耐高温低浓度瓜胶压裂液研究与应用

在高温、低孔低渗储层压裂改造中,常用的瓜胶压裂液浓度一般为0.45%~0.50%,瓜胶的浓度高,对储层的伤害大,且近年来瓜胶的价格明显上涨,施工费用增加。因此优选了性能优异的超级瓜胶、表面张力小的助排剂,并研制出水解半径大的复合型多头交联剂,最终得到耐高温低浓度瓜胶压裂液,该压裂液瓜胶质量分数为0.30%~0.35%时,耐温达130℃(黏度小于8 m Pa·s),具有破胶彻底、低残渣(117 mg/L)、对岩心的伤害率小于10%、流变性能好等优点。该压裂液在塔河535井现场应用取得了显著效果。     

基于双参数自适应优化的无人履带车辆轨迹跟踪控制

为解决定参数轨迹跟踪控制器工况适应性差的问题,基于改进粒子群优化(IPSO)、多层感知机(MLP)算法,设计一种双参数自适应优化的无人履带车辆轨迹跟踪控制算法。离线状态下,基于采集的实车数据,以轨迹跟踪的高精度、高稳定性、低时间成本为目标,利用IPSO算法构建了不同运动基元下的最优参数组合数据集,并以运动基元类型和车速等为特征向量,控制时域长度、时间步长为标签,采用学习率自适应优化算法完成MLP神经网络模型的训练。在线状态下,根据规划层下发的轨迹信息和车辆状态反馈信息,由MLP神经网络输出预测的最优控制时域长度和控制时间步长,作为双参数输入到模型预测控制算法中,完成自适应轨迹跟踪控制。基于ROS-VREP的联合仿真和基于双侧独立电驱动履带平台进行实车试验。研究结果表明,在包含大曲率转向的综合工况下,与相同计算时间成本的定参数轨迹跟踪控制算法相比,所设计的轨迹跟踪控制器横向偏差均值、航向偏差均值以及转角变化率均值分别降低了30.5%、17.2%、7.8%,证明了算法的可行性和有效性。     

基于可通行度估计的无人履带车辆路径规划

针对现有路径规划方法对地形特征考虑不足的问题，以无人履带车辆为研究对象，提出一种基于可通行度估计的路径规划方法。基于卷积长短期记忆(Conv LSTM)网络，从连续轨迹上提取激光雷达点云的空间特征和时间关联特征，融合车辆运动特征，估计地形可通行度。基于地形可通行度，改进A^*算法的节点扩展方式和代价函数，输出满足无碰撞约束和低可通行代价的离散路点；使用无梯度迭代平滑算法减小路径松弛度和可通行度代价；再使用三次B样条曲线对离散路径进行拟合，输出平滑参考路径。以参考路径建立Frenet坐标系，构建基于可通行度代价的安全走廊，在满足无碰撞约束、低可通行度代价的前提下，在走廊内生成满足车辆运动学约束的平滑路径。试验结果表明，所提出的方法能够充分考虑地形特征，提升路径规划结果的稳定性和可通行性。