基于支持向量机的高含CO2凝析气藏油环体积预测方法

准确、高效地预测高含CO₂凝析气藏油环体积对于开发方案的制定至关重要,但海上深水凝析气藏难以通过大规模钻探来探明油环体积,且高浓度CO₂的萃取作用使油环体积变化更加复杂。首先通过CO₂充注实验还原高含CO₂凝析气藏成藏过程,以数值模拟结果为基础数据开展数据预处理,建立样本数据库,并通过关联分析优选其主控因素,明确不同地层条件和气顶组成下油环体积的变化规律,最后基于支持向量机开展油环体积预测训练,搭建油环体积的预测模型,实现输入主控因素以精确、快速预测油环体积的目的。预测结果表明,采用三次核函数的机器学习模型与数值模拟、物理模拟、矿场实际的油环体积误差分别为3.43%、5.10%和7.21%。     

基于状态指标的直升机减速器行星轮故障诊断

直升机传动系统是一套复杂的旋转机械装置,承担直升机功率传动的功能,对直升机的安全性至关重要。开展传动部件故障诊断研究,可提高直升机安全性,具有重要价值。本文中描述了直升机主减速器行星齿轮的故障诊断研究。首先分析了行星齿轮的主要故障模式,针对行星齿轮的裂纹故障和剥蚀故障,确定了齿轮故障诊断的状态指标;研制了行星齿轮的裂纹故障试验件和剥蚀故障试验件,并在直升机传动系统故障植入试验验台开展了相关验证实验。通过对采集的数据进行分析,结果表明：利用行星齿轮故障试验件的振动数据计算的状态指标值和健康状态阈值能够明显区分,可以有效诊断行星齿轮的裂纹故障和剥蚀故障。可见采用状态指标对行星齿轮的故障进行诊断是有效的。