HP295中间裂纹产生机理分析及控制措施

通过对HP295封头冲压开裂件缺陷光电镜分析,查找到缺陷产生部位及其导致原因。对多组铸坯低倍样检查,发现中间裂纹是缺陷根源。此后,根据现场生产情况,分析钢中磷、硫含量、钢水过热度、铸机设备精度、拉速和二次冷却强度等因素对铸坯中间裂纹的影响。通过降低磷、硫,控制过热度,调整设备精度,降低拉速以及优化二次冷却等措施,HP295铸坯中间裂纹得到有效控制,用户加工开裂现象完全杜绝。     

基于DRSA和BP神经网络风电机组检修决策

为缩减运维成本,降低检修资源配置,提出一种基于优势粗糙集DRSA和BP神经网络的风电机组检修决策新方法。基于风电机组多因素序信息系统表,采用优势粗糙集理论方法进行知识约简,获得检修决策规则集,将提取的规则集作为输入样本对BP神经网络进行训练,提高处理不确定性知识的能力。与基于DRSA的检修决策方法进行对比,该方法实现了风电机组的智能检修预测,更能优化机组检修资产的管理,为增加机组检修决策的透明性、合理性及科学性提供了依据。     

一种用于建筑3D打印的橡胶粉超高延性砂浆及制备

正由同济大学申请的专利(公布号CN 111807790A,公布日期2020-10-23)"一种用于建筑3D打印的橡胶粉超高延性砂浆及制备",涉及的砂浆材料配方为:水泥400～800,硅灰100～200,粉煤灰400～800,砂80～400,胶粉20～120,减水剂1～4,水300～390,聚乙烯纤维10～20。与现有技术相比,本发明通过配方的优化设计,进一步提升了3D打印胶粉砂浆材料的超高延性和高耗能能力,从而实现无筋的建筑3D打印。     

基于神经网络算法的井下裂缝诊断与堵漏技术

在钻井过程中，常常钻遇不同宽度的井下地层裂缝。钻遇裂缝时容易发生钻井液漏失现象，甚至发生钻井液失返现象，严重影响了安全、高效钻井。目前裂缝封堵的方法常存在封堵成功率不高、堵漏承压能力低的问题，其中一个重要的原因是对井下地层的裂缝宽度等特征认识不清。基于地层裂缝产生的岩石力学机理，确定影响裂缝宽度关键的6个力学和工程因素，并利用神经网络计算的非线性、大数据特点建立了井下地层裂缝宽度的分析模型，模型包含输入层、输出层和3个隐藏层。通过该模型诊断井下裂缝宽度，提高了计算精度，平均误差仅为2.09%，最大误差为5.88%，解决钻井现场仅凭经验判断裂缝误差较大和依靠成像测井成本较高的问题。同时根据神经网络模型诊断得到的裂缝宽度优化堵漏材料的粒径配比，提高了裂缝内的架桥封堵强度和架桥的稳定性，封堵层的承压能力达到12.8 MPa，反向承压能力达到4.5 MPa。现场堵漏试验最高憋压10 MPa，经过封堵作业后大排量循环不漏，达到了裂缝性地层高效堵漏的目的，堵漏一次成功。      

对拉型钢板桩围堰静压法施工

文章详细阐述了水工建筑物工程施工中应用越来越广泛的对拉型钢板桩的静压施工法,同时简述钢板桩围堰的后期维护监测及质量保证措施。