GCY-X体膨型堵漏剂的研制与性能评价新方法

用水溶液聚合法合成了一种具有膨胀可变形性的堵漏剂GCY-X,并对其性能进行了评价.评价结果表明,该堵漏剂在室温下的吸蒸馏水倍数为303倍(m/m),在须五段现场钻井液中的吸液倍数为20倍,抗温可达100℃.通过对现有仪器改造,形成了体膨型堵漏剂产品的封堵性能评价实验方法.封堵评价结果表明,GCY-X与钻井液的配伍性好,配伍钻井液针对宽度为1.2～2.5 mm的岩心模拟裂缝的封堵能力可达100％,承压能力为6MPa.形成的GCY-X产品封堵性能评价实验方法可行有效,弥补了目前针对体膨型堵漏剂封堵性能评价方法存在的不足.     

含纤维的超低浓度稠化剂压裂液的研究

川西地区所用压裂液稠化剂含有水不溶物,压裂液破胶不彻底,导致滞留地层的残渣较多,严重损害储层,降低了储层改造的效果。通过实验研究得出,纤维在压裂液中具有一定的辅助携砂作用,初步探讨了纤维的携砂机理,进而以川西地区中浅层常规压裂液为基础,配制出了稠化剂浓度为0.2%、纤维加量为0.7%的超低浓度稠化剂压裂液,该压裂液携砂性能好,残渣量较少,储层损害小,现场应用取得成功,川孝270井用该压裂液对储层改造后获得天然气产量为8000m3/d,增产效果显著。     

醇基压裂液配方体系优化与性能评价

针对低孔、低渗、含水饱和度高等难动用储层特征造成压裂液在储层中易形成水化膨胀和运移,导致储层水锁、水敏、压裂液返排差等难题,探索和研究适用于致密碎屑岩储层的醇基压裂液体系配方,确定了甲醇加量为15%的最佳醇基压裂液体系。性能评价结果表明,该醇基压裂液表面张力为24.32 m N/m,伤害率为18.21%,远低于常规压裂液,可有效降低压裂液对储层的水锁伤害。     

沙河漯河水文站马司京干法洪水演算预报方案优选与应用探讨

通过选取漯河、马湾及何口3个水文站1970-2005年35年水文资料,根据马司京干法应用要求和沙澧河河道特性,共制定了4套洪水演算预报方案,“先演后合”法、“先合后演”法各二种,进行预报方案演算,最终确定最优方案和应用探讨。     

自动识别酒驾与事故报警系统

酒驾是车辆超速和鲁莽驾驶的主要原因之一,为了预防酒驾而导致的交通事故频发,设计一套汽车自动识别酒驾与事故报警系统.采用酒精传感器来检测驾驶员的酒精含量情况,并在此基础上集成板载压力传感器、MEMS传感器和摄像机以增强对事故的等级识别,最后通过车载GPS获取车辆位置信息,经安装在车上的Rasp-berry pi3板以及腾...     

基于集对分析的SFT特征函数重构及性质研究

为研究系统功能状态中确定(可靠及失效)和不确定状态之间的关系,本文提出使用联系数重构空间故障树(space fault tree,SFT)的特征函数.确定和不确定状态使用二元联系数特征函数;可靠、不确定和失效状态使用三元联系数特征函数.本文论述了使用集对分析思想研究系统功能状态的可行性,得到了元件故障概率分布和系统故障...     

基于空间故障网络的系统故障发生潜在可能性研究

为了在系统故障演化过程(system fault evolution process,SFEP)中,根据系统故障事件累计数据,获得当一些事件发生后对系统最终故障发生的影响,提出一种基于空间故障网络(SFN)的系统故障发生潜在可能性分析方法.该方法的特点是根据系统运行期间发生各类事件及事件间关系,建立事件关系数据库,绘制SFN.当某种工况下已发生一些事件后,根据这些事件的因果逻辑关系和传递概率,得到这些事件能否引起系统故障、故障模式及发生可能性.通过典型实例说明了该方法的使用过程和分析效果,表明其可适应大规模故障数据处理和SFEP故障发生潜在性分析.     

云化SFT下的径集域与割集域的重构与研究

为了克服原有SFT体系中径集域和割集域处理具有模糊性、随机性和离散性故障数据能力不足的问题,使用云模型和SFT相结合的方法来解决该问题。首先使用云模型云化SFT特征函数,得到云化特征函数,进而云化径集域和割集域,最终得到云化径集域和云化割集域。云化径集域和云化割集域没有严格的分界线,分布区域是通过云滴表示的。若云滴表示的元件/系统故障概率小于P_b,这些云滴存在的区域即为云化径集域;反之大于P_b的云滴存在的区域为云化割集域。通过实例分析了元件X₁和系统的云化径集域和云化割集域,得到了他们适合工作的环境因素变化范围组合。分析过程和结果表明云化径集域和云化割集域能克服原始故障数据的不确定性。     

基于师门关系的研究团队挖掘算法

为了更合理地挖掘研究团队,提出了一种基于师门关系的研究团队挖掘算法。首先,使用BiLSTM-CRF神经网络模型抽取学位论文致谢部分的师门和同门命名实体;其次,构建师生之间的指导合作关系网络;然后,改进鲁汶算法,提出基于师门关系的鲁汶算法来实现研究团队挖掘。在American College football等数据集上对比了标记传播算法、聚集系数算法与鲁汶算法的性能。此外,在三个不同规模的学位论文数据集上对比基于师门关系的鲁汶算法和原始鲁汶算法的运行效率。实验结果表明,数据规模越大,基于师门关系的鲁汶算法运行效率提升越明显。最后,在国防科技大学学位论文数据集上验证基于师门关系的鲁汶算法的研究团队挖掘性能。实验结果表明,所提算法挖掘的研究团队在团队的合作紧密程度、规模、内部联系和稳定性这四个方面比基于论文合作网络的挖掘方法更为合理。     

SFEP文本因果关系提取及其与SFN转化研究

为将系统故障演化过程(system fault evolution process,SFEP)的文本描述转化为空间故障网络(space fault network,SFN)结构,用于故障分析,本文提出SFEP文本因果关系提取方法,及其与SFN基本结构的转化方法。首先给出SFEP中事件的几种典型因果关系。随后提出因果关系与SFN基本结构的转化流程。本文方法围绕着关键字和因果关系组模式展开,通过模型的不断学习补充和丰富关键字和组模式。最终使方法具备将SFEP文本转化为SFN结构的能力。以飞机起落架故障发生过程文本为例进行了应用,实验结果表明该方法可用于SFEP文本中的因果关系分析,并得到了理想的SFN。完善的关键字和组模式有利于使用计算机智能处理SFEP的SFN。