套管腐蚀缺陷的规则化处理及抗挤强度分析

随着复杂结构井在石油钻采中的广泛应用,由腐蚀缺陷引起的套管挤毁失效问题日益突出,导致修井周期增大,开采成本增加,成为制约钻采效益的主要因素之一。针对上述问题,将GB/T 19624—2004含缺陷压力容器评定标准运用到含腐蚀缺陷套管的抗挤强度分析中,将不同形貌的套管腐蚀缺陷规则化处理。通过理论与仿真对比验证,建立了精确的含腐蚀缺陷套管有限元模型。利用ANSYS研究了不同腐蚀缺陷套管的抗挤毁强度。研究结果表明:在椭球型腐蚀缺陷长轴长度、短轴长度、缺陷深度和穿透型缺陷长度、宽度5个结构参数中,椭球型缺陷深度、短轴长度和穿透型缺陷的宽度是套管强度的最敏感参数。因此套管的抗挤强度分析应着重考虑腐蚀缺陷的影响。针对设计和使用的每种套管,都应考虑可预见的腐蚀缺陷进行精细化数值计算,以确保其安全工作。     

利用Phillips-Twomey方法对核磁共振弛豫测量结果的反演及其效果分析

为解决横向弛豫时间多指数反演所面临的反演不适定性和非负约束的问题,利用在反演理论中解决不适定性问题常用的Phillips-Twomey光滑化方法反演横向弛豫时间,并给出了一种实现非负约束的方法.通过与常用的反演算法进行对比,发现Phillips-Twomey光滑化方法更适用于低信噪比反演.考察了Phillips-Twomey光滑化方法对信噪比的敏感程度,研究横向弛豫时间布点数、原始回波采集个数、回波串采集时间间隔等因素对反演结果的影响.研究表明Phillips-Twomey光滑化方法适用于横向弛豫时间的多指数反演,且容易实现非负约束,对信噪比要求比较低.     

海洋拖缆地震资料关键问题分析及处理对策

南海地区的海底地貌复杂,起伏落差大,水道复杂、高角度构造发育,造成长期以来在该地区所获得的地震资料品质普遍偏低,不能满足后期地震解释及地质综合研究的需要。采集的原始地震资料主要存在以下问题：①拖缆漂移严重,羽角大; ②涌浪噪声干扰强;③多次波发育严重,给处理带来很大的困难。常规的二维地震处理方法不能很好的解决中、深部成像问题,本文重点针对拖缆漂移问题,采用伪三维处理思路：首先,对原始数据进行三维网格化;其次,对网格化后的数据进行规则化处理;第三步,选取偏移距分布均匀的线段重新合并回一条二维测线,最终CDP道集内偏移距分步趋向均匀,这样可以减少共中心点横向发散的影响。在此基础上,进一步压制涌浪噪声和多次波,最终的处理成果表明此方法的有效性,与常规处理结果相比成像品质明显提高,解决了中、深部成像模糊问题。     

一种基于仿真图像模板的SAR目标分类方法

在基于实测图像模板的SAR目标分类方法中,环境因素、成像参数等差异性造成了模板库存储量过大与完备性需求的矛盾.针对此问题提出一种基于仿真图像模板的SAR目标分类方法,通过减少模板库的存储量来降低实测数据的采集成本.该方法首先采用正则化方法对图像进行预处理来减少噪声,在此基础上提取目标峰值特征,然后利用几何哈希匹配算法实现目标的分类.实验中的仿真图像模板库采用RadBase软件生成,结果表明新方法对MSTAR实测数据进行目标分类的精确度较高,适应性较好.     

基于分布源边界点法的新型近场声全息技术

文章提出采用分布源边界点法作为近场声全息变换算法,建立了基于分布源边界点法的新型近场声全息理论,该方法避开了采用边界元法时所存在的复杂的变量插值、奇异积分的处理、特征波数处解的非唯一性处理等问题,具有计算速度快、计算精度高、计算稳定性好等优点;针对重建结果对测量误差的高度敏感性,提出采用Tikhonov正则化方法稳定重建过程,抑制了重建误差的影响;提出新型的半自由声场全息重建和预测方法,解决了存在地面反射的声场的全息重建问题,对音箱源的研究验证了文中方法的可行性和正确性。     

三维微波成像中基于对比源反演的扩展方法

采用基于非线性对比源反演算法的成像方法来重建放置在微波暗室内的三维电介质目标。在成像方法中采用正则化方法和频率跳变(frequency hopping, FH)方法等扩展手段。三维实测微波数据的实验设置是多频率、多收发分置的。三维实测微波数据的重建结果验证了基于对比源反演算法的扩展成像方法在三维微波成像中应用的可行性和精确性,是一种有应用前景的解决三维微波成像问题的处理方法。     

基于Tikhonov正则化理论的时差定位新算法研究

提出了基于Tikhonov正则化理论的多站时差定位新方法.将基于拟最优原则的Tikhonov正则化方法应用于经过线性化处理后的定位方程组的求解,这种方法的优势之一在于它不需要任何关于噪声分布的信息.给出了有关正则解收敛性的理论结果,并介绍了正则化定位的计算方法.在计算机仿真部分,以普通最小二乘定位算法为参照,给出了在不同误差条件下两种算法的定位结果.数据结果显示,正则化定位算法的定位精度相对较高,且抗噪声干扰的能力也较强,这证明了正则化定位算法的可行性.     

基于人工加噪正则化与稀疏贝叶斯回归的核密度估计稀疏构造算法

核密度估计(Kernel Density Estimation,简称KDE)算法是当前最有效和应用最广泛的一种非参数密度估计算法,其主要缺点在于二次的算法复杂度,与训练集容量正相关的空间复杂度以及高维密度估计中的性能降低.为了加快KDE的计算速度,简化模型的复杂度,提出了一种新型的基于稀疏贝叶斯回归的快速的KDE的计算模型,该模型用经过人工加噪处理过的分布函数逼近数据作为输入数据,获得了KDE的极为稀疏的表示.在一元和二元人工数据集上的实验结果表明,该算法与传统的KDE算法相比,在保持了相当的计算精度(多数情况下降低了模型误差)的情况下,将算法执行的时空效率大幅度提高,而且该算法在小样本情况下,得到的密度估计也更为光滑. 二元人造数据集上的初步实验结果还表明通过应用数据高斯化技术得到的算法的多元扩展在一定程度上缓解了“维数灾难”.     

软测量技术在铁矿石表面温度检测中的应用

针对进行熔滴试验来分析铁矿石的高温性能中铁矿石表面温度很难直接获得的困难,提出了运用软测量技术实现在线检测铁矿石的表面温度,以取代原有的拉格朗日插值法进行表面温度离线估算。该方法采用L-M优化算法,通过建立神经网络软测量模型,并结合神经网络的离线学习,建立输入变量和目标变量的对应关系,实现试样试验中铁矿石表面温度的在线检测。仿真结果和对比实验比较结果均表明该方法是合理可行的。     

基于目标特性增强的频带缺失雷达信号融合处理

由于战场电磁环境复杂,使得在某些频段上雷达信号受到了干扰而无法用于成像。如果仅利用单部雷达在可用频段上的回波信号进行成像,则图像的分辨率无法满足实际需求。为了综合利用多部频带缺失雷达的信号,将频带缺失的多雷达信号融合问题转化为一个信号表示问题。为了增强目标特性,将合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像增强技术引入到多雷达信号融合处理中,用正则化方法来增强目标的点特性和边缘特性。此融合处理方法不仅适用于多部频带缺失雷达的信号融合,而且无需极坐标插值来完成相位解耦,更能增强目标特性。仿真实验验证了本文方法有效性。