密井网约束的复杂断块油田地质建模方法——以扶余油田中区泉四段为例

我国大庆、大港、辽河、胜利、吉林等油田部分老油区井网密度已达到密井网级别,这些位于东部裂谷带拉张型盆地的油气田具有油层多、断层多、断块小的特点,建立精细地质模型难度较大。针对这类油气田,以扶余油田中区泉四段储集层为例,提出了一套地质建模方法:1以密井网资料为基础,在三维地震解释数据约束下,进行小层划分与对比、低级序断层识别及微构造研究;2分级次建立断层模型,采用"骨架网格+关键层面+小层层面"三步建立层面模型,该构造模型较好地反映了复杂断块内部地层与断层的配置关系;3采用相控下的多次迭代随机模拟方法提高砂体模型精度,采取了"砂控+相控"随机模拟建模方法建立储层参数模型,运用砂模型体控制物性边界,分不同微相进行变差函数分析;4最后,通过概率分布一致性检验及交叉验证证明该方法是可靠的。     

随机干扰下AUV推进器故障特征提取与融合

针对水下传感器自身噪声等随机干扰影响水下机器人推进器故障诊断结果的准确性问题,为降低随机干扰影响,提出了基于小波近似分量提取故障特征、基于控制信号变化率提取故障特征以及带有归一化处理的特征融合方法.将速度信号进行小波分解,对分解后的尺度系数进行小波重构得到小波近似分量;对控制信号进行求导,得到控制信号变化率.基于修正贝叶斯算法,分别从小波近似分量和控制信号变化率中提取故障特征.基于证据理论对提取到的两个单一特征进行融合,并将融合结果进行归一化处理.水下机器人实验样机的水池实验结果验证了所提方法的有效性.     

Analysis and Simulation for Planetary Gear Fault of Helicopter Based on Vibration Signal

Fault diagnosis for helicopter’s main gearbox based on vibration signals by experiments always requires high costs. To solve this problem,a helicopter’s planetary gear system is taken as an example. Firstly,a simulation model is established by McFadden,and analyzed under ideal condition. Then this model is developed and improved as the delay-time model of the vibration signal which determines the phase-change of sidebands when the system is running. The cause and change-rules of planetary gear system’s vibration signal are analyzed to establish the fault diagnosis model.At the same time,the vibration signal of fault condition is simulated and analyzed. This simulation method can provide a reference for fault monitoring and diagnosis for planetary gear system.     

飞机纵向姿态传感器故障鲁棒容错控制

通过研究飞机纵向受力,建立了飞机在高空定速巡航过程的纵向运动模型.针对飞行过程中可能出现的传感器故障和系统参数摄动,考虑跟踪控制问题,利于跟踪误差对系统模型进行增广,在构建状态观测器的基础上,设计了飞机纵向姿态传感器故障鲁棒容错控制器.仿真结果表明,当传感器发生故障时,飞机系统能够迅速稳定,具有满意的稳态和动态性能以及良好的鲁棒性.     

基于CHMM的TE过程在线故障检测

随着工业过程的规模和复杂程度的增加,对于过程安全性和可靠性的要求进一步提高.为了准确及时地检测设备故障,提出了一种基于连续隐马尔可夫模型(CHMM)的在线故障检测方法.采用主元分析(PCA)方法对过程变量数据进行特征提取,利用变长度滑动窗口技术跟踪动态数据,并提出了一个新的实时统计量作为在线故障检测的量化指标,结合实时阈值实现了CHMM的在线故障检测.将该方法应用于田纳西-伊斯曼(TE)化工过程,并与基于PCA和动态主元分析(DPCA)方法的故障检测结果进行比较,能够较准确地检测到故障,验证了该方法的有效性.     

基于稀疏性贝叶斯极限学习机的气动调节阀多类故障诊断

气动调节阀是工业过程中使用最广泛的终端执行机构之一,它的性能好坏直接影响控制回路的性能.将基于稀疏性贝叶斯的极限学习机(SBELM)方法运用于多类故障诊断,基于DAMADICS平台的典型气动调节阀多类故障模型数据通过SBELM进行训练.不仅能根据模型的先验知识和基于最大后验概率准则(MAP)的贝叶斯思想估计出模型输出的概率分布,而且能基于设定的性能指标自动剔除无用的训练样本,用一小部分观测数据达到多故障分类的目的,能训练出一个精确且紧凑的故障诊断模型.     

济阳拗陷青东凹陷反转构造及其控藏作用

探讨渤海湾盆地青东凹陷反转构造特征、成因及其对油气成藏的控制作用。通过对区域构造应力场调查、三维地震构造解释、构造组合样式分析、油气藏特征研究,表明反转构造是基底断裂古近纪伸展断陷期张扭性活动和古近纪末反转期压扭性活动叠加的结果,并控制形成了多种类型圈闭。基底断裂沟通了烃源岩,其古近纪末反转与烃源岩大量排烃期一致,成为油气运移的重要通道。     

T-S模糊门在因果图中的应用

T-S模糊门在故障树分析中已得到广泛应用,并具有较好的实用性.鉴于因果图和故障树都可以用于故障诊断,用图形表示因果关系,两者具有很多相似性,并且在一定条件下,因果图和故障树可以相互转化,故将T-S模糊门引入到因果图中,考察其实用价值.     

基于优化SVM的反渗透脱盐水故障诊断

针对反渗透脱盐水系统中的反渗透膜故障问题,提出了一种基于支持向量机(SVM)的故障诊断方法.为了解决SVM的参数优化问题,采用一种基于改进的混沌粒子群优化算法的支持向量机参数选择方法.将混沌理论引入粒子群优化算法中,提高种群的多样性和粒子搜索的遍历性,有效地提高了粒子群算法的收敛速度和精度,得到了优化的SVM模型.并将此模型应用于反渗透脱盐水系统的故障诊断中.仿真结果表明,改进的SVM分类器能有效地诊断出反渗透膜故障,并且取得了较高的准确率和诊断效率.     

矿下电缆故障诊断的能量熵和PSO-BP算法

针对煤矿井下配电网馈线发生单相接地等故障时难以解决故障类型辨识的问题,为了保障煤矿安全生产,给出一种基于小波包能量熵结合粒子群优化BP神经网络算法的矿下电缆故障诊断方法.通过Matlab对电缆故障进行了仿真,对采集到的故障电压暂态波形进行3层小波包分解,将故障特征信号按照频率分成8段,按照信息熵理论计算特征熵能量谱,构造子粒子群优化神经网络模型,以信号的能谱熵作为特征输入向量,实现特征熵向量的分类.实验结果表明,该方法用于煤矿井下的电缆故障诊断分析是可行的,能够快速有效的检测出电缆故障.