考虑解吸—吸附的页岩气藏压裂水平井综合渗流模型

目前压裂水平井作为页岩气藏的主要开发模式,由于页岩气藏渗流模式在发育良好的天然裂缝以及纳米级孔隙基础上衍生的极为复杂,准确建立渗流数学模型以及对其求解和应用于现场开发生产有着重要的意义。基于三线性渗流理论,考虑解吸—吸附项重新建立页岩气藏压裂水平井产能模型,借助拟压力与无因次量及拉普拉斯变换等数学方法推导出井底压力公式,并通过无因次产量和无因次井底拟压力的关系运用数值反演推导得到页岩气水平井产量计算公式,最后运用公式对气井生产的影响因素进行分析并验证单井产能递减规律。结果表明,推导出的公式能够准确计算和预测页岩气藏产量变化及产能递减规律,同时也能提供压裂设计工艺参数对应的优化分析条件。     

定向钻穿越造浆地层泥浆技术应用

定向钻穿越钻井施工过程中,对地层造浆的泥浆技术的研究,提高泥浆的性能参数,使其满足定向钻穿越的技术要求。结合泥浆技术的研究,提高穿越的成功率,保证穿越的质量达到设计标准。     

石油钻井液的选择和使用

石油钻井施工中,必须有钻井液的支持,通过钻井液的循环,达到一定的钻井进尺,钻井液携带岩屑出井,防止发生卡钻事故,保证安全钻探。而且能够冷却钻头,保证钻具的顺利起下。有必要研究钻井液的选择和使用。选择钻井液是前提,正确使用钻井液,可提高石油钻探的效率。     

基于强化学习的电力设备故障自动溯源方法

针对传统故障自动溯源方法存在的故障定位精度不高、故障判别过程复杂等问题,提出了基于强化学习的故障定位算法,能够在短时间内识别出故障位置,提高了诊断的准确率。通过将图像数据集与神经网络模型进行联合训练,将复杂场景图像中的特征进行提取和选择,利用随机强化学习的特性来解决分类问题。利用图像分类器实现故障定位并与现有方法进行对比,结果表明该方法在图像识别领域具有较高的识别精度。由于传统方法在电力设备故障自动溯源实际应用中误判率较高,已经无法满足实际在精度方面的需求,提出基于强化学习的电力设备故障自动溯源方法。建立行为-故障因果链数学模型,对电力设备故障自动溯源问题进行数学描述,对电力设备故障数据离散化处理,并采用强化学习理论对故障数据进行溯源分析,确定电力设备源头故障,实现了强化学习的电力设备故障自动溯源。实验结果表明,设计方法平均误判率为0.21%,具有较高的溯源精度,设计方法在电力设备故障自动溯源方面具有良好的应用前景。     

声表面波免疫传感器高频检测系统设计

声表面波（SAW）免疫传感器是一种新型生物传感器,该文设计并实现了一个高频的SAW免疫传感器检测系统。该系统利用锁相环控制输出信号频率对输入信号频率跟踪锁定,通过测量频率变化量即能完成对免疫传感器的检测,通过液晶屏显示结果。测试结果表明,该检测系统能准确测量频率156~162 MHz内的传感信号,系统的最大测量误差仅0.85%,满足SAW免疫传感器高频检测领域的工程实际需要。