PRT钻井液在墨西哥REYNOSA油田的试验

墨西哥REYNOSA油田目的层主要为第三系泥页岩地层.泥页岩具有极强的水化分散能力,层理、裂缝发育,中下部地层中含大量的CO2气体.钻进过程中使用水基钻井液难以控制缩径、垮塌和卡钻等井下复杂情况.中油钻井液公司使用抑制性、封堵性及抗污染能力强的PRT钻井液在该油田enavides105井进行试验,以机械钻速、井下复杂情况、井径曲线和钻井液性能作为指标,评价其在该油田的应用效果.试验结果表明,PRT钻井液抗岩屑和CO2气体污染能力强.流变性能稳定,井径扩大率仅为0.5%,钻井液性能稳定,井下安全,电测和下套管顺利,保证了顺利施工.     

含内热源复合平板等效导热系数研究

为了解决核燃料中涉及的含内热源复合材料导热问题,本文对含内热源复合平板提出了以平均温度为研究对象的等效导热系数研究方法.基于格林函数法,将复杂的分布式热源问题转化为单个热源的叠加,推导获得了发热板均匀分布时的等效导热系数模型,并与无内热源时的热阻串联模型对比.分析表明:含内热源复合平板的等效导热系数模型与两相材料导热系数的相对大小、发热材料数量、发热材料相对尺寸、热源的分布情况相关,与热源的绝对大小无关.     

MQPSO: 一种具有多群体与多阶段的QPSO算法*

提出了一种改进的QPSO(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization)算法,即一种具有多群体与多阶段的具有量子行为的粒子群优化算法.在该算法中,粒子被分为多个群体,利用多个阶段进行全局搜索,这样可以有效地避免粒子群早熟,提高了算法的全局收敛性能.对几个重要测试函数的测试结果证明,MQPSO算法的收敛性能优于标准粒子群算法(Standard Particle Swarm Optimization, SPSO)以及QPSO算法.     

QPSO算法在非线性观测器设计中的应用*

具有量子行为的粒子群优化(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization,QPSO)算法是继粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)后,最新提出的一种新型、高效的进化算法.提出了运用QPSO算法设计的非线性观测器方法.该方法属于滚动时域估计方法,利用具有量子行为的粒子群算法优化获得系统状态的最优估计.仿真结果显示该方法对初始条件不敏感,具有很强的跟踪能力.     

泛在电力物联网传输网优化关键技术研究

泛在电力物联网作为能源互联网建设的重要基石,对于提升电网综合效能和社会效能,促进满足用户需求的新兴业务的发展具有重要意义。面对新形势、新要求,通过优化泛在电力物联网内部通信网络架构,加快建设泛在电力物联网步伐,实现“能源数据”广泛互联,成了亟待解决的关键问题。本文以泛在电力物联网架构下的传输网为例,分别从网络拓扑结构和路由层面2个角度出发,制定优化策略。从网络拓扑角度出发,提出了基于节点权重的加边优化策略;从路由层面出发,考虑业务均衡性问题,提出了基于边介数的优化路由策略;通过构建网络性能评价指标,将本文提出的优化策略与传统策略进行对比,验证了优化策略能够提升网络的健壮性,扩充网络容量。     

使用新混合模糊聚类算法的模糊系统建模方法

为了进一步提高模糊系统建立模型的精度,提出一种新的模糊系统算法ANFIS-HC-QPSO：采用一种混合型模糊聚类算法来对模糊系统的输入空间进行划分,每一个聚类通过高斯函数的拟合产生一个隶属度函数,即完成ANFIS系统的前件参数--隶属度函数参数的初始识别,通过具有量子行为的粒子群算法QPSO与最小二乘法优化前件参数,直至达到停机条件,最终得到ANFIS的前件及后件参数,从而得到满意的模糊系统模型。实验表明,AN-FIS-HC-QPSO算法与传统算法相比,能在只需较少模糊规则的前提下就使模糊系统达到更高的精度。     

循环水在不同浓缩倍数时总碱度的变化规律

为了对循环水的总碱度进行比较准确地监测和控制，在碳酸盐系统中，从化学热力学角度总结出一个总碱度与pH值的关系。根据不同水质标准自配置水样，采用鼓泡法，可测出冷却水在不同浓缩倍数下的总碱度和pH值。     

自蔓延高温合成Al2O3-TiC导电蜂窝陶瓷材料

以Al、石墨、TiO2为原料,采用挤压成形、电弧点火自蔓延高温合成的方式,得到Al2O3-TIC导电蜂窝陶瓷材料。用XRD、SEM、EDS等分析测试手段对样品的物相组成、显微结构、微区成分、孔隙率、压溃强度等进行了测试及分析。结果表明,自蔓延高温合成法可以成功制备Al2O3-TIC复相蜂窝陶瓷材料;粘结剂、润滑剂、稀释剂等因素对样品的压制过程、烧结及孔隙率等有重要影响。     

基于移动物联网的低压故障分析系统

本文提出并实现了一个适用于低压供电系统的故障分析系统。该系统由低压故障监测终端、中国移动物联网通信专网和后台分析软件构成。实际应用表明,该系统可精确定位低压供电系统中的故障发生点,并能记录故障动作时的电流电压变化情况,据此可快速分析故障原因,及时排除故障,加快供电恢复进度。