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喷射导管技术在深水钻井作业中的应用 总被引:9,自引:1,他引:8
深水油气日益成为海洋石油勘探开发的热点,但深水钻井作业面临着许多难题和挑战,喷射导管技术是解决深水浅层钻井难题的技术之一。该技术采用在喷射管柱内下动力钻具的方式,用钻入泥线以下的管串自身重力钻进,喷射到位后利用地层的粘附力和摩擦力稳固住导管,起出送入工具和管内钻具,完成导管的安装。喷射导管技术可避免因水泥浆密度过大而压破地层,也可避免深水由于低温等因素影响固井质量。我国第一口水深超千米的深水井——荔湾3-1-1井利用该技术成功完成了导管的安装,井口装置没有出现井口失稳的问题。随着我国深水勘探步伐的加快,越来越多的深水区块将投入勘探开发,喷射导管技术具有良好的应用前景。 相似文献
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输气干线分输站站址规划设计合理与否,直接影响到分输站至各城市门站之间输气管线总投资和未来管网系统的发展。为此,着重讨论并建立了以分输站站址、各城市门站与分输站之间管道直径、壁厚、分输站压力为设计变量,以各城市门站与分输站之间管道投资最小为目标函数的分输站站址优化数学模型。根据模型特点,采用混合离散变量复合形法与数据库技术相结合来求解分输站站址。以此站址为参考点,结合现场勘察,在参考点附近沿输气干线预选多个分输站站址,并对影响分输站建设和管理的环境因素用多目标模糊评价方法进行综合评价,以评价效果好的站址为最优分输站站址。用算例说明了分输站站址优化结果不仅与工艺参数变化有关,且与分输站所处环境因素有关。提出还应深入研究输气干线中具有多个分输站的站址优化问题。 相似文献
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水电站泄水道破坏修复工程,是一项风险高、难度大、前景广阔的系统工程。刘家峡水电站泄水道2号孔破坏修复的关键,是采用人工深水软导向浮体闸门封堵孔口,形成门后洞内旱地施工条件;龚嘴水电站10号冲砂底孔破坏修复的关键,增设浮体闸门采用自动潜行式浮体闸门封堵孔口,形成门后洞内旱地施工条件;哈萨克斯坦CHARDARA水电站SYNAS项目泄水底孔修复的关键,采用分次降水安装浮体闸门侧支承的方法,挡住引水发电机组的下游尾水,在泄水道进口检修门和流道出口之间形成门旱地施工。此3项泄水道修复工程在行业内没有先例,难度很大。整体方案具有创新性,并且均已高质量竣工并投入正常运行。 相似文献
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Wei Hui 《Frontiers of Computer Science in China》2007,1(3):361-372
Almost all applications of Artificial Neural Networks (ANNs) depend mainly on their memory ability. The characteristics of
typical ANN models are fixed connections, with evolved weights, globalized representations, and globalized optimizations,
all based on a mathematical approach. This makes those models to be deficient in robustness, efficiency of learning, capacity,
anti-jamming between training sets, and correlativity of samples, etc. In this paper, we attempt to address these problems
by adopting the characteristics of biological neurons in morphology and signal processing. A hierarchical neural network was
designed and realized to implement structure learning and representations based on connected structures. The basic characteristics
of this model are localized and random connections, field limitations of neuron fan-in and fan-out, dynamic behavior of neurons,
and samples represented through different sub-circuits of neurons specialized into different response patterns. At the end
of this paper, some important aspects of error correction, capacity, learning efficiency, and soundness of structural representation
are analyzed theoretically. This paper has demonstrated the feasibility and advantages of structure learning and representation.
This model can serve as a fundamental element of cognitive systems such as perception and associative memory. 相似文献
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