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半潜式钻井平台具有抗风浪能力强、甲板面积和可变载荷大、适应水深范围广、钻机能力强和具有多种作业功能等特点。但由于其所处的海洋作业环境和地质条件恶劣,浮式生产系统技术复杂、投资巨大、风险极高。因此,如何正确地获得其在严酷海洋环境下的运动、受力以及甲板是否上浪等技术性能十分重要,这些性能参数是决定和设计半潜式钻井平台结构、总体布置及其动力定位、系泊系统等相关系统的重要依据。本论文通过对水池模型试验数据进行分析分析,确定该船型在一定的环境条件下的水动力数据、运动响应、定位等数据是否满足设计要求。 相似文献
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对"南海2号"半潜式钻井平台的一种改装方案的运动响应和波浪荷载进行计算与分析,结果表明按该方案改造后,"南海2号"半潜式钻井平台的运动响应性能优良,适于在我国南海深水域工作. 相似文献
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半潜式钻井平台拖航阻力数值分析 总被引:1,自引:0,他引:1
半潜式钻井平台是深海油气资源勘探开发的重要装备。因油田内短距离拖航需要,某半潜式钻井平台可能遇到深吃水拖航工况。在此工况下,平台吃水12.5m,浮箱、横撑整体及部分立柱将位于水面以下并引起拖航阻力。采用FLUENT计算了某半潜式钻井平台深吃水拖航工况下的拖航阻力,并与浅吃水拖航工况拖航阻力进行比较。结果表明:拖航速度为2m/s时,该平台深吃水拖航阻力约为1 000kN,其中浮箱约占50%,立柱和横撑各占约25%;深吃水拖航阻力约为浅吃水拖航阻力的2~3倍。研究结果可为今后半潜式钻井平台的船型设计提供参考。 相似文献
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针对半潜式平台系统故障警报信号频发、系统运行稳定性差等问题,基于半潜式平台工作信号点位数据集研究影响半潜式平台稳定运行的重要因素。基于这些影响因素采用机器学习、深度学习算法构建基于深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)的平台系统稳定性预测模型,该模型的曲线下面积(Area Under Curve,AUC)得分较逻辑回归、K近邻查询、支持向量机、朴素贝叶斯等传统机器学习模型的AUC得分提高1.0%~16.0%、准确率提高3.0%~25.6%,表明DNN模型具有较好的拟合能力和泛化能力,可以用于工业实践。 相似文献