本科生科研训练的实践与探索

本科研训练是一种很好的实践教育手段,越来越多的高校利用科研训练提高本科生的综合素质.本文通过具体的例子介绍了我校本科生科研训练的实施情况,包括选题、训练内容和训练效果等方面.每个科研训练项目均经历了查阅资料、方案设计、方案评审和方案实施等过程,结果表明本科科研训练可以很好地培养学生的创新能力,提高学生分析问题和解决问题的能力,为学生研究生阶段的学习和工作打下了良好的基础.     

浅水区水下爆炸直达声辨识与时频分析

为有效截取直达声分量以分析真实的水下爆炸声源特性,提出一种利用局部相关峰进行直达信号辨识的标记算法,并建立起算法结果的评价函数,然后结合浅水区水下爆炸实验,对比射线理论计算所得直达声分量的数目,初步验证了算法合理性,最后对所捕获的最优直达声片段(宽度约1.8 ms)进行希尔伯特-黄变换(HHT),分析频谱特性。结果表明：直达声压级时间序列具有良好的自相关性,且在近程条件下,其相对排列特征能近似保持稳定;该算法可以获得较高的局部相关峰,使得直达声片段能够被清晰地标记出来,尤其是在超近程条件下,相关峰可达0.9以上;爆炸声源的主频带稳定在0~10 kHz,且峰值频率约1 kHz,但是当传播距离较远时,其形状会明显受到声速剖面影响。     

频谱资源利用的评价指标体系

频谱资源具有有限性、非消耗性、无边界性和易污染性,是一种不具备有形实体的资源。频谱资源的用途多样,涉及国防、公共服务等领域,这些特点使得对频谱资源的利用评价不同于土地和水资源等有形资源,不仅要考虑资源本身特点,同时必须结合技术与经济、现实与发展,从多个角度客观、可量化地评价频谱资源的利用情况。参考国内外研究成果,总结建立频谱资源利用指标体系的原则有四项:覆盖性、特征性、可比性、导向性。指标体     

基于抗挤强度及表皮因子的割缝筛管参数优化

针对割缝筛管参数优化问题,提出应综合考虑筛管抗挤强度及表皮因子进行多目标优化。利用有限元数值模拟方法建立了筛管抗挤强度模型,采用割缝筛管表皮因子模型表征油井生产效率。利用抗挤强度模型及表皮因子模型对缝形进行了优选,在缝形优选的基础上进行了缝宽、缝长及缝密对抗挤强度和表皮因子的影响规律分析;采用响应曲面设计方法,得到不同影响参数与抗挤强度、表皮因子之间的多元回归方程;基于多目标优化方法,以筛管最大抗挤强度、最小表皮因子为优化目标,建立了割缝筛管优化设计模型,得出了高抗挤强度、低表皮因子的割缝参数的最优组合。多目标优化结果表明:选择大缝宽和小缝长或小缝宽和大缝长组合以及高缝密、小间隔的筛管有较好的抗挤性能和过流性能。研究结果对延长筛管寿命和保证油气井的安全生产具有重要意义。     

塔里木盆地克深2气藏断层、裂缝、基质“三重介质”渗流及开发机理

克深2气藏属于典型的裂缝性低孔砂岩有水气藏,储层基质物性差,裂缝发育。研究发现,根据传统认识建立的双重介质模型计算的气藏压力传播速度慢、气井见水时间晚,渗流特征与实际存在较大差异。为此,结合当前各种静、动态资料,利用数值试井方法对气藏不稳定试井资料进行了系统分析,在此基础上建立数值模拟机理模型,对该气藏井组干扰试井的压力传播时间、干扰曲线特征以及气井水侵特征都进行了深入研究。结果表明,克深2气藏表现为断层、裂缝、基质“三重介质”的渗流特征,断层是气藏压力传播和水侵的高速通道。边水推进过程中,沿断层的水侵速度明显快于似均质裂缝储层,导致气井快速见水。研究提出的断层、裂缝、基质“三重介质”新渗流模式下的气藏渗流特征与实际情况高度吻合。机理研究表明：保持较低的开采速度,降低边部气井产量,同时优先对中、边部井间有断层的边部见水井进行带水或排水,可有效延缓边水沿断层向气藏中部的侵入速度,提高气藏的最终采收率。     

超深稠油注天然气气举降掺稀先导试验

塔河油田稠油埋藏深(5 500～6 700 m)、黏度高(10~2~10~3Pa·s)、胶质沥青质含量高,开采难度大。针对常规稠油掺稀工艺存在稀油供应压力大、经济效益差的问题,提出了稠油注天然气气举降掺稀的方法。通过油气混溶室内实验和现场先导试验相结合开展了稠油注天然气气举降掺稀工艺技术研究。结果表明,对于井筒举升难度大的稠油,利用天然气的混溶降黏和气举双重功效,能够有效地提升稠油井筒流动性,降低掺稀量,提高稠油开发效率。开展先导试验的XD1井在试验期间稀稠质量比由试验前1. 27下降至0. 63,平均节约稀油50. 4%,累计节约稀油421. 7 t,累计增油205. 4 t,取得了较好降黏增油效果。     

野战指挥所伪装方案评估中的集对分析法

野战指挥所伪装方案评估指标体系,以易评定或可测量因素作为评估指标,确定集对分析评估模型.并只讨论同一度,不讨论差异度与对立度,形成的联系矩阵即为被评估方案与理想方案对应指标的同一度.指标合成根据问题性质而定,可采用各项指标值与其相对权重系数进行线性或非线性叠加,或线性与非线性混合叠加方法.最后根据已确定的目标,对备选方案按其指标值大小排序,择其最佳者为最优方案.     

混合核函数SVM在变压器状态评估中的应用

核函数是SVM(Support Vector Machine,支持向量机)的重要组成部分,核函数的选取对分类效果有明显的影响。该文把混合核函数引入到变压器状态评估中。实例分析表明,混合核函数支持向量机提高了状态评估的准确率。