海底管道定向钻登陆工艺的应用

海底管道登陆拖拉作业一般采用浮拖法和底拖法拖拉技术,将海底管道通过拖拉进行登陆。以上两种传统的海底管道登陆方法,能够满足大部分海底管道铺设的登陆环境条件,但当涉及到登陆的海底管道较多、海底管道登陆的施工空间不足、海底管道登陆位置有无法逾越的障碍物、海底管道登陆位置对环境保护要求严格时,上述方法便不能满足海底管道的登陆。某海管项目中首次将定向钻工艺引入海洋工程领域,解决了该项目中管线无法采用传统的浮拖法和底拖法拖拉技术进行登陆的工程技术难题。     

本质易学的理论与实践

易经是中华文化的重要源头,是中华民族文化自信的重要内容.本质易学建立了一个易经理论及运用的知识系统,主要通过"观物取质、取质成象"的方法,抽取事物发展的内因和外因本质要素,按易经思维方法设卦,并纳入易经系统,进行成象比类和分析推演.其目的 与意义在于:一是传承中华传统文化精髓,并融汇东、西方哲学思想和科学方法于一体;二是有利于易经的科学化、现代化,开辟了易经推广的一条新路;三是在科学预测领域,具有广泛的应用价值.     

控制爆破法处理卡钻事故

介绍了在包头市某工程实施管道穿越黄河施工中,采用爆破法处理卡钻的经验。针对深水环境条件及钻杆内径小不宜采用集团装药的条件,确定采用"小直径爆破筒,钻杆内部装药"的爆破方案,阐述了爆破设计及施工注意事项。可供类似工程参考。     

结合结构学习的多头密集连接图池化模型

目的:利用图神经网络，构建带有结构学习的多头密集连接图池化模型并用于图分类任务。方法:首先，用图卷积神经网络提取节点的初始特征。其次，用多头密集连接网络学习节点重要性得分，并根据得分进行节点采样得到池化图。之后，对池化图中的节点进行结构学习，以保证图结构的完整性。最后，将学到的图表示放到分类器中，完成图分类任务。结果:与其他图分类模型在七个广泛使用的数据集上进行实验对比，我们构建的模型在五个数据集上的分类结果达到最优。结论:结合结构学习的多头密集连接图池化模型在图分类任务中具有先进性。     

基于神经网络算法的三维模型预取系统

三维漫游已经成为十分普遍的远程游览或监控的一种方式。三维漫游过程中,系统往往需要动态调用数据并生成三维模型,这会影响系统运行的效率,降低用户体验。针对这一问题,提出一种基于神经网络的智能预取系统。历史访问日志中,模型的特征与被访问频率之间的映射被提取出来,并用以训练系统。系统可以根据模型特征判断哪些模型更可能被用户请求到,并把它们提前存入内存中。通过某三维变电站实时监控与装配管理系统对该预取系统进行验证。结果表明,通过短时间(一天)对系统的训练,即可做出长期(三个月)的高准确率(90%)的预测,有效提高了系统运行的效率。     

GOS+MU:一种查询对象选择新方法

在分析单一MU(Most Uncertainty)采样缺陷的基础上,提出一种"全局最优搜寻"方法 GOS(Global Optimal Search),并结合MU共同完成查询选择。GOS+MU方法中,GOS着眼全局寻找目标,在应用环境能提供的训练样本数量有限、分类器受训不充分时,该方法选择的对象学习价值高,能快速推进分类器学习进程;MU则能够在GOS采样失效情形下,利用分类器当前训练成果,选择查询不确定性最强的样本补充训练集。通过对网络商品的用户评论进行分类仿真,并比较其他采样学习方法的效果,证明了GOS+MU方法在压缩学习成本、提高训练效率方面的有效性。     

采用八叉树和OSG分页结点的海量点云三维可视化

针对现有海量点云可视化方法存在索引构建时间长、内存占用大等问题，研究一种八叉树索引结合OSG分页结点的快速可视化方法，可在占用较小内存的基础上快速建立点云索引并实时调度。采用八叉树索引结构对海量点云进行数据组织，建立各层级的八叉树结点并以文件映射的方式分块保存，对结点文件重组织转换为支持OSG渲染引擎的多分辨率点云数据。采用基于OSG分页结点的实时调度技术，对海量点云进行高质量可视化。与目前两款主流的点云数据处理商业软件进行实验对比分析，结果表明所提方法具有索引建立速度快、内存占用小等优点，同时可视化交互更加流畅，适用于各种配置计算机下海量点云数据的调度管理与实时可视化。     

随钻地质导向技术在钻井中的应用探析

钻井技术在油田的开发和勘探中有着十分重要的作用,想要进一步的提升油田的产量,就要采取科学合理的开采技术,保障开采效率。本文主要对随钻地质导向技术在钻井中应用进行分析,研究和分析日后的发展方向。