智能电能表显示模块可靠性评估技术研究

该文根据《电测量设备可信性第311部分∶温度和湿度加速可靠性试验》（GB/T 17215.9311—2017）的技术要求及试验方法,通过使用加速寿命试验的方式对智能电能表进行温、湿度加速寿命试验,根据智能电能表的温、湿度加速寿命试验失效数据进行威布尔分布的拟合优度检验,从而得到智能电能表显示模块的威布尔分布模型,进而得到基于威布尔分布的智能电能表显示模块的寿命模型,利用温、湿度加速模型对试验数据进行外推扩展,得到智能电能表显示模块的可靠度函数,可及时预测智能电能表的可靠性及质量,该结果对提高智能电能表的可靠性具有参考价值。     

基于大数据的智能断路器线损及失准计量器具监控技术

随着电网公司实施建设中国特色国际领先的能源互联网企业的战略,台区设备运行在线监测、台区线损精益管理等问题日益凸显。当前,采用“变压器侧安装智能集中器、分支箱、表箱安装分离式导轨表”的拓朴架构,即“变-支-箱-表”四级状态,可以通过采集每日用电量进行大数据边缘计算,充分挖掘智能计量设备数据的价值。同时,基于分布式矩阵函数可以对智能电表的计量可靠性进行监控,也可以对台区线损进行实时在线监测,实现低压台区计量智能全感知,既满足了智能断路器在低压配电网络中的发展技术要求,又为电网安全、高效和节能运行提供数据基础,从而提高低压台区精益化管理水平,为电网公司对后续的负荷管理、调节提供一种技术支持。     

吐哈盆地低电阻油气层成因机理分析

低电阻率油气层在我国各油田普遍存在，其识别与评价一直是测井解释领域关注的难题，随着吐哈盆地勘探程度的进一步深入，油气层电性特征明显，丰度较高的大、中型油气田的发现将越来越难，在测井解释领域将越来越多面临的是低孔、低渗、高阻水层、致密砂岩储层和低电阻油气层。面对复杂的储层类型，油气层定量识别、评价和解释难度越来越大，尽快总结识别复杂油气层，特别是对低电阻率油气层的解释和评价配套方法，有效提高测井解释成功率，不漏失油气层，并在老井复查工作中有所作为，是勘探生产研究亟待解决的问题，寻找这类复杂和隐蔽油气层对于油田增储上产具有重要意义。     

新型高阶Boussinesq水波方程

从经典的Boussinesq方程出发，引入两个参数并对方程中的部分项进行替换，通过严格的数学推导给出量级为O(εμ2)的高阶非线性项，得到一种新型的高阶Boussinesq方程。该方程的色散关系比经典Boussinesq方程提高了一阶，变浅作用性能也得到了改善，方程的适用范围由浅水达到中等水深。利用Crank-Nicloson格式的有限差分法对方程进行数值模型在一维方向上进行离散计算，建立了高阶Boussinesq方程的数值模型。为验证数值模型的正确性，将数值计算结果与Zou等(2001)的物模试验结果以及Beji与Nadaoka方程的数值结果进行对比，本文的数值结果与试验结果吻合程度较好，表明本文方程可适于模拟变水深下的波浪场数值模拟。     

半潜式平台疲劳损伤分析及延寿评估

采用有限元分析软件ANSYS对“南海二号”半潜式平台进行一体化建模,应用谱分析方法和全概率方法对平台结构的疲劳损伤进行分析,并计算结构的疲劳寿命;根据金属材料的完全非线性疲劳累积损伤模型,分析疲劳损伤构件承受极端荷载的能力;对平台疲劳损伤严重的应力热点区域进行检测维修,研究了节点维修后延续寿命的期望。     

海底沟槽内管道在波流作用下的水动力掩护效应

对置于海底开敞的沟槽内管道受到波流作用下的水动力具有的掩护效应进行了实验研究,发现水动力中的曳力和惯性力有很大程度的折减,水力的折减不大,水动力的折减程度在一定范围内还与沟槽宽度、浓度和边坡有关。     

三塘湖盆地芦草沟组成藏特征探讨

二叠系芦草沟组既是三塘湖盆地的主力烃源岩也是主要勘探目的层之一,为一套湖相地层沉积,盆地内广泛分布。前人研究认为芦草沟组油藏属于裂缝性油藏。通过解剖已知油藏,对芦草沟组源岩油藏的油藏类型、储层特征、流体性质等进行深入研究,认为三塘湖盆地芦草沟组油藏属于源储共生,源内成藏的非常规油气藏(源岩油),烃源岩成熟度控制源内油藏的形成和含油丰度,有效裂缝控制了可动油气富集,地层剩余压力决定油藏规模,指出三塘湖盆地马朗凹陷的黑墩构造带、牛圈湖构造带、牛东-马中构造带是有利的勘探领域,该认识对国内其它地区同类型的油藏勘探具有一定的借鉴意义。     

二维条码技术在消防监督管理中的应用及推广

介绍了二维条码技术及在消防监督管理中应用的可行性。从执法工作实际出发,结合基层消防执法和社会单位自身消防安全工作实际,阐述二维码技术在消防监督管理中的应用及推广。     

近海孤立圆柱基底的局部冲刷试验研究

基于波流共同作用下直立大直径圆柱建筑物周围的局部冲刷机理,通过物理模型试验,研究圆柱基底周围的冲淤形态。利用试验结果,采用量纲分析原理和多元线性回归分析方法,分析各种海洋环境参数对最大冲刷深度的影响,给出波流作用下直立大直径圆柱建筑物周围的最大冲刷深度的预测公式。该公式与原有公式比较,概念清晰、形式简单,可供实际工程中估算类似结构的最大冲刷深度。     

基于XGBoost的水库大坝基础设施潜在风险评估预测

水库大坝基础设施潜在风险评估是水库大坝风险评估体系的重要组成部分,然而水库大坝基础设施数据量大、数据特征多、还存在数据缺失的情况。XGBoost算法作为一种基于决策树的集成算法,在应对大规模含有缺失情况的、具有混合类型的特征数据方面具有独特优势。为了更快速准确地对水库大坝基础设施潜在风险进行评估,提出了一种基于XGBoost的水库大坝设施潜在风险评估预测方法。首先将水库大坝统计数据进行预处理,并用该数据对XGBoost模型进行训练,然后通过GridSearch和Cross-validation计算模型最优参数,最后根据准确率、召回率等精度指标对模型进行评价。预测结果表明：XGBoost在测试集上的准确率达91.26%,相比于其他4种常规机器模型(随机森林、人工神经网络、最邻近算法、支持向量机)高出2.12%,5.59%,19.31%,38.65%,满足工程实际的要求。