深度学习水文预报研究进展综述Ⅰ——常用模型与建模方法

数据密集研究范式主导的数据水文学正在成为水文研究的一个重要方向,而善于从大量数据中挖掘规律的深度学习理论推动了近年来数据驱动水文预报的研究热潮,并不断和水文学科融合,逐步成为数据水文学的重要研究方法体系。从深度学习与水文预报学科交叉的角度,简要介绍水文领域常用深度学习模型的原理与结构及其应用于水文预报中的一般建模方法,在此基础上进一步介绍深度学习与水文物理机制整合的基本方法,以期为相关研究人员开展深度学习水文预报研究提供有益参考。     

中国南海某气田海管投产的虚拟调试分析及应用

深水油气田的海管系统投用是气田投产调试中的关键环节,需要对操作方案的合理性和流动保障风险进行评估。某气田水下系统启动前,使用了一体化生产管理系统的虚拟调试功能,模拟计算了水下系统启动过程中的置换、吹扫等开井操作准备流程。通过机理模型的动态模拟,分析评估了操作过程中水下系统的动态变化特性。模拟分析了在施工过程进水的工况下,水下系统各管段的水合物生成风险。施工过程进水的工况下,启井过程中跨接管段有水合物生成风险。结果显示,软管铺设过程中进入约12 m3含水管段后,水合物生成位置集中在井口软管内。通过预先注入2～3倍体积抑制剂后,可以抑制天然气窜进从而生成水合物。