水平井分段压裂投球滑套承压接触分析

鉴于国内还没有成熟的裸眼完井配套工具,研制了适合苏里格气田的水平井分段压裂投球滑套,并针对投球滑套在压裂施工中到位不明显的问题,利用有限元分析软件ANSYS建立了投球滑套的接触模型,分析了不同压力对低密度球和球座变形与应力分布的影响。分析结果表明,施工压力由10 MPa增至20 MPa时,接触压力近似线性变化,当压力从20 MPa增加到50 MPa时,球和球座之间开始产生塑性变形,接触面积增加,从而使接触压力增加变慢。当压力为50 MPa时,球座最大应力值达到358 MPa,超过了低密度球和球座的屈服强度而发生了塑性变形,但是没有达到材料的屈服极限,满足压裂施工的要求。     

阳泉矿区锚索支护技术的研究与应用

该项目研究采用数值分析和现场观测的科学方法，对巷道进行了分类，制定了各类巷道的锚索支护参数。对承受二次动压巷道破坏的特点进行了研究，提出了二次动压巷道支护方式和参数。重点研究了Ⅳ类围岩巷道的顶煤冒落机理，确定了Ⅳ类围岩巷道支护方式和参数。完善配套监测技术，系统地进行了顶板离层、表面收敛、锚索（锚杆）受力等测量，获得了大量的数据。     

水平井裸眼分段压裂工具

苏里格气田属地层岩性圈闭性低压、低孔、低渗气藏,采用常规开发方式开发效果不佳。针对苏里格气田压力下降快、砂体连通性差等特点,开发了水平井裸眼分段压裂工具。对裸眼完成的井,在预定井段悬挂裸眼封隔器、压力开启滑套、投球开启滑套等工具,实现压裂作业井段横向选择性分段隔离。根据压裂段数进行分段压裂,一趟管柱实现全井段的压裂作业,从而扩大渗流面积,沟通更多的含气砂体,实现高效开发的目的。介绍了相关配套工具与室内试验、现场试验及作业应用情况,逐渐实现了规模化应用。     

基于相关滤波的尺度自适应目标跟踪

针对视频目标跟踪中的尺度问题,提出了一种基于相关滤波的尺度自适应目标跟踪方法。首先利用核相关滤波获得目标的中心位置,然后将目标均分为四个子块,通过计算找出子块中心的最大响应位置,最后根据前后两帧目标子块中心位置的相对变化计算出尺度的伸缩系数,进而计算出目标尺度。在具有尺度变化的公开数据集上对本文方法进行测试,并和多种跟踪方法作对比,实验结果表明,该方法将尺度的计算问题转化为对子块中心的定位,其平均跟踪性能优于其它方法,验证了方法的有效性。     

基于双路信息时空图卷积网络的交通预测模型

随着深度学习的发展,神经网络在各个领域都有着大量的应用,智慧交通系统也不例外.交通流预测是智慧交通系统的基石,是整个交通预测的核心所在.近年来,图卷积神经网络的利用有效地提高了交通预测的性能,如何进一步提高对图的时空特征进行捕获的能力,将会成为热点.为了提升交通预测的精度,提出了一种基于双路信息时空图卷积网络的交通预测模型.首先,针对图卷积网络的交通预测模型在长距离依赖上建模有所不足,并且没有完全挖掘时空图信息之间的隐藏关系以及在时空图结构上还有信息缺失,提出了一种三重池化注意力机制来建模全局上下文信息.通过对图卷积层和时间卷积层各增加并行的三重池化注意力路径,构造了一个双路信息时空卷积层,提升了卷积层的泛化能力及模型捕获长距离依赖的能力,同时让时空卷积层能够很好地捕获时空图结构上的空间和时间特征,从而有效地提升了交通预测性能.在两个公共交通数据集(METR-LA和PEMS-BAY)上的实验结果表明,该模型具有较好的性能.     

公法线测量直齿锥齿轮

直齿锥齿轮在加工过程中的测量,通常都是用齿轮卡尺测量齿厚(单齿测量)。下面介绍一种用公法线长度L_n测量直齿圆锥齿轮齿厚的新方法。这种方法的优点在于,测量时不以齿顶圆作基准,故不受外径尺寸误差的影响,此外,通过测量公法线长度的变动量,可测出齿轮的周节或基节的累积误差等。用公法线长度测量直齿圆锥齿轮时,将测量量具接触在锥齿轮的大端背锥边缘上(如     

CCD相机的数据采集与实时处理

通过对CCD光电图像传感器原理的认识,结合单片机,数据采集技术,数字图像分析与处理,实现相机的自动调节和数据的实时处理。研究设计了一种基本的图像采集系统,可以为各种信号的采集和处理提供基本模块,且使用了通用的51单片机实现控制功能。     

矿用隔绝式压缩氧自救器的研制

为了在煤矿发生瓦斯事故时,满足工人自救等的需要,研制了矿用ZY120型隔绝式压缩氧自救器,介绍了该自救器的原理及功能、主要技术特点和工业性试验的情况。     

梁山县东平湖库区走开发性移民之路的探讨

1　基本概况东平湖建湖时 ,梁山县库区居住移民全部迁出。先后迁往外省、外县安置的外迁移民 2 5 5 82户 ,12 1375人 ,在本县库外安置的内迁移民 15 90 0户 ,774 72人。由于受当时客观历史条件的制约 ,加之国家对移民安置标准低 ,移民水土不服 ,思念故土 ,生产生活未安排好等原     

基于t-SNE卷积编码的图像检索方法

为了提高基于内容图像检索系统的速度和精度,提出了一种基于t-SNE卷积编码的图像检索方法。该方法首先采用一个高精度卷积神经网络模型提取图像特征,然后通过定量分析模型不同层特征的检索性能,选择出最佳特征。其次将选择出的最佳特征使用t-SNE方法进行编码,降低特征维度的同时进一步减少图像特征中的噪声。最后,利用降维后的编码特征,实现基于内容的图像检索系统。实验结果表明：随着特征维度的降低,卷积编码方法不但不会降低检索精度,反而在某些情况下会提高检索精度。采用16维卷积编码特征,就可以超过传统方法128维编码特征的检索精度。而一旦特征维度降低8倍,可以使得特征的存储空间缩小8倍,图像检索效率大幅提高。因此,该方法可以有效提高基于内容图像检索系统的速度和精度。