百龙滩水电厂转轮室修补工艺研究

就贯流式水轮机转轮室气蚀后补焊和加工的特点及难点,提出了工艺方案,经实践证明切实可行,从而总结出一种转轮室补焊和加工的方法。     

一种基于节目流行度的自适应流调度方案

提出了一种基于节目流行度的自适应流调度方案。该方案根据节目点播请求的强度自适应地调整分配给节目的信道数和带宽,并给出了在信道数改变过程中如何实现信道平滑过渡的方法。该方案综合了周期广播算法和流合并算法的优点。实验表明,采用此方案,在点播请求很少时能获得同流分并算法（如补丁算法）一样的性能,在点播请求很多时又有和周期广播算法一样少的服务带宽要求。     

一种基于样本传播的图像风化方法

对图像中的物体进行风化处理是一种提高模拟场景真实感的有效方法。利用一种图像处理方法,实现了图像中物体表面的精细风化效果。首先,利用径向基函数(RBF)方法计算风化程度。即使物体表面的颜色变化很大,该算法也可以较精确地计算风化程度。然后,使用图像分割算法来提取风化程度最深的区域作为\"风化样本\"。最后,利用patchmatch图像修补算法对\"风化样本\"进行补全,以此在图像上的待风化区域进行\"风化样本\"的无缝传播。结果表明,此方法可以产生各种类型的风化效应。利用样本传播的方法可以更好地模拟风化图像。     

基于补丁算法的流媒体代理缓存的研究与实现

对流媒体代理缓存和流调度技术进行了分析与研究,结合代理缓存和补丁算法的优点,设计与实现了一种基于补丁算法的流媒体代理缓存的高效方法。分析和实验研究表明,该方法能进一步减少对骨干网络带宽资源和原始服务器的磁盘I/O资源的占用,提高用户访问请求的响应速度。     

应用于套管补贴的膨胀管技术

针对常规补贴套管技术无法满足长井段、高井温的要求以及施工工艺复杂、工序多、修复后井眼内径变化较大的问题,提出了膨胀管补贴套管技术。介绍了该技术的技术原理、技术关键、施工方法。该技术克服了以往套管补贴技术存在的不足,具有施工工艺简单、套管修复后能产生永久性密封且井眼尺寸变化小等特点,具有广阔的推广应用前景。     

高温高压套损井膨胀管修复技术

针对高温热采、高压注水套损井膨胀管修复率低的问题,对膨胀管4项关键技术开展理论和实验研究,设计开发适用于高温高压工况的膨胀管修复工具。研制了胀后机械性能达到API N80套管钢级的膨胀管材、承载面角-9°的偏梯形膨胀连接螺纹、紫铜镶嵌焊接成型密封件以及碳化钨涂层的膨胀锥,并在此基础上试制了高温高压膨胀管补贴工具样机。室内实验表明:样机的膨胀压力为25~32 MPa、3轮次交变温度载荷耐压大于15 MPa、水密封耐压大于35 MPa,达到实验设计要求。辽河、吐哈油田45口井的现场试验表明:高温高压膨胀管修复技术适用于热采井、高压注水井的套损修复,套管补贴后验压15 MPa,保压30 min,压降小于0.2 MPa,一次施工成功率100%。修复后的油井增油明显,经济效益显著。     

一种改进菱形网格覆盖空洞修复算法

覆盖空洞的产生会严重影响目标监测区域的网络性能。本文提出一种基于混合传感器网络的改进菱形网格覆盖空洞修复算法。该算法通过改进的菱形贴片方式,指导移动节点到指定位置消除空洞区域。仿真结果表明,与TNR算法相比较,本文算法可以有效减少移动节点的使用数目,提高移动节点的利用率。     

含餐厨废油的道路坑槽修补用冷补沥青室内性能评价

采用经过简易处理的餐厨废油与柴油混合作为稀释剂,利用自主研发的辅助添加剂制备道路坑槽修补用冷补沥青.首先采用3种柴油与餐厨废油质量比来配制稀释剂,然后以3种辅助添加剂掺量及5种基质沥青与稀释剂的质量比来调配冷补沥青,并基于冷补沥青布氏黏度的测试结果优选了2组冷补沥青配方;通过冷补沥青混合料的拌和试验、黏附性测试和间接拉伸强度试验,推荐了含餐厨废油冷补沥青混合料的最佳沥青用量.结果表明:餐厨废油的布氏黏度与柴油的布氏黏度相近,具备稀释基质沥青的功能,但掺量较高时会对冷补沥青的黏附性产生轻微的负面影响,因此需控制其掺量以保证冷补沥青的黏附性;含餐厨废油冷补沥青的建议配方为:稀释剂中柴油与餐厨废油质量比85∶15～65∶35,基质沥青与稀释剂的质量比79∶21～77∶23,辅助添加剂掺量3%～4%(外掺);含餐厨废油冷补沥青混合料的最佳沥青用量为4.7%～5.0%.     

混凝土表面粗糙化后的强度评定方法探析

比较了混凝土表面粗糙化后强度评定的三种方法。补面砂浆不能与粗糙后的混凝土同步破坏是补面法的缺陷。根据评价对象不同,可选取不同的承压面积计算方法。     

基于贝叶斯网络的缺失数据处理

针对贝叶斯网络的数据缺失问题,提出了一种数据修补方法,该方法通过使用一个评分函数来对节点各个状态分别进行评分,得出各个状态对于所属的贝叶斯网络的得分,即各个状态与所属贝叶斯网络的匹配度,最终确定要补充数据的状态.实验证明,此方法可以在贝叶斯网络结构学习或者推理之前对数据进行修补,使其成为完整的数据,有效提高缺失数据的利用率.