇上一致性算法两个基本构件.提出了一种基于邻居连通度的连通支配集构造算法(NCCDS)及基于NCCDS的分簇方法.对基于CDS的CBDC算法进行了仿真,结果表明,相对其他经典CDS构造算法,基于NCCDS的CBDC算法对收敛速率的改善更好. 相似文献
76.
基于拓扑特性的分布式虚拟骨干网算法 总被引:1,自引:0,他引:1
由于在任意连通网络中搜索最小连通支配集(minimum connected domination set,简称MCDS)是NP完全问题,提出了一种拓扑感知的MCDS启发式算法——TACDS(topology-aware connected domination set),并证明了其正确性.通过利用节点的拓扑特性,减小了支配节点选择的盲目性.该算法能够根据2跳内的局部拓扑信息构造出较小的CDS(connected domination set),从而得到基于该支配集的虚拟骨干网.仿真结果表明,该算法优于其他分布式CDS算法,可以更好地近似MCDS. 相似文献
77.
目前在中国废旧轮胎的再利用率比较低,而橡胶作为堵漏材料在油田应用方面有其独特的性能优势:易形变、膨胀自封、物理及化学稳定性好等。通过对废旧汽车轮胎的粉碎处理,形成不同粒径的橡胶颗粒,在室内进行堵漏实验评价。结果表明,橡胶颗粒XJ-1最小封堵压力为2.8MPa,击破压力为3.6MPa,单独使用可封堵0.5~1mm裂缝,复合其他堵漏材料可封堵2~3mm裂缝,承压能力达4MPa,橡胶颗粒抗温达135℃。橡胶堵漏材料应用于油田堵漏作业中,可以解决复杂井漏问题,成本低廉,同时降低环境保护压力。 相似文献
78.
四川盆地地质构造复杂,以川西地区为例,井深7000 m以上,安全密度窗口仅0.05~0.08 g/cm3,固井漏失风险高,通常被迫反挤水泥浆补救,固井质量段长合格率仅39.6%。基于此,开展控压固井工艺研究,以川西地区为例,分析了井筒工作液密度、钻井液流变性、顶替排量、环空控压值对固井防漏和顶替效率的影响。研究表明,控压固井前钻井液等井筒工作液密度下调范围宜在0.05~0.08 g/cm3;钻井液动切力宜低于6 Pa;固井顶替排量应不低于22 L/s,即环空返速为0.9m/s,同时顶替后期应根据薄弱层位压力当量密度,采取变排量顶替技术;采用控压下套管工艺和分段憋压候凝技术解决常规下套管工艺和候凝工艺的不足。控压固井技术在四川盆地窄密度窗口超深井应用26井次,创造了多项应用指标记录,最大井深7793 m,最小密度窗口0.05 g/cm3,一次上返率为100%,固井合格率为100%,复杂易漏失井固井质量段长优质率由21.45%提高到44.58%,较好地解决了固井漏失低返问题。 相似文献
79.
80.
针对风电机组运行工况复杂,实际采集的振动信号存在分布差异,导致故障诊断模型的分类效果偏低问题,提出一种具有多核领域适应(MKDA)的多尺度卷积神经网络(MSCNN)风电机组轴承故障诊断研究方法(MKDA-MSCNN)。该方法通过迁移理论将已知风电机组知识迁移至目标风电机组实现故障诊断。首先,利用源域数据预训练MSCNN网络,再利用多核领域适应减小源域和目标域分布差异,最终获得目标风电机组故障诊断模型。试验结果表明,该文提出的MKDA-MSCNN方法在实际风电机组轴承故障诊断中分类精度高达96.17%,对比结果表明该文所提方法的故障分类准确度优于其他深度学习和深度迁移学习方法,对迁移学习理论在实际工程风电机组轴承故障诊断中的研究具有一定价值。 相似文献