利用吸水剖面进行储层参数解释方法研究

在考虑边界层效应及启动压力梯度的两相渗流数学模型基础上,以注水井吸水剖面为边界条件,考虑油井见水前、后两种情况,建立了以生产井累计产油量、瞬时产液量、含水率为目标函数的吸水剖面综合解释模型。以L11–41井组为例,对不同时间测试的吸水剖面进行了井间渗透率、饱和度以及平均饱和度解释,同时以该井组内L11–131井解释饱和度与现场PND和RT饱和度测井结果进行对比。结果表明:吸水剖面综合解释结果与测井解释结果吻合。利用吸水剖面资料进行储层参数综合解释,在一定程度上可以定量描述注采井间主渗通道参数大小,为油田注采关系调整及井间挖潜提供指导。     

注水井压裂调剖设计方法研究

对于低渗透油田 ,主要通过水力压裂提高油水井的增产增注能力 ,区块经过整体压裂改造后 ,水力裂缝参数将对油水井的产量起决定性作用。对于多油层非均质油藏 ,层间差异会导致吸水剖面不均匀 ,影响水驱效率。对需要经过压裂再投注的注水井 ,建立了压裂后预测注水井注入量的数值模型 ,分析了各层注入量与地层物性、裂缝参数和注入压力的关系。研究结果表明 ,通过合理地设计裂缝参数 ,可以减缓层间矛盾 ,改善吸水剖面。现场试验 8口井 ,其中 6口井进行了吸水剖面测试 ,全井达到配注方案的有 4口井 ,说明该方法对多油层非均质油藏注水井的调剖具有一定的应用价值。     

基于可靠度敏感性的神经网络法研究边坡稳定性

针对边坡工程结构功能函数不能显式表达的可靠性分析问题和非线性问题计算量大的弊端．研究结构可靠度敏感性,提出参数的相对敏感性分析方法,并基于该方法提出了神经网络法分析边坡稳定性。具体思路：由可靠指标对随机变量分布参数的相对敏感性分析,确定边坡可靠度主要影响参数;用神经网络模型近似替代响应量与基本变量间的隐式极限状态函数,根据蒙特卡罗模拟法,对网络模型进行可靠度分析,求解结构可靠度指标。基于可靠度敏感性的神经网络法．对均值和成层边坡进行稳定性分析,与传统可靠度计算方法相比．结果表明：该方法分析边坡稳定性是准确的且具有较高的计算效率。     

电动车全铝框架式车身拓扑分析及参数化优化方法

针对电动车全铝框架式车身优化时应当兼顾多种类型的型材和板材变量的问题,提出一种基于拓扑优化及隐式参数化模型的集成多目标优化方法。为了获得材料分布及载荷传递合理的框架式车身结构作为后续多目标优化的参考,概念设计阶段对原车身进行拓扑优化设计。基于拓扑优化结果建立车身隐式参数化模型,并利用参数化模型建立响应面近似模型以实现全铝框架式车身多目标优化的自动流程化。结果表明,全铝框架式车身在各项性能保持在目标范围的前提下减重11.9%。因此,基于拓扑优化及隐式参数化模型的集成多目标优化方法能够有效提高全铝框架式车身轻量化优化的效率和准确性。     

基于改进的隐式广义预测控制在燃气发电锅炉主汽压中的应用

针对燃气发电锅炉主汽压控制系统存在非线性、模型参数不确定等问题,提出了一种改进的隐式广义预测控制策略。首先,使用遗忘因子递推最小二乘法进行模型参数辨识,建立主汽压的离散数学模型;其次,在常规广义预测控制理论基础上建立主汽压的隐式广义预测控制系统,简化控制算法,通过在目标函数中增加PI结构,提高系统的鲁棒性。仿真结果表明,相比串级PID和常规隐式广义预测控制,所提控制策略在模型适配时调节时间最多减少20 s,模型失配时超调量最多减少5.08%,调节时间最多降低36 s,系统鲁棒性和抗干扰能力增强;工程应用表明,使用所提策略后主汽压控制偏差在±0.2 MPa之间,控制精度显著提高。改进的隐式广义预测控制较好地满足了工业生产中对主汽压的控制要求,具有较高的研究和应用价值。     

区块整体调剖方案优化设计及应用

提出了一套区块整体调剖的决策方法,将影响调剖井选择的因素包括每米视吸水指数、每米吸水指数、井口压降曲线、渗透率变异系数、吸水剖面非均质性、连通油井的总产液量、平均含水率、连通油井剩余储量和采出程度等,利用决策因素的不确定性表示成区块整体调剖选井的决策因子来优选调剖井.在油藏实际应用中取得了较好的效果.     

基于可靠度敏感性的2种响应面法研究边坡稳定性

文章研究结构可靠度敏感性,提出参数的相对敏感性分析方法,并基于该方法提出2种智能响应面法分析边坡稳定性.具体思路:由可靠指标对随机变量分布参数的相对敏感性分析,确定边坡可靠度主要影响参数;用2种智能响应面的网络模型近似替代响应量与基本变量间的隐式极限状态函数,根据蒙特卡罗模拟法,对网络模型进行可靠度分析,求解结构可靠度...     

多功能n阶蜂巢型电阻网络的等效电阻公式

研究了一类多功能n阶蜂巢型电阻网络模型,这是一个之前一直没有解决的问题.该网络模型含有6个任意电阻参数使得该网络包含了多个不同的网络类型.解决该问题包括四个步骤:首先建立一个简化的等效模型,其次应用基尔霍夫定律建立一个非线性差分方程模型,再次采用变换的方法给出非线性差分方程的解,最后创造了一个负电阻元素概念,得到了理想的研究结果.作为应用文章给出了数个有趣的特殊结论.本文建立的方法和得到的结论也适用于复阻抗网络的研究.     

一种基于产生式分数空间的单样本人脸识别方法

提出一种基于产生式分数空间的单样本人脸识别方法.首先设计了适用于人脸表示的概率产生式模型,并有效地结合了分部式方法的灵活性和稀疏成分分析的稳健性.然后基于该模型导出分数函数(特征映射),并构建了本质上是观测数据、隐变量和模型参数函数的概率相似度.最后,基于2个标准人脸数据库进行了仿真实验,验证了所提出方法的有效性.     

基于径向基神经网络的有限元模型修正研究

模型修正属于反问题的一种,针对其非线性、计算量大等不足之处,提出一种基于径向基神经网络的有限元模型修正方法,并把反问题归结为正问题进行研究。该方法将特征量作为自变量输入、设计参数作为因变量输出,用试验设计构造样本,以径向基神经网络逼近两者之间的非线性映射关系,利用神经网络的泛化特性直接输出设计参数的修正值。某空间钢结构模型的计算结果验证了该方法的有效性。