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1.
介绍了滚筒落砂机设计原则及使用情况。实践证明,与振动落砂机相比,滚筒落砂机的粉尘少,易于控制,所需除尘风量小,噪声小,落砂时浇冒口和铸件自行分离,所需功率小。这种落砂机尤其适用于脱箱造型生产线。 相似文献
2.
针对碳捕集与封存条件下科里奥利质量流量计测量气液两相CO_2动态过程质量流量时误差较大的问题,本文提出了一种基于门控循环单元(GRU)的动态过程下气液两相CO_2质量流量校正方法。利用GRU适合动态过程预测的特点,使用来自CO_2气液两相流实验平台的采集数据,对GRU网络模型进行训练,并使用网格搜索法结合K折交叉验证优化模型参数。使用八组典型工况下的测试集对优化后的GRU模型在测量精度和泛化性能方面进行了评估,并与最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型进行了对比分析。实验结果表明GRU模型优于LS-SVM模型,并且GRU模型在动态波动发生后的平稳阶段,其输出结果能够快速跟随CO_2质量流量变化,相对误差在±5%以内。 相似文献
3.
深水浊积水道具有丰富油气,是油气勘探开发的热点领域。以安哥拉深水浊积水道为对象,开展基于多点地质统计的储层建模研究。针对深水水道沉积以及迁移特征,对基于沉积过程的Alluvsim算法进行了改进。通过在Alluvsim中增加整体迁移算法,模拟浊积水道的整体迁移沉积过程。根据浊积水道决口少而弯曲度增加的特点,在Alluvsim中增加了弯曲度指标约束,从而再现浊积水道的弯曲特征。根据安哥拉深水浊积水道地质知识库文献调研,获得了研究区浊积水道形态以及统计特征参数信息。采用改进的Alluvsim算法获得了研究区浊积水道的训练图像。以此训练图像作为模式输入,以井资料作为条件输入,以地震资料作为趋势约束,采用多点地质统计Snesim算法建立了安哥拉深水浊积水道三维地质模型,再现了安哥拉浊积水道的空间分布特征。对模型进行了检验表明,建立的地质模型计算的变差函数与地震属性获得变差函数具有较好的一致性,建立的三维地质模型可以用于后续油藏工程与数值模拟研究,指导油田勘探开发。该研究不仅为多点地质统计应用于实际储层建模提供了完整的建模流程,也为浊积水道训练图像自动生成提供了技术保障。 相似文献
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6.
目前,国内通信运营商正在尝试以一种新的营销模式加快企业发展、促进公司成长,这就是捆绑服务和套餐服务。其内涵是:以多种业务资源和服务形式混合销售的方式,将公司的传统业分和服务项目与新兴的业务及服务内容组合在一起.以达到提高生产效率,实现综合性服务的目的。从这一定义中我们可以明确:首先,捆绑服务运作的是业务资源的组合与销售,套餐服务提供的是服务内容的开发与完善;其次,捆绑服务和套餐服务主要针对资源综合的开发与利用,因此,其中就有一个营销策划和智力运作的问题;最后,实现捆绑服务和套餐服务,其出发点与最终目的只有一个,使业务占领市场,提高整体效益。 作为综合性电信公司的中国联通,充分利用资源共享优势,全方位开展捆绑服务和套餐服务,把联通手机(130)、联通寻呼(191、192)、联通长途193以及联通IP卡等业务结合起来,进行资源组合,捆绑销售,已成为这方面的领先者。据有关数据表明,中国电信、中国移动、中国联通都正在成为向用户市场提供捆绑服务和套餐服务的潜在受益者。为什么这种业务发展模式会受到诸多通信企业的重视呢?仔细分析捆绑服务和套餐服务,发现这种新模式对通信运营企业拓展市场,加快公司业务的发展有重大影响。 第一,... 相似文献
7.
8.
结合二项式与指数式产能方程求取气井无阻流量 总被引:1,自引:0,他引:1
无阻流量是评价油气井生产能力的重要指标,也常用于油气井分类、配产和其它公式中参数的无因次化等,它表示井底在完全敞开的情况下油气井的产量。在矿场上,主要利用压力平方二项式和指数式来求取气井的无阻流量,然而前者在满足一定条件下,才能替代拟压力形式的二项式产能方程来求取无阻流量,因此用此方程来计算井底流压不断变化下的气井无阻流量,便有失准确性;后者为经验方程,因此对于某一具体的气井无阻流量的计算,也存在一定的误差。于是本文提出了一种改进的计算方法,将二项式与指数式相结合来求取气井的无阻流量,以便更准确地指导矿场生产。 相似文献
9.
塔里木盆地塔河油田托甫台区奥陶系碳酸盐岩断溶体系层次建模方法 总被引:1,自引:0,他引:1
断控岩溶储集体(断溶体)作为缝洞型碳酸盐岩储层的一种特殊类型,受大型走滑断裂带影响,其空间结构复杂、形态不规则且随机性强,给三维精细描述及地质建模带来新的挑战.基于多元、多尺度研究资料,对塔里木盆地塔河油田断溶体系结构层次进行了划分,并提出了断溶体系"层次约束、成因控制、逐级建模"的建模思路.结果 表明:断溶体系按照形... 相似文献
10.
生物质作为一种储量丰富、环境友好且易于获取的可再生能源,日渐成为能源研究利用领域的热点。生物质湿度是影响生物质利用效率的关键因素,因此干燥是生物质利用之前的必要步骤。流化床由于其良好的传热传质特性,在干燥过程中得到了广泛的应用。为了实时监测生物质颗粒的干燥过程,利用弧形静电传感器阵列,结合用于时间序列建模的长短期记忆(LSTM)神经网络,实现了流化床干燥器内生物质颗粒湿度的预测。在实验室规模的流化床干燥器上进行了多工况实验获取训练和测试数据,通过模型参数优化确定了LSTM模型。通过与标准循环神经网络(RNN)模型的预测结果的对比表明,LSTM神经网络模型的平均相对误差较小,能够较为准确地预测流化床干燥器内生物质颗粒的湿度。 相似文献