基于能量守恒的半解析半数值多裂缝扩展模拟方法

为研究水平井在进行水力压裂时的裂缝扩展机理,将无量纲近似解与能量守恒相结合,建立一种半解析半数值的多裂缝扩展模拟新方法,并开发高精度和高效率的裂缝扩展程序C5Frac。使用该方法分别针对单裂缝和多裂缝扩展进行模拟,并使用隐式水平集算法(implicit level set algorithm,ILSA II)进行对比验证。结果表明:单裂缝扩展时,C5Frac计算得到的裂缝半径、缝口宽度和进液效率与参考解的误差均在1%以内;多裂缝扩展时,C5Frac计算得到的裂缝半径、缝口宽度和缝内流量与ILSA II非常接近,裂缝总面积与ILSA II的误差保持在5%以内,且运算效率得到明显提高。该模拟方法可以在保证结果准确性的同时大大减少计算时间,可为多裂缝扩展数值模拟研究提供新思路。     

改进差分进化在前馈神经网络训练中的应用

分析了误差反传算法,将改进差分进化算法和神经网络结合,采用常数变异交叉与自适应变异交叉的混合策略对网络的权值和阈值进行训练.并用2个典型问题对该网络和误差反传网络进行仿真对比.结果表明：经改进差分进化算法训练的神经网络,收敛速度快、泛化性能好.     

密度成像技术在南海西部油田地质导向中的应用

水平井施工过程中已广泛应用随钻地质导向技术,在持续发展储层随钻测绘等新技术过程中,密度成像技术在随钻地质导向技术中的应用仍然较为普遍。针对南海西部Z油田井控程度低、构造变化大、储层横向变化快等问题,引入了密度成像工具和相应的地质导向技术。借助高分辨率密度成像成果拾取精确的地层倾角,在此基础上分析落实构造形态,判断轨迹所处的相对位置;配合地质录井确定的岩性情况,避免局部相变造成的出层;从而为实时决策提供判断依据并指导地质导向。实施过程中首次提出并使用了过井轴视倾角的概念,改进了常规利用成像数据计算地层倾角的方法并通过实际对比验证;该区块目前已完钻4口水平井,平均长度580 m,优质储层钻遇率80%。结论认为：在密度变化明显的构造+岩性油藏中使用该技术,能有效降低构造不确定性等地质风险,提高优质储层钻遇率。     

三支撑平台自动调平算法研究

分析了3支撑调平原理,提出了圆-平面自动调平的数学模型,并利用误差传播定律对该模型进行了误差分析和数据验证。数据结果表明,该算法的精度还是比较高的。将该算法应用到试验设备的调平系统中可以实现设备的自动、快速调平。     

一种改进的生物医用同轴探头的实验研究

在生物电磁学实验研究中,探头的结构对于生物组织介电特性信息的获取至关重要．作者比较了终端开口同轴探头和圆形微带贴片探头的结构,并在纯水和1％盐溶液中分别测量了以上两种探头的扫频特性和场透入深度,实验表明,圆形微带贴片探头灵敏度和场透入深度优于改进前的终端开口的同轴探头,并有效降低了测量中的反射系数．     

土质堤防边坡稳定安全系数影响因素研究

坡体内外水的作用,会改变影响边坡稳定性安全系数的因素.借助Geo-Studio Slope/W和Seep/W软件模块,建立均质土堤防边坡模型.选择不同的坡角、内摩擦角、黏聚力、坡顶荷载、水位及土体渗透性等参数,研究在内外初始水作用下堤防边坡稳定安全系数的变化规律.结果表明:内摩擦角、黏聚力、坡顶荷载对堤防边坡安全系数影响明显:水位骤变方式不同,坡体内侵润线变化规律明显不同,对安全系数的影响也有差异.土体的渗透系数,尤其是渗透系数各向异性对安全系数的影响特别显著.     

基于MaxEnt模型的广东省红豆属植物潜在适生区研究

为了解气候变化情景下广东省红豆属(Ormosia)潜在适生区的变化,探究影响红豆属植物潜在适生区的主导环境因子,本研究基于MaxEnt模型和ArcGIS 10.8软件,利用17种红豆属植物的分布数据及22个环境变量数据,结合未来共享社会经济路径(SSP126、SSP585)的气候情景,分别预测红豆属植物在当前和未来气候场景下的潜在适生区分布情况。结果表明：(1)适生区预测模型的评价效果良好,受试者工作特征曲线(Receiver Operating Characteristic curve, ROC曲线)下面积(AUC平均值)均为0.8-1.0。(2)在当前气候情景下,大面积(占广东省面积的40%-100%)适生的红豆属植物有茸荚红豆(Ormosia pachycarpa)等3种;中等面积(占20%-40%)适生的有薄毛茸荚红豆(O.pachycarpa var.tenuis)等6种;小面积(占5%-20%)适生的有韧荚红豆(O.indurata)等4种;极小面积(占0%-5%)适生的有凹叶红豆(O.emarginata)等4种。其中面积占比最大的是茸荚红豆,总适生面积为15.228 8...     

基于L1自适应控制律的无人机滚转控制

在飞行器参数变化时,L1自适应控制相对于传统比例积分微分(proportional integral derivative,PID)控制方法具有理想的控制效果.针对某型存在参数不确定性的无人机,建立了无人机横侧向动力学模型,在对L1自适应控制理论进行研究的基础上,分别设计了L1自适应控制律和比例微分(proportional derivative,PD)控制律,通过算例仿真,对比分析了这两种控制律对无人机滚转角的控制效果.结果表明,L1自适应控制律具有良好的抗飞行器参数变化能力,鲁棒性强,对无人机飞行控制系统设计具有重要的参考价值.     

应用反向传播神经网络算法的发动机动态总压畸变预测

为提高动态总压畸变预测的准确性,通过引入反向传播神经网络算法,研究其在紊流相关中的可行性和准确性.结果 表明:反向传播神经网络可应用于紊流相关以预测动态总压畸变;采用单个工况进行自我预测时,神经网络显示了良好的预测能力,预测结果与试验值吻合很好;采用反向传播神经网络法,5个工况作为样本预测各工况紊流度时,样本工况的平均紊流度与试验值一致,而测试工况中个别工况的平均紊流度与试验值有些偏差,网络的设置和训练需要进一步研究,以提高网络的预测能力.从与最小二乘法的预测结果对比来看,神经网络法是一种更有前途的预测方法.     

受限空间内小尺度油池火行为实验

为分析受限空间内燃油火灾特性,通过设计并搭建受限空间小尺度油池火行为实验平台,选择三种典型液体燃料(正庚烷、环己烷、航空煤油)开展燃烧试验,测量并分析火焰温度、烟气温度及燃料燃烧生成的烟气成分浓度等变化规律.结果 表明:油池火最高温度超过700℃,烟气温度变化曲线满足高斯分布;由温度变化曲线将燃烧分为发展—稳定—熄灭3个阶段,发展期占比均接近9.8％,且温度变化率最高达到22.0℃/s;在253 s左右,三种燃料燃烧过程中O2、CO2与CO浓度变化曲线到达最高点;在熄灭期,三种燃料火焰温度变化曲线满足反比例函数分布.可见,结合火羽流温度以及烟气成分浓度变化可判断火灾处于何种阶段以及燃烧物种类,从而为提高火灾预警准确率提供数据支撑.