低渗砂岩克氏渗透率影响因素实验研究

室内实验是认识储层渗流规律的有效手段,低渗岩石气体渗流受到滑脱效应的影响。国内外学者在滑脱效应影响因素及受滑脱效应影响的渗透率参数测量方面进行了大量研究,但结论仍存在分歧。以鄂尔多斯盆地苏里格气田低渗砂岩气藏为研究对象,设计了新的岩心含水饱和度的建立方法,通过实验方法研究了含水饱和度、有效应力及二者耦合作用对低渗岩石气体滑脱效应的影响规律。结果表明,不同含水饱和度条件下(低于束缚水饱和度)岩心的气测渗透率与平均压力倒数仍然呈线性正相关关系,含水饱和度越高,滑脱因子越小,滑脱效应越弱;对于干岩样,围压增大气体滑脱效应变强,且滑脱因子随有效应力的增加呈线性增加的趋势,进行岩石应力敏感性实验过程中,若忽略滑脱效应的影响,未对气测渗透率做校正,实验评价结果偏低;含水饱和度比介质变形对气体滑脱效应的影响更强,对于高含水饱和度的低渗岩心,滑脱效应影响微弱,且受有效应力的影响不大。这为低渗砂岩气藏渗流机理研究提供了新思路。     

汽车制动阀安装板坯料形状与尺寸的确定

非规则成形件的毛坯形状与尺寸的确定,一般都是通过成形模并采取试错的方法来完成的。然而,试错要考虑多种因素,又由于落料模必须要在由试错来确定最后的形状与尺寸后才能设计制造,如此就要影响板料零件的生产周期和成本。汽车制动阀安装板是一个比较典型的非规则成形件,在要求极短的周期内同时完成其落料模与成形模的设计制造,用初始网格法来确定汽车制动阀安装板的毛坯形状与尺寸,可在较短时间内完成模具生产工作。     

中国能源进口政策分析:基于CGE视角

30多年来,中国经济高速增长,能源净进口急剧增加,能源原材料进口关税税率持续下调.为了研究中国能源进口政策,本文建立一般经济均衡模型进行深入细致分析.我们利用2010年国家统计数据,设定2010年为基准均衡,考察能源关税税率政策和能源净进口政策,调整能源关税税率或者调整能源净进口量对各产业生产产出、劳动力投入、资本投入、能源投入、总收入、社会福利等经济指标产生深远的影响甚至影响到各产业之间结构性调整.适当降低能源关税税率或者适当提高能源净进口一方面会引起国内第一产业和第二产业的劳动力投入、资本投入和能源投入(进而生产产出)向第三产业发生转移,促进第三产业的发展,有利于中国经济产业结构的调整;另一方面对收窄中国贸易顺差影响显著.最后我们利用CES形式的生产函数和效用函数进行敏感性分析,表明结果是稳健的.     

重载作用下沥青路面结构动态响应敏感性分析

采用三维有限元动力分析模型,分析了重载移动作用下轴载重量、轴载速度、路面结构参数等因素变化,对沥青路面动态响应的影响.结果表明:路面动态响应随着轴重的增加呈线性显著增加;轴载速度对路面动态响应有一定的影响,路面结构动态响应随轴载速度的增加呈现先增加再降低的趋势,重载车辆以常见速度运行时,对路面结构产生的疲劳破坏影响显著大于静载产生的疲劳破坏;路面结构参数中,面层厚度对路表剪应力、路表竖向压应力影响特别显著,路基模量对路表弯沉、底基层拉应力、路基顶面压应变影响特别显著.     

考虑时变资源价格因素的Q学习强化和声搜索网格任务调度算法

针对传统网格任务调度算法不考虑价格时变因素缺点,提出一种基于Q学习强化和声搜索算法的考虑时变资源价格因素网格任务调度算法.首先,综合考虑价格时变因素影响,对网格任务调度模型进行改进,提出一种新的调度模型;其次,利用Q学习算法对和声搜索算法进行改进,平衡了算法的广度和深度搜索能力;最后,通过与同类算法的仿真对比结果表明,该算法和模型具有较好的收敛速度优化性能,并且在资源价格满意度和任务调度长度两个层面具有更全面的优化性能.     

大规模无线传感网络数据收集的无人机路径规划

针对部署在地表交通困难的大规模无线传感网络,采用目前可控无人机(unmanned aerial vehicles, UAV)进行数据收集能够达到更好的效果. 然而,考虑到无人机自身有限的资源,以及网络中存在大量传感器节点的情况,无人机飞行路径规划对于顺利完成数据收集任务具有重要作用. 无人机路径规划可以看作经典的旅行商问题(traveling salesman problem,TSP). 针对部署具有均匀性特点的大规模无线传感网络,提出了一种规则化快速路径规划(fast path planning with rules, FPPWR)算法. 该算法通过网格划分,将全局区域飞行路径的求解划分到多个较小的方格中进行,并通过成对算子路径优化算法在初等飞行路径上将方格区域中的路径合并为全局路径. 实验证明,该算法在保证了较高精度的同时,显著提升了路径规划的效率.      

科学研究大数据挑战

现代科学研究的一个重要模式就是大科学项目,其特点是大科学装置和合作,并产生海量的科研数据.数据密集型的大科学项目对数据的采集、存储、分发和处理有着巨大的需求.本文以大科学项目为案例讨论了科研大数据在数据采集、处理、存储以及网络等方面的挑战,以及相应的应对方法.其中,国际上的高能物理实验每年产生数十拍字节(PB)的数据,这些数据需要妥善地记录和保存下来,并高效地分发到世界各地进行分析处理.高能物理学家基于网格技术合作建立了大数据处理的WLCG网格平台,该平台成功地支持了大型强子对撞机实验数据的处理和分析,同时也支持了其他大科学项目,取得很好的效果.另外,为了解决对数据的高效存储和访问,新的存储技术和网络技术,如软件定义网络和云存储等,被开发应用到科学大数据中.最后还介绍了云计算技术在科研大数据中的应用.     

自适应偶数曲面细化

针对二分半规则曲面细化自适应性不足的缺陷,提出一种新的自适应偶数曲面细化方法,通过在顶点着色器中设计新的顶点调控函数控制顶点偏移,解决边界裂缝问题;并采用参数区域划分子区域的方法,解决函数坐标轴方向不一致引起的浮点误差问题,将细化因子集合从2n扩展到2n形式;利用偶数细化层次递增关系,优化参数几何数据布局,达到层次间顶点和索引双重用. 实验分析表明,在同等细化测度下,本文方法细化因子更接近于细化测度,曲面细化过渡更匀称,绘制面片规模由幂指数级降到线性级,绘制性能提高在20%以上,是一种可行有效的硬件网格细化模式扩展.      

风力机叶片结构参数敏感性分析及优化设计

以某1.5 MW风力机叶片为实例,建立叶片有限元模型,并对叶片关键结构参数进行敏感性分析。结果表明,铺层角度对叶片结构特性影响最大,主梁帽宽度及铺层厚度的影响次之,主梁帽铺层位置以及腹板布置位置的影响最小。在敏感性分析的基础上,建立以叶片质量最轻为目标函数,以主梁帽宽度、铺层数、铺层位置以及腹板布置位置为设计变量,以叶片的强度、刚度与振动性能为约束条件的优化设计数学模型,采用遗传算法与有限元法相结合的方法对叶片结构进行优化设计研究。与原设计方案相比,优化设计方案的叶片质量减轻9.8%,结构应变分布更为合理,且不会发生共振,表明优化方法合理有效。     

基于AGIMM的临近空间机动目标跟踪滤波算法

由于临近空间高超声速目标的机动形式复杂,单一模型很难满足高精度跟踪的需要。因此需要使用基于多种模型进行交叉耦合的交互式多模型算法,这种算法特点与临近空间目标高速、高机动特性相适应。提出了一种自适应网格交互多模型跟踪算法用于临近空间高超声速机动目标的跟踪问题。所提方法能够处理自适应时变模型集合,随时调整当前时刻使用的模型数量,相比于固定结构交互式多模型算法极大减少了计算量,计算效率和跟踪精度更高,数值仿真结果验证了所提算法的有效性。