石油钻杆刺穿失效原因分析

某石油钻杆在油田使用过程中发生早期刺穿失效。运用理化检测技术对失效的钻杆进行宏观形貌、化学成分、显微组织、力学性能分析和硬度测定。结果表明,钻井过程中在腐蚀介质的作用下,在钻杆内壁起刺处首先形成腐蚀坑,在复杂交变应力载荷作用下,钻杆表面腐蚀坑底部形成微裂纹并迅速扩展,最终导致钻杆发生腐蚀疲劳失效。为预防此类失效的发生,要严格控制钢管轧制工序,选用合适轧制工具尺寸,提高钢管内外壁表面质量,避免钻杆在油田使用时再次发生腐蚀疲劳失效。     

诗情"花"意引人醉

我虽不养花,却喜欢赏花。华夏农历每月都有一种代表性的花开放,民间称谓“十二姐妹花”,而诗中均有对这些花的描述,我便在赏花读诗之余“采撷”下来。 正月梅花 宋代文学家王安石《梅花》诗曰:“墙角数枝梅,凌寒独自开,遥知不是雪,为有暗香来。”唐代黄蘖禅师有     

OTIS电梯用钢丝绳的生产工艺研究

介绍OTIS电梯用钢丝绳的生产过程、工艺设计、生产过程控制和技术参数制订,以8×19S结构钢丝绳为例,结合国内电梯钢丝绳标准GB 8903—1988,并参照OTIS电梯用钢丝绳的特殊性能,对相应的配丝尺寸进行改动,采用预变形、后变形、股绳淋油、合绳过程张力控制、在线预张拉等工艺措施,使整绳破断拉力提高19%,60万次疲劳实验后伸长率小于0.31%,各项性能指标满足要求。     

NBR/Nano-BaSO4复合增韧PVC压延膜基体材料性能研究

用机械共混法制备了聚氯乙烯(PVC)/纳米硫酸钡(Nano-BaSO4)/丁腈橡胶(NBR)复合材料。通过压制成型制备标准試样,使用万能试验机测试复合材料拉伸强度、撕裂强度、悬臂梁缺口冲击强度,高阻抗分析仪测试表面电阻率,扫描电子显微镜(SEM)及热重分析仪(TG)进行微观形貌及热重分析,探究了NBR、Nano-BaSO4的加入量对复合材料力学性能、导电性能、热稳定性以及微观结构的影响。结果表明,NBR和Nano-BaSO4可协同增韧PVC,随着NBR和Nano-BaSO4加入量的增大,PVC复合体系的断裂伸长率、悬臂梁缺口冲击强度先增加后减少;复合体系的表面电阻率随着NBR加入量的增大而逐渐下降,随着Nano-BaSO4加入量的增大而不断上升;TG结果表明,NBR能改善PVC体系的热稳定性;SEM结果表明,NBR与PVC相容性良好。     

干式多流束水表流量性能误差分析

水表的零部件结构和工作压力，以及水的温度和流动状态等会对水表的流量检测产生影响。为了保持并提高企业的市场竞争力，需要对干式多流束水表流量性能误差进行深入分析。介绍了干式多流束水表的工作原理，深入探讨和分析了计量机构内零部件结构对水表流量性能的影响。分析结果表明，叶轮、叶轮盒和密封板对水表流量性能产生较大的影响。这将对从事流量仪器研发的人员具有一定的参考价值。     

延伸服务用心用情

2020年11月底,我作为冀北廊坊供电公司冬奥电力保障团队队员与另外3名先遣队员一起来到张家口崇礼区,负责国家越野滑雪中心场馆技术楼的电力保障。在海拔1650米的国家越野滑雪中心,山上的气温低至零下30摄氏度,我们每天都要走8千米雪道巡检设备。     

基于主动学习的图像分类技术：现状与未来

图像分类作为计算机视觉领域中的重要研究方向之一，应用领域非常广泛.基于深度学习的图像分类技术取得的成功，依赖大量的已标注数据，然而数据的标注成本往往是昂贵的.主动学习作为一种机器学习方法，旨在以尽可能少的高质量标注数据达到期望的模型性能，缓解监督学习任务中存在的标注成本高、标注信息难以大量获取的问题.主动学习图像分类算法根据样本选择策略，从未标记样本数据集合中选择出信息量丰富，对分类模型训练贡献更高的样本进行标注，以更新已标注训练数据池，如此循环直至满足给定的停止条件或模型标注预算耗尽.本文对近年来提出的主动学习图像分类算法进行了详细综述，并根据所用样本数据处理及模型优化方案，将现有算法分为三类：基于数据增强的算法，包括利用图像增广来扩充训练数据，或者根据图像特征插值后的差异性来选择高质量的训练数据；基于数据分布信息的算法，根据数据分布的特点来优化样本选择策略；优化模型预测的算法，包括优化获取和利用深度模型预测信息的方法、基于生成对抗网络和强化学习来优化预测模型的结构，以及基于Transformer结构提升模型预测性能，以确保模型预测结果的可靠性.此外，本文还对各类主动学习图像分类算法...     

卫星VCM数传高效低功耗LDPC编码器

随着空间探测任务需求愈加复杂,卫星有效载荷传感器精度不断提高,星地链路传输数据量大幅增加.为满足近地轨道(low Earth orbit,LEO)卫星可变编码调制(variable coding modulation,VCM)数传系统对高通量、低功耗、高可靠性信道编码应用需求,提出了一种基于第二代数字视频广播(the ...     

“热情”高涨 国内空调市场与天气同步升温

<正>热热热！2023年来最强高温在“618”年中大促前后袭来！中国天气网预计,6月14日起,京津冀、山东、河南等11地将开启连续高温模式,部分地区将冲击40℃。回顾2022年6月份,疫情影响以及华南地区持续降雨等因素抑制空调消费,加上成本压力下企业618的促销力度有限,结果是6月空调旺季“哑火”。反观2023年,根据奥维云网排产数据显示,2023年6月份空调企业内销排产1177万台,同比增长37.7%。空调内销排产已经持续了4个月的增长态势,将在6月份再冲高点。在2022年同期低基数的背景下,2023年增长势能充足。当“618”年中大促遇到高温天气,空调市场势必一洗2022年颓势,也将随夏季升温！