油藏数值模拟中BILU0-GMRES方法的应用

在油藏数值模拟中通常需要将数学模型转化为大规模线性方程组,求解这些方程组将耗费大量的时间。考虑到黑油模型的物理特性,将其在油藏节点上离散得到的子阵视为构成系数矩阵的基本元素,利用块不完全LU0(BILU0)预处理方法与块广义极小残量法(BGMRES)相结合,迭代求解方程组得到BILU0-GMRES方法。该方法具有更强的稳定性和收敛性,它能提高系数矩阵迭代的速度,减少迭代收敛的次数,并且矩阵规模越大,这种优势越明显。对严重非均质边底水油藏SPE9的测试结果表明,块预处理GMRES方法具有较高的精度,能够准确模拟油藏的开发过程并对生产动态作出预测。     

GHM类正交多小波变换及其在地震资料去噪中的应用

多小波是对小波理论的一个新发展,它可以同时满足正交性、对称性、短支撑等良好的特性要求。本文介绍了多小波变换的基本理论、变换过程及预处理方法,提出了基于GHM类多小波分析的地震信号去噪方法。对理论数据和实际资料进行的软阈值去噪处理表明,多小波变换在有效压制随机噪声的同时,还能较好地保留原信号的特征信息,是一种行之有效的去噪方法。     

榆林气田含油含醇污水预处理工艺改造效果评价

污水预处理直接关系到后续处理能否正常运行。榆林天然气处理厂污水预处理系统自投产以来经常出现过滤器、换热器堵塞,无法加入药剂等现象,致使污水处理效果不理想。为此,通过深入分析该厂含油含醇污水预处理工艺存在的问题,进行了工艺改造,优化了工艺流程和加药方案,变原来的两级沉降两级除油为三级沉降三级除油,并在加药流程前增加蒸气混合加热器,使预处理药剂絮凝反应效果达到最佳。改造取得了满意的效果,预处理后的含醇污水油含量降至20 mg/L,铁离子含量降至0.5～1.0 mg/L,悬浮杂质浓度小于5 mg/L,含油含醇污水透光率在95%以上,既可以满足甲醇回收装置的进料要求,又有效缓解了后续设备、管线堵塞的问题,达到了预期目标。     

芳纶浆粕预处理方法的研究进展

为了使芳纶浆粕纤维在橡胶中取得良好的增强作用，纤维在橡胶中的分散性及界面粘合显得非常重要。本文论述了芳纶浆粕纤维预处理的必要性，以及各种预处理方法。     

光度法测定挥发酚的实验研究

文章对挥发酚测定过程中可能影响检测结果的因素进行研究。探讨实验用无酚水的制备与保存,无酚水的替代用水,蒸馏预处理的技术要求,标准曲线制作的方法改进,加药比色中常见的问题。得出：在挥发酚的测定实验中,要使用无酚水或等质量的实验用水进行试剂配制和样品测定,要进行蒸馏预处理等,提高了测定数据的准确性。     

基于小波包变换预处理的铝电解槽针振信息元分析与诊断

简述了小波包变换的基本原理及利用小波包对电压信号进行分解的方法。针对铝电解槽电压波动信号的频谱特点。采用小波包分析方法提取了电压信号的特征向量。将信号分解到8个频段内。进行预处理得到频段能量特征向量。应用BP神经网络建立了特征向量到振针信息元之间的映射。仿真结果表明，小波包分析能够有效地将隐藏在正常电压信号之中的早期弱故障信号提取出来，从而发现槽子的早期不良症状。     

基于SWRL规则与本体相似度的语义检索模型研究

在综合分析信息检索系统现状的基础上,探讨目前信息检索系统存在的问题,深入研究基于本体的信息检索系统的关键技术,包括领域本体的建设方法、SWRL（Semantic Web Rule Language）推理规则、基于本体的查询预处理以及语义处理,并从本体概念相似度和相关度的角度论述了基于本体的语义处理技术。通过这些研究,提出了使用OWL构建领域本体,结合查询预处理以及推理扩展规则SWRL的信息检索模型。     

餐厅污水快速预处理方法研究

目前大多数营业性餐厅厨房内布置拥挤，可利用空间极为有限，对污水处理装置的外形尺寸要求十分苛刻。事实上，污水在设备内的停留时间若超过２０ｍｉｎ，设备就可能因其尺寸过大而难以被用户接受。为此，提出采用以“离心气浮”复合过程为主要工艺的污水快速处理装置对餐厅污水进行预处理，其理论研究和实际样机的运行结果表明，餐厅污水中悬浮性有机物含量占污水中全部有机物量的较大比例，通过积极地分离其悬浮性有机物质可以大幅度降低污水的有机物浓度，并符合污水允许排放标准     

橡胶坝底座对河流弯道段水沙运动影响的分析

本文以延河人工湖工程为研究对象，对人工渠化河流弯道段修建充水式橡胶坝工程后，橡胶坝底座引起河道水流流态和横向流速分布，河床演变和河道洪水位等水沙运动规律的变化进行了试验研究。试验发现，在橡胶坝工程修建后，橡胶坝底座对坝址上下游一定范围内 道横断面横向流速分布，河床冲淤２变化及河道沿程洪水位均具有一定的影响，影响的程度及范围随着河道洪峰流量的增大而加大，在河道凹岸支流有洪峰入汇的情况下，由于支流的顶     

基于聚类的数据预处理算法在击剑训练负荷分析系统中的应用

数据库及数据仓库极易受到噪声数据的侵扰,而噪声数据的存在,很大程度上影响了数据挖掘的速度和质量.本文在传统的划分聚类方法基础上提出了一种聚类算法,该算法通过在数据预处理阶段有效的平滑噪声数据,显著提高了学习算法的学习效率和收敛速度,从而提高数据挖掘结果的质量.最后给出了在击剑训练负荷分析系统中的应用,仿真试验表明该聚类算法取得了很好的效果,具有较高的应用价值.