深抽机抽排水采气工艺特点和系统装备合理配套

本文论述了在深抽条件下实施机抽排水采气工艺特点及其对系统装备的响应;分析了系统装备配置的基本要求;提出了系统装备合理配置的两种方案,并进行了技术评价。     

铝合金抽油杆柱深抽的初步研究

机抽井深抽是恢复油井产量行之有效的措施,为解决钢质杆深抽时驴头负荷、曲柄扭矩和杆柱应力过大的问题,我国西部某油田提出了使用铝合金抽油杆的设想。本主根据抽油杆柱设计理论导出了深抽杆柱各级下入深度的公式;对不同工艺参数配合下的计算结果进行了对比分析,对铝合金抽油杆柱用于深抽的可行性进行了初步研究。     

深部含水层二氧化碳运移的热流固耦合模型研究

应用混合物连续介质理论,考虑二氧化碳溶解建立了深部含水层二氧化碳运移的热流固耦合数学模型,利用该模型计算了深部含水层二氧化碳运移过程中二氧化碳饱和度、溶解质量分数和孔隙压力随时间的演化和扩散规律,对比了热流固耦合模型与传统渗流模型的计算精度。计算结果表明：二氧化碳在深部含水层运移过程中耦合效应十分明显且考虑二氧化碳溶解的热流固耦合数学模型具有较高的计算精度,可以满足实际工程需求。     

深部咸水层二氧化碳沿断层泄漏的运移规律研究

以深部咸水层二氧化碳地质封存为背景,基于多组分多相流运移理论,对咸水层储存二氧化碳沿断层泄漏的运移规律进行研究。建立二维多岩相结构模型,通过数值方法分析二氧化碳在断层通道和上覆岩层中的运移规律,以及运移过程中二氧化碳相态的变化特征,并对断层的渗透率进行敏感性分析。结果表明,深部咸水层二氧化碳在浓度差和压力差作用下沿断层通道向上覆岩层运移。二氧化碳的密度比水小,重力差使二氧化碳受到向上的浮力,因此在岩层中二氧化碳的分布特征整体上呈类似漏斗的形态。随着泄漏的进行,二氧化碳不断驱替断层通道中的水分,密度减小;随着两相流变成单相流,断层通道逐渐被蒸干。此外,断层渗透率是整个泄露过程中流体运移的重要影响因素。     

基于生成型深信度网络的回归算法鲁棒性分析

目前,深度学习在分类问题中取得了很多很好的效果,并开始在部分回归任务得到应用。然而,绝大部分研究重点都集中在相对其他回归算法的预报精度上,而忽视了有实际应用需求的回归算法预报鲁棒性问题。首先基于受限的玻尔兹曼机建立了一个具有3个隐含层的生成型深信度网络多步预测模型;然后,建立了基于单隐含层神经网络、三个隐含层的神经网络以及单核支持向量的典型多步预测模型,并利用4组宁夏地区不同季节的风速数据进行回归算法的稳定性对比实验。实验结果显示,基于受限玻尔兹曼机建立的具有三个隐含层的深信度网络模型的多步预报误差的均值和方差都是最小的。因此,基于生成型深信度网络的回归模型不仅预报精度高,而且此预报算法的鲁棒性也比较好;相对其他三种典型回归算法来说,可以更好地满足风电场风速预报问题的实际工程应用需求。     

硫酸盐渍土在单向升温时的室内融沉试验研究

硫酸盐渍土的融沉是造成地基二次破坏的主要原因。为了探究不同含盐量和含水率在单向升温条件下硫酸盐渍土的融沉规律,以宁夏地区硫酸盐渍土为研究对象开展室内融沉试验。结果表明：(1)硫酸盐渍土的融沉可根据环境温度的不同分为三个阶段：升温初期（-24℃~5℃）,融沉率增长较缓;升温中期（5℃~20℃）,融沉率增长速率显著;升温后期（20℃~24℃）,在含盐量较低时融沉率趋于稳定,含盐量较高时增长幅度渐缓;(2)含水率低于最优含水率时,2%含盐量土体在升温中期融沉率达到最大,而含水率高于最优含水率时,5%含盐量土体在升温后期融沉率达到最大;(3)含盐量较低（<2%）时,最大融沉率随含盐量增大而增大;含盐量较高（>2%）时,融沉率因含水率的高低呈现两种不同的变化趋势：含水率小于最优含水率的土体最大融沉率开始下降并趋向于稳定,而大于最优含水率的土体最大融沉率继续缓慢增加;(4)建立的最大融沉率预测模型与试验值有较好的拟合效果,可用于硫酸盐渍土融沉率的预测和评价。     

一种深度学习网络的树木点云骨架重建方法

基于激光雷达(Light Detection And Ranging, LiDAR)数据重建树体三维模型并精准获取林木空间枝干结构参数是精准林业发展的必然趋势。本研究面向激光点云提出了一种融合基于晶格投影的深度学习网络,以及面向提取的枝干点云的树木模型骨架重建的方法。该深度学习网络包括旋转不变性模块、晶格投影与重心插值模块,多尺度变换与卷积操作层,通过将旋转变换后的点云晶格投影到三个坐标平面上再分别重心插值获得变换系数,解决了三维点云因排列无序而造成空间卷积困难的问题。以海南多类树木为研究对象,首先,把带枝叶标签的林木点云基团带入构造的深度学习网络中训练网络参数,实现测试样本中的林木数据的枝叶分离。其次,对分类后的树木枝干点云垂直分层并空间聚类,获取每层的聚类中心点并按相邻层中心点距离最小原则实现骨架链表构造,同时采用自适应随机抽样一致（random sample consensus,RANSAC ）方法来计算的圆柱体拟合半径,以重建树木的各级枝干。最后,根据中心点连通的链表结构以及角度变化最小准则自动识别树木中的主枝干和各个一级分枝。通过与实测数据比对验证表明,深度学习枝叶分类准确率为91.31%,高于传统的机器学习分类方法7%左右。算法得到的橡胶树一级枝干直径与实测值比对为：决定系数（coefficient of determination, R2）=0.92, 均方根误差（root mean square error, RMSE）=0.64cm, 相对均方根误差（relative root mean square error, rRMSE）=6.39% ;相应的一级枝干与主枝干的分枝角与实测值比对为：R2=0.91, RMSE=3.32°, rRMSE=7.81%。本研究设计了深度学习网络与计算机图形学的算法快速精准从地基点云中重建树木的骨架模型,精度吻合实际测量值,具有一定推广价值。     

基于深度学习岩性分类的研究与应用

岩性预测,特别是致密储层的岩性预测,是石油勘探的一项重要基础任务,因为岩性数据对于地层对比、沉积模拟等地质工作的分析是必不可少的.因此,如何获取可靠的岩性信息逐渐成为地球科学研究的热点.面对大部分老油田由于仪器、井历史长等原因使得部分测井数据丢失,特别是岩性数据;新开发生产井,钻井取心需要投入巨大的成本、人力和物力;这...     

神东矿区地下饮用含水层中氟化物的分布特征、来源和富集机制

延安组地下水是神东矿区重要的地下饮用含水层,其F-含量的高低,直接影响着饮水的安全和周边的生态环境。然而,该地区延安组地下水中F-的含量特征,空间分布和形成机制则很少被关注。项目组2020年8月-9月系统采集了30组延安组地下水,采用Piper图、相关性分析、PHREEQC模拟等手段,在矿物溶解与沉淀,蒸发浓缩,阳离子交换,竞争吸附和人为污染作用等方面探讨了延安组地下水中F-的含量特征,空间分布和形成机制。结果表明,神东矿区延安组地下水中F-含量浓度范围为ND~17.60 mg/L,平均值为4.55 mg/L,相比国家生活饮用水卫生标准（GB 5749-2006）（1.0 mg/L）,有73.3%的样品超标。高TDS、Cl-、HCO3-、Na+和低Ca2+和Mg2+水环境有利于F-的富集,Na-HCO3型、Na-HCO3-Cl型和Na-HCO3-SO4型是高氟水的主要水化学类型。含氟矿物溶解是延安组地下水F-的重要来源。蒸发岩溶解、硅酸盐风化下产生的盐效应降低了含氟矿物的溶解度,促进了F-的溶出;阳离子交换通过钠钙转移进一步加快了含氟矿物的溶解;竞争吸附作用下吸附态氟也为地下水F-提供了另外的来源。然而,蒸发浓缩与人类活动作用对延安组地下水F-含量的升高影响较小,可忽略不计。该成果为当地饮水用水质安全和生态环境可持续发展提供了科学依据。     

基于Trefftz法的沿海越流含水层系统地下水研究

本文提出使用Trefftz法结合时空配点法建立沿海越流含水层系统承压地下水暂态模型的首创性研究。本文利用分离变量推导了越流含水层地下水控制方程的Trefftz基底,并通过叠加以获得满足控制方程的近似解。基于时空坐标系统,求解越流含水层系统承压地下水的暂态流动情况。本文运用该方法将数值解与解析解进行对比和精度研究,结果证明了Trefftz法研究越流含水层系统地下水的可行性。此后,进一步针对沿海地下水进行数值模拟,并与有限差分法进行比较分析,结果不仅准确地描绘了地下水波动特征,更加表明了Trefftz法在沿海越流含水层系统地下水研究的适用性。