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南海EP油田为低品位稠油油田,开采过程中面临地层天然能量不足、原油流动性差、平台有限空间布置地面人工注水设施困难等问题。为有效开发EP油田,提出了一种利用深部高温含水砂层在井下人工注水的闭式地热水驱技术。从深部巨厚水层加热效应、自源闭式注水方式适应性、井筒流动性改善的“拐点”效应、井筒再造技术释放油井产能等4个方面,分析了EP油田地热驱油的可行性。运用油藏工程方法、物理模拟实验和数值模拟法,评价和预测了该油田地热水驱采收率。物模结果表明,地热驱油可以使地层温度提高40℃,最终驱油效率提高14.72个百分点;数模方法预测地热水驱可提高采收率13.09个百分点。选取EP油田A14井组进行了现场试验,实施地热水驱后,井区压力得到恢复,水井对应的3口油井产量上升,首口见效井日产油由30 m 3提高到102 m 3,地热水驱效果显著;目前已实施2口地热注水井。 相似文献
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冰在斜面结构上的纵横弯曲破坏分析 总被引:7,自引:2,他引:7
说明了在冰排与斜面结构相互作用分析中应当考虑水平力的附加弯矩作用,按照纵横弯曲模式进行了冰荷载和冰的断裂长度分析,给出了简化的公式和算例。结果表明,上述考虑将使冰力和冰的断裂长度趋于减小。预测的断裂长度与现场观测结果大致吻合。 相似文献
115.
为了解决当前人工智能预测方法在滚动轴承状态趋势预测中预测精度较差、计算效率较低的问题,提出基于强化学习单元匹配循环神经网络(RLUMRNN)的滚动轴承状态趋势预测新方法。先采用滑动平均奇异谱熵作为滚动轴承状态退化特征,再将该特征作为RLUMRNN的输入完成滚动轴承状态趋势预测。在RLUMRNN中,利用最小二乘线性回归法构造单调趋势识别器,将轴承整体的状态退化趋势分为上升、下降、平稳3种单调趋势单元,并通过强化学习为每一种单调趋势单元选择一个隐层数和隐层节点数与其相适应的循环神经网络,从而改善了RLUMRNN的非线性逼近能力和泛化性能;用3种单调趋势单元和不同隐层数、隐层节点数分别表示Q值表的状态和动作,并构造关于循环神经网络输出误差的新型奖励函数,以明确强化学习的目标,从而减小循环神经网络的输出误差,避免在Q值表更新过程中使Agent(即决策函数)盲目搜索,提高了RLUMRNN的收敛速度。通过双列滚子轴承状态趋势预测实例验证了该方法具有较高的预测精度和计算效率。 相似文献
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117.
118.
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通过对网页中无关信息分布特点和模式的分析,提出了一种新颖的网页内容精化算法——基于网站拓扑信息的网页无关内容识别与剔除算法。该算法在对网页内容进行分区后,认定与父节点网页具有相同内容的分区为该网页无关信息内容分区并将其删除。测试结果表明,该算法具有较高的识别率及精度。 相似文献
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利用MSC.Patran和MSC.Nastran进行浮筏系统的冲击动响应分析计算是一项烦琐而复杂的过程,定制开发浮筏冲击动响应分析计算系统具有重要的应用价值.描述了系统的设计框架及功能模块,介绍了系统的具体实现及工作流程.为了充分利用已有的数据资源,系统中实现了MSC.Patran与已有浮筏数据库系统的交互.通过一个工程示例,说明了系统的有效性. 相似文献