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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. 相似文献
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该文通过叙述船舶防污装置油水分离器在WMS—2000型轮机仿真训练器中硬表盘(控制箱)和模型软件的设计和实现过程,说明了物理仿真机中仿真对象的设计过程和实时仿真建模的方法和特点。 相似文献
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一种基于自适应神经模糊推理系统的图像滤波方法 总被引:2,自引:1,他引:1
赤潮是常见海洋自然灾害之一。为了早期预测和预报赤潮的发生,开发了基于流式图像的赤潮监测仪器,它将流式细胞、显微成像以及图像处理技术结合起来,采用基于背景差的方法快速准确地分割出藻类图像;为了克服藻类细胞处于不同生长周期和环境带来的形态和个体差异的影响,提取具有平移、旋转和尺度不变性的几何形状特征与基于灰度共生矩阵的纹理特征,采用一对一的多分类支持向量机进行分类识别。实验结果表明,该算法实现对了海洋原甲藻、红色裸甲藻、拟菱形藻和中肋骨条藻的自动分类,平均识别准确率高达94.37%。 相似文献
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基于QPSO的数据聚类* 总被引:1,自引:0,他引:1
在KMeans聚类、PSO聚类、KMeans和PSO混合聚类(KPSO)的基础上,研究了基于量子行为的微粒群优化算法(QPSO)的数据聚类方法,并提出利用KMeans聚类的结果重新初始化粒子群,结合QPSO的聚类算法,即KQPSO。介绍了如何利用上述算法找到用户指定的聚类个数的聚类中心。聚类过程都是根据数据之间的Euclidean(欧几里得)距离。KMeans算法、PSO算法和QPSO算法的不同在于聚类中心向量的“进化”上。最后使用三个数据集比较了上面提到的五种聚类方法的性能,结果显示基于QPSO 相似文献
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