改进Elman神经网络在短期热负荷预测中的应用

热电厂的短期热负荷预测在城市集中供暖中起着至关重要的作用,直接影响热电厂的经济效益和热能利用率。电厂的短期热负荷一般采用神经网络预测模型进行预测,而BP神经网络应用最为广泛。Elman神经网络算法在BP神经网络基础上加入了承接层,作为一步延时算子,实现记忆能力,使系统具备适应时变能力,增强系统全局稳定性。但Elman神经网络算法模型的构造依然需要大量样本的支撑,而且输入层的变量多,导致预测时间依然很长,收敛速度慢。该文在Elman神经网络预测前,进行了相关系数预处理和对样本中异常值的平均化预处理,通过数据归一化运算,使Elman神经网络输入层变量大幅减少。仿真实验表明,改进的Elman神经网络算法使预测模型快速寻优,减少预测时间的同时明显提高预测精度。     

气井油管CO_2腐蚀预测及防腐对策研究

本文以气井油管CO_2腐蚀为研究对象,从腐蚀机理、腐蚀影响因素、腐蚀度预测与防腐措施等方面进行研究,用定量数学模型确定了腐蚀速率计算公式,并提出了具体的防腐蚀对策。     

边坡破坏状况与防治措施分析

对不同条件下的坡体破坏模式进行了研究总结,分析了边坡变形破坏模式、破坏机理,并且根据不同的破坏模式采取了相应的防治措施,以为类似工程提供借鉴。     

压裂水平井产能预测方法研究进展

水平井压裂技术在低渗透及非常规储层中得到了广泛应用,压裂后水平井的产能预测关系到油田开发方案的制定,因此,国内外学者对压后渗流模型的建立和求解方法做出了不懈的努力。本文详细回顾了国内外学者所建压裂水平井产能预测模型及求解方法,指出了不同模型和求解方法的优缺点,并展望了压裂水平井产能模型的发展方向。     

河北迁安二马铁矿床三维地质建模研究及应用

在历年生产勘探获得的地质、测量、勘探工程、地质编录、取样与化验等地质原始资料的基础上，构建了基于Surpac软件的二马铁矿床三维地质模型。通过对三维建模结果的综合分析，并结合二马铁矿床成矿控制规律研究结果，对S1000~S1400勘探线深部矿体进行了成矿预测，为矿山接替资源预测提供了新途径。建立的二马铁矿床地表模型、断层模型、地层模型、矿体模型实现了矿区矿床的三维可视化，完整准确地表达出了地下地质体的空间位置关系以及矿岩信息，为矿床开采以及生产动态管理提供了基础。