加强偏磨油井治理 延长油井检泵周期

滨南平方王油田投入开发时间早，油、套管变形老化严重，尤其进几年来，随着斜井、侧钻井的逐年增加以及中、高含水期开采阶段的到来，平方王偏磨井逐渐增加。由于偏磨日趋严重造成作业频繁，免修期短。不仅对原油生产造成。定影响，而且造成作业费用超支，经济效益差。为此，研究偏磨原因，对偏磨井进行综合治理，是挖掘老油田潜力和提高采收率的重要手段，具有十分重要的意义。     

基于聚类和K近邻算法的井下人员定位算法

针对现有基于指纹模的井下定位算法存在的计算量大、实时性低、定位精度较低的问题,提出了基于聚类和K近邻算法的井下人员定位算法。用二分k-means聚类算法对采集的RSSI数据进行分类,建立离线指纹数据库;无线移动终端和动态修正器实时采集RSSI值,分别存储到在线定位数据库和动态修正数据库;根据待测点和动态修正器的离线数据和实时数据,采用软硬件动态修正加权K近邻算法计算权重值,结合离线指纹数据库中待测点的物理位置信息估算其实时位置。实验分析结果表明,所提定位算法的最小标准误差为0.46m,最大标准误差为3.26m,平均误差为1.62m。对比分析结果表明,与未进行聚类分析的算法相比,本文算法的精度更高,实时性更好;与未动态修正权重值的算法相比,本文算法的运算时间略有增加,但定位精度提高了37.21%。     

一种井下人员无线定位算法研究

针对传统井下指纹定位算法存在需要采集大量指纹数据和定位精度不高的问题,提出了一种差分鱼群优化最小二乘支持向量机(DEAFSA-LSSVM)的井下人员无线定位算法.首先将井下实验区域划分为多个小区域,并利用克里金插值算法建立指纹数据库;然后利用差分进化与人工鱼群混合智能算法优化正则化参数和核函数宽度,建立最小二乘支持向量机算法模型,利用无线采集接收终端采集待定位点的无线信息数据,通过最小二乘支持向量机算法模型计算出其所属小区域;最后利用小区域内无线信息数据,通过加权K近邻算法进行实时定位.实验结果表明:该定位算法的收敛速度快,分类准确,准确率达到98.87%;定位精度高,平均定位误差为1.51 m,比未经优化的最小二乘支持向量机算法的定位精度提高18.82%.     

项目教学法在职业院校计算机教学过程中的应用探析

本文针对职业院校计算机教学中项目教学法的应用做出了探讨,在对职业院校计算机教学应用项目教学法设计原则作出分析的基础上,对职业院校计算机教学中项目教学法的应用需要注意的问题做出了重点阐述。