海水提升法试采南海天然气水合物的可行性分析

海洋天然气水合物的开采方法是当今天然气水合物研究的一大热点.通过对南海海域天然气水合物成藏机理的分析,提出了使用海水提升法开采海底天然气水合物的新模式.介绍了海水提升系统的组成和工作原理,提出了水力输送设备的相关参数,并对使用该方法的产气量及能效进行了简单评估.结果显示这种方法具有产量大、能效高的特点,运用该方法在南海采集天然气水合物是可行的.海水提升法开采天然气水合物克服了其他传统天然气水合物开采方法面临的技术难题,为海洋天然气水合物的开采研究提供了一种新思路及技术支撑.     

长江上游铜锣峡河段卵砾石推移质输沙规律研究

西部山区河段具有水面比降大、河床推移质粒径粗、糙率较大等特点,因此西部山区河段的水沙特性与平原河流差异明显,采用现有的推移质输沙公式来预测山区河段的泥沙输移情况存在较大误差。针对这一现象,基于爱因斯坦均匀沙无量纲输沙公式,考虑到推移质周围床沙对其遮蔽影响,以V/Uc=1为推移质起动临界状态建立了输沙率计算公式,最后以长江上游铜锣峡河段为研究对象,根据近二十年实测的水沙数据,将新计算式与多个经典公式进行精度比较,从计算结果来看,在预测大比降卵砾石山区河流时,新建立的计算式计算精度更高,能更好的反映其输沙规律。     

液压系统的噪声成因及降噪措施

对液压系统噪声产生的原因作了详细的技术理论分析,并提出其防范措施。     

降雨因素对土壤表面结皮发育的影响

为研究降雨因素在土壤表面结皮发育过程中的作用,结合物理模型实验方法和基于物理概念的水文响应数值模拟,以土壤表面的饱和水力传导系数Ks值作为评价指标,研究分析了雨强和累积降雨量两个降雨因素对结皮发育程度的影响。结果显示:Ks值随累积降雨量的增加而减小,且在累积降雨量较小时,Ks的减小速度更快,约为后期速度的23倍;最终累积降雨量近似的情况下,雨强较大时Ks更容易达到一稳定值;在降雨过程中,雨强与Ks的关系前后不一致。研究结果表明:降雨过程中结皮发育是个复杂的动态变化过程。     

液压ABS回油泵的控制策略及其对制动特性的影响

针对液压防抱死制动系统(anti-lockbrakingsystem,ABS)开发过程中遇到的车轮抱死?踏板舒适性不良等实际问题,重点研究液压ABS回油泵的控制策略及其对制动性能的影响?建立了回油泵流量数学模型,轮缸数学模型,并验证了模型的正确性?在AMESim中建立液压系统模型,通过设计仿真实验,对回油泵的开启时间和转速对ABS系统的影响进行了分析,得出了在进入ABS控制时,回油泵首先应保持低速运转,以克服静态摩擦和减小自身惯量,减压时,再加快转速和首次保压时低速开启的启动方式的结论,最后得出了回油泵的控制策略,通过实验对控制策略进行了验证?结果表明,在所提出的控制策略下取得了良好的控制效果,并能有效地抑制主缸的压力波动,改善驾乘舒适性能?     

24吨翻卷机液压系统设计

通过对２４吨翻卷机液压驱动与控制系统的设计与研究，提出了一种全新的适合于重载翻转负荷的插装控制回路系统．它具有通流量大、压力损失小、成本低、能耗少、发热低等优点     

高水头水电站技术供水系统用水轮机代替减压阀的试验研究

利用水力模拟试验，研究了西南某高水头水电站机组技术供水系统用水轮机代替减压阀的问题。用水轮机代替减压阀，在水轮机转轮后面串联长的供水管路系统和用水设备，是一种新的装置、试验表明，这种装置仍然能像通常水轮机那样在任何导叶开度下稳定运行，水轮机在飞逸情况下不会出现供水管路中水压过高现象。用水轮机代替减压阀的方案是可行的。     

水力喷射压裂技术在浅层水平缝压裂中的应用研究

七里村油田长6储层埋藏浅,为多产层特低渗、低压、低产油藏.目前常规压裂工艺只能压开1～2层水平缝,因层状储层垂向连通性差或不连通,目前储层动用程度低,影响了产量和采收率.储层多水平缝压裂是解决这一问题的有效手段.在针对性研究水力喷射压裂水平缝压裂起裂机理的基础上,结合现场工程实际,研究了影响浅层丛式井水力喷射压裂施工的主要因素,提出了适应浅层水平缝压裂的工艺措施.现场先导试验表明:水力喷砂射孔压裂联作技术能准确定位水平裂缝启缝位置,解决当前常用的"蜡球暂堵"小间距"多水平缝压裂技术"启缝不确定的问题,现场应用效果明显.     

基于Gasa-BPNN的水轮机系统辨识与预测控制

Based on the characteristics of nonlinearity, multi-case, and multi-disturbance, it is difficult to establish an accurate parameter model on the hydraulic turbine system which is limited by the degree of fitting between parametric model and actual model, and the design of control algorithm has a certain degree of limitation. Aiming at the modeling and control problems of hydraulic turbine system, this paper proposes hydraulic turbine system identification and predictive control based on genetic algorithm-simulate anneal and back propagation neural network (GASA–BPNN), and the output value predicted by GASA–BPNN model is fed back to the nonlinear optimizer to output the control quantity. The results show that the output speed of the traditional control system increases greatly and the speed of regulation is slow, while the speed of GASA–BPNN predictive control system increases little and the regulation speed is obviously faster than that of the traditional control system. Compared with the output response of the traditional control of the hydraulic turbine governing system, the neural network predictive controller used in this paper has better effect and stronger robustness, solves the problem of poor generalization ability and identification accuracy of the turbine system under variable conditions, and achieves better control effect.