mlsa-iai-msu-lab/ru_sci_bench_zho_cite_reranking huggingface dataset:
弱电网条件下基于稳定域和谐波交互的并网逆变器LCL参数设计

弱电网下的并网逆变器LCL滤波器谐振频率对于系统稳定性和并网电流质量的影响至关重要。为了选择合适的谐振频率,首先在s域中建立谐振稳定域判据。其次,考虑2个因素对谐振频率设计的影响:一是电网阻抗和滤波器电感的变化,采用基于几何平均法的LCL谐振频率设计方案可以适应这种宽范围变化;二是背景谐波,通过分析多个频率间的交互作用对并网电流的显著影响,推导子稳定域判据,进而得出优选的LCL谐振频率值。其次,结合桥臂侧最大电流纹波方程,建立一种简单且鲁棒性强的LCL滤波器参数计算方案。最后,基于RT-LAB对所提出的LCL参数设计方法进行实验验证,证明理论分析的正确性。
虚拟同步机功角稳定的参数空间分析

虚拟同步机技术旨在控制逆变器,使其模拟传统同步发电机的运行特性。该文基于单机无穷大系统下的二阶虚拟同步机动态模型,对系统暂态功角稳定性及其相关机理进行分析。提出全局范围内的参数空间,并对参数空间中逆变器系统可能存在的功角稳定性质进行分析与实时仿真验证。此外,基于上述分析结果,提出一种简单的分岔轨迹塑性控制,通过在紧急情况下调整控制参数,消除造成暂态功角失稳的吸引子,从而增强系统的稳定性。
多主体参与可再生能源消纳的Nash博弈模型及其迁移强化学习求解

随着可再生能源产业不断壮大,可再生能源消纳问题日益凸显。为了充分挖掘源–网–荷–储联合运行的灵活性调节能力,提高可再生能源的消纳水平,该文提出一种基于灵活性平衡理论的可再生能源消纳策略。通过Nash博弈实现参与消纳的各主体相互利益达到均衡,并提出一种多智能体迁移强化学习算法。该算法采用了多种人工智能技术,包括基于Nash-Q学习的强化学习技术、资格迹更新技术和迁移学习技术,使学习方式更加灵活、效用更广泛、泛化能力更强。通过算例仿真验证了所提算法在保证最优解质量的同时,具有快速求解的能力,非常适用于求解多主体参与可再生能源消纳问题。
基于PCA-LSTM模型的风电机网相互作用预测

随着风电在电力系统中渗透率不断提高,风电机组接入电网带来的机网相互作用问题已严重影响电网安全和电能质量,对风电机网相互作用进行研究意义重大。在TensorFlow深度学习框架下,提出一种基于长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络的风电机网相互作用预测模型。首先,通过主成分分析法(principal component analysis, PCA)对多变量时间序列做筛选,降低数据维度。其次,用LSTM网络对选出的风电机网相互作用关联因素序列和风电实际输出序列之间的非线性关系进行建模,并通过实例与其他预测方法对比证明其具有更高的精确度和适用性。最后,对机网相互作用观测对象的预测数据进行Prony分析,通过实测数据验证采用观测对象预测值分析机网相互作用的可行性和有效性。
基于深度语义学习的电力变压器运维文本信息挖掘方法

电力变压器运维过程中形成的工作票及操作票等文本蕴藏着丰富的设备状态信息,然而由于中文文本结构和语义的复杂性,难以进行信息挖掘。针对该现状,提出基于深度语义学习的变压器运维文本信息挖掘方法。首先分析并归纳传统文本挖掘模型的局限性及变压器运维文本的特点,然后利用分布式文本学习工具word2vec,自动学习语义信息,将单词用低维稠密向量表示,并建立循环卷积神经网络,基于其端到端的网络结构提取文本的深层语义特征。基于变压器运维文本的案例分析表明,所提方法比常规文本挖掘方法的语义学习能力更优。通过对非结构化文本数据的信息挖掘,有利于今后结合结构化数据,全面评估变压器运行状态。
计及数据类别不平衡的海量用户负荷典型特征高性能提取方法

深度探索用户负荷的用电特性是面向电力大数据趋势下电力市场精细化发展的迫切需求。该文提出一种计及数据类别不平衡的用户负荷典型形态提取模型,适用于电力系统负荷数据量大、缺乏训练标签的情况。首先,通过K-medoids算法将局部数据聚类获取类别标签作为训练集。针对训练集部分类簇数据样本过小,采用基于聚类结果的过采样方法进行类别平衡。负荷数据分类采用基于Spark的分布式神经网络基分类器集成学习方法。最后,通过形态互相关性提取典型负荷形态特征。算例选取模拟日负荷数据和爱尔兰实测负荷数据,对比K-means聚类和K-medoids+串行BPNN分类性能,验证了所提算法的有效性和实用性,同时也证明了该方法对于负荷分类所具有的效率优势。
基于实际通带特性的EMI接收机精确模型

电磁干扰(electromagnetic interference,EMI)接收机建模是全电路时域传导EMI仿真技术的重要组成部分。对不同控制策略的开关电源的EMI频谱进行深入的分析,指出采用变频和/或变占空比控制策略时,其EMI噪声频谱会存在边带效应,明确了边带效应和EMI接收机的测量带宽是导致用快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)得到的噪声频谱与EMI接收机测量结果产生差异的本质原因。提出一种通过测量获得EMI接收机中频(intermediate frequency,IF)滤波器真实通带特性的方法,建立基于高斯函数的数学模型。对中频滤波器的相对相位偏移特性进行实验测量和分析,其对输出信号相位的影响可以忽略。通过对开关电源中典型的信号进行分析,确定EMI接收机模型的合理通带带宽,从而获得精确的EMI接收机模型。最后,通过实验验证所建立的模型的正确性和有效性。
基于多层支持向量机的交直流电网频率稳定控制方法

该文针对直流互联异步电网的频率稳定问题,考虑数据驱动方法在电力系统紧急控制中的时效性优势,提出一种基于多层支持向量机(support vector machines,SVM)的交直流电网频率稳定紧急控制方法。该方法利用3层SVM模型实现直流紧急功率支援和自动切负荷控制相结合的最优频率稳定协调控制策略。其中,第1层是建立基于v-SVR的扰动后频率稳定预测模型,该模型能够基于扰动后瞬间的WAMS数据快速预测出稳态频率;第2层是建立基于C-SVC的频率稳定控制方式判断模型,该模型根据预测频率判断相应采取的合理控制方式;第3层是建立基于v-SVR的频率稳定控制策略制定模型,该模型根据所选择的控制方式制定出最优控制策略。仿真分析表明,该方法不仅大大提高了控制时效性,而且具有很好的准确性和有效性,适用于交直流电网频率稳定紧急控制的在线应用。
基于改进堆栈降噪自动编码器的预想事故频率指标评估方法研究

可再生能源大规模并网导致电力系统转动惯量降低,在扰动事件下的频率稳定问题突出。时域仿真存在计算量大、运算耗时长等缺陷,难以满足复杂多变运行方式和海量预想事故下的频率指标快速评估需求。为了实现功率扰动事件下系统惯性中心多维频率指标(极值频率、最大频率变化率、准稳态频率)的快速评估,该文将深度学习引入到频率稳定研究中,提出一种基于改进堆栈降噪自动编码器(improved stacked denoising autoencoders,ISDAE)的智能化评估方法。首先,利用随机森林算法筛选出重要特征变量作为输入数据,实现输入数据降维;然后,将多个降噪自动编码器堆叠,构建深度学习网络结构;采用“预训练–参数微调”方法训练网络参数,引入Dropout技术提高算法泛化能力、防止过拟合,基于均方根反向传播(root mean square back propagation,RMSprop)优化方法对网络参数进行微调,减小陷入局部最优的概率;最后,根据离线训练得到的ISDAE网络结构实现扰动事件后系统惯性中心的多维频率指标在线评估。在修改后的IEEE RTS-79系统进行测试,与时域仿真、浅层神经网络以及未改进的SDAE方法所得结果进行比较,验证所提方法的快速性、准确性以及良好的泛化能力。
基于多模型融合Stacking集成学习方式的负荷预测方法

人工智能及机器学习技术的快速发展,为负荷预测问题提供了崭新的解决思路。该文结合人工智能的前沿理论研究,提出一种基于多模型融合Stacking集成学习方式的负荷预测方法。考虑不同算法的数据观测与训练原理差异,充分发挥各个模型优势,构建多个机器学习算法嵌入的Stacking集成学习的负荷预测模型,模型的基学习器包含XGBoost树集成算法和长短记忆网络算法。算例使用ENTSO中瑞士负荷数据对算法有效性进行了验证。预测结果表明,XGBoost、梯度决策树、随机森林模型能够通过自身模型的增益情况对输入数据的特征贡献度进行量化分析;Stacking中各个基学习器的学习能力越强,关联程度越低,模型预测效果越好;与传统单模型预测相比,基于多模型融合的Stacking集成学习方式的负荷预测方法有着较高的预测精度。
电动汽车充电控制的深度增强学习优化方法

随着用电信息采集系统的广泛推广,数据驱动的机器学习方法在电力系统优化运行领域的应用已引起广泛关注。该文基于电网在线运行状态数据采集,采用竞争深度Q网络(dueling deep Q network,DDQN)结构的深度增强学习方法开展电动汽车充电控制优化。首先选取观测状态与执行动作,定义状态动作估值函数,其次针对动作和状态维度上的绝对数值相差过大的问题,采用DDQN的Q函数,引入 ε-greedy策略、记忆存储单元以及批量梯度下降法进行神经网络的分层学习,然后基于DDQN训练后的神经网络,开展电动汽车充电控制的深度增强学习优化。最后,结合IEEE33节点扩展算例说明所提电动汽车充电控制优化方法在满足各类用户出行的充电需求条件下,实现合理消纳可再生能源发电。
基于传染病模型的电网扰动传播动力学分析

研究电网扰动传播动力学行为对大电网安全稳定运行具有重要作用。该文在研究电网扰动传播动力学时尝试借助生物学中成熟的传染病模型进行研究。首先,在类比传染病模型的基础上,提出电网扰动传播强度的概念;进一步利用复杂网络理论对复杂电力系统网络进行拓扑分析,利用随机矩阵理论对电网时空数据进行关联关系分析;最后,基于数据驱动建立电网扰动传播动力学模型,对电网扰动传播行为进行预测。仿真结果表明,所提模型是传统电网扰动传播分析的有效补充,为电网扰动传播动力学行为分析提供新途径。
基于卷积神经网络综合模型和稳态特征量的电力系统暂态稳定评估

为了提高卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的分类性能,提出CNN综合模型,以及CNN与时域仿真相结合的暂态稳定评估解决思路。首先,构建若干个具有相同结构、不同参数的CNN模型进行训练和预测;然后根据一定的结果综合原则对若干个CNN模型的预测结果进行综合,得到“稳定”、“不稳定”和“不确定”3种分类预测结果;最后将结果不确定的样本送入时域仿真进行稳定评估。采用某省级电网算例进行了分类效果验证。结果表明,对于某故障形式,所提出的CNN综合模型,确定样本实现了100%的正确率,而结果不确定的样本占总样本的比例在6%以内,说明该模型具有良好的故障筛选性能。
基于VMD-WVD分布与堆栈稀疏自编码网络的局放类型识别

针对目前常用的浅层模式识别方法对高维大容量样本处理困难的问题,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)的Wigner Ville分布(Wigner-Ville distribution,WVD)和堆叠稀疏自编码网络(stocked sparse auto-encoder,SSAE)的局部放电(partial discharge,PD)信号的模式识别方法。首先,以VMD算法对PD信号进行分解,对所得各分量进行时频分析得到相应的WVD;然后,以PD信号的VMD-WVD分布为输入量,利用SSAE对样本集合进行训练,自主提取内在特征。此外,将SSAE与稀疏自编码器(stacked sparse auto-encoder,SAE)的输出特征进行比较,验证了SSAE网络特征提取能力的优越性;最后,用训练好的SSAE网络完成测试样本的局部放电类型的识别。同时,以基于反向传播(back propagation,BP)神经网络和支持向量机(support vector machine,SVM)的识别结果与该结果进行比较。结果表明,所采用的识别方法具有更高的正确识别率。
面向泛在电力物联网的5G通信:技术原理与典型应用

在坚强智能电网的深化建设与泛在电力物联网的快速发展中,第5代移动通信技术(5th generation mobile networks,5G通信)因具有“高带宽、高容量、高可靠性、低延时、低功耗”的特点,将成为引领和支撑电力系统技术创新、实现万物互联的关键技术。电力系统本身的特点以及其对通信的要求决定5G通信技术在某些特定领域能够发挥关键作用。该文介绍5G通信的基本技术原理及其特征、关键性能指标,分析5G在未来电力系统通信中的应用定位,深入探讨其在电力系统中面向高带宽、高容量、低时延3大需求的潜在应用场景;最后分析了其在物理、信息和用户层面对电力系统的影响与挑战。
基于自适应深度信念网络的变电站负荷预测

精确的变电站级负荷预测是电网精益化运行决策的重要基础,但存在不同站间负荷特性差异大、微观关联因素多样性强等传统预测方法难以处理的问题。基于变电站历史负荷数据与其所在区域的外部环境数据,通过深度信念网络算法(deep belief network,DBN)强大的学习能力,避免了相似日等特征选取问题,并采用Nadam动量优化算法训练深度信念网络,得到DBN最佳参数,构成针对变电站负荷预测的学习框架,并基于Keras深度学习框架自动调整DBN结构,达到最优预测结果。以20个具有典型负荷特性的220kV变电站实际负荷数据为样本集,在周、日和小时级3个预测时间尺度上,通过2种误差计算方式作实例对比证明,所提方法能够充分进行自适应深度学习,并进行高精度变电站级负荷预测。
基于探索感知思维深度强化学习的自动发电控制

减少碳排放的重要途径之一是大规模引入新能源。然而,随着大规模风、光、电动汽车等新能源和分布式能源接入复杂互联电网,给电网带来严重的随机扰动问题。该文从自动发电控制角度,探索了一种动作探索感知思维的深度强化学习算法,即DDQN-AD。通过将神经网络的预测机制作为强化学习的动作选择机制,同时引入具有动作探索感知思维的AD策略,将区域控制误差与碳排放作为综合奖励函数,来获取强随机环境下的最优控制策略,进而解决分布式能源大规模接入电网所带来的随机扰动问题。对改进的IEEE标准两区域LFC模型,以及多区域多能生态系统模型进行仿真,结果显示DDQN-AD与已有的多种智能算法相比,具有更优的动态性能和在线学习能力,能够获得区域最优控制,减少碳排放。
昔格达地层隧道围岩的失稳特征及变形控制工法

昔格达地层是一种分布于我国西南地区的河湖相沉积半成岩,具有水稳性差,遇水易泥化、崩解等特点,在隧道开挖中易出现坍塌、围岩大变形等灾害,对隧道安全施工产生不利影响.基于此,依托攀西地区昔格达地层桐梓林、垭口以及盐边隧道工程,现场取样并进行围岩室内物理力学试验,同时建立不同含水率深浅埋昔格达地层隧道有限元模型,探究不同含水率下昔格达地层隧道围岩的失稳特征,并提出针对昔格达地层隧道施工变形控制工法.研究结果表明:昔格达地层对水较为敏感,其中浅灰色页岩夹砂岩的物理力学性质受含水率影响最大;当围岩含水率在0~20%之间时,昔格达地层隧道围岩变形呈现递增,但变形较小,自稳性较好,当含水率在20%~25%时,隧道围岩变形增大明显,失稳潜力巨大;在大埋深、高含水率的条件下,隧道仰拱隆起累计变形和掌子面挤出累计变形急剧增大,在拱顶部位,掌子面挤出变形主要发生在上中台阶交界处;针对昔格达地层隧道围岩失稳变形特征,提出在无水和有水状态下的昔格达地层页岩夹砂岩、砂岩夹页岩隧道围岩施工工法.
宽幅分体箱梁涡振性能及其抑振措施

为研究宽幅分体箱梁桥梁涡激振动特性及其相应振动抑制方法,以某主梁总宽度为64.1 m的分体箱梁大跨悬索桥为工程背景,在均匀流场下对1∶70缩尺比节段模型进行了风洞试验.首先研究了主梁成桥态在0°、± 3°和± 5°五种不同来流攻角下的涡激振动特性;其次,考察了单一气动措施(包括设置水平气动翼板、封闭中央开槽、隔涡网以及检修车轨道导流板),以及各种组合措施对主梁涡激振动的影响,检验了这些措施对主梁颤振性能的影响.研究结果表明:宽幅分体式双箱梁在5个风攻角下均发生了竖向自由度涡激共振,其中最不利攻角为 –3°,竖向振幅最大值为0.69 m,超过《公路桥梁抗风设计规范》限值的70%;设置隔涡网和采用组合气动措施后,较原始主梁,涡振振幅下降50.7%~98.6%;尽管抑振措施使主梁颤振临界风速降低6%~15%,但仍满足抗风设计要求.
带非线性源项的双侧空间分数阶扩散方程的隐式中点方法

本文用隐式中点方法离散一阶时间偏导数,并用拟紧差分算子逼近Riemann-Liouville空间分数阶偏导数,构造了求解带非线性源项的空间分数阶扩散方程的数值格式.给出了数值方法的稳定性和收敛性分析.数值试验表明数值方法是有效的.
基于改进Mask RCNN和Kinect的服务机器人物品识别系统

服务机器人在近年来得到了快速的发展,其应用的算法也在不断地更迭,目标检测算法便是其中之一。在保证目标检测精度的前提下,目标检测速度决定着机器人目标物抓取的效率。因此将远距离小目标场景作为测试场景,改进现有网络模型,目的是在保证检测精度的前提下提升检测速度。掩码区域卷积神经网络(Mask RCNN)是目前目标检测领域应用较广的算法,通过对其网络结构研究发现,掩码分支和过多的全连接层会占用大量网络检测时间;同时,Mask RCNN提取到的特征图具有较高的维度,其会占用大量的计算内存,产生大量的计算任务。为此,Mask RCNN进行改进,如去掉掩码分支和多余的全链接层;将头部轻量化区域卷积神经网络(LH-RCNN)引入到Mask RCNN中;调整区域建议网络(RPN)中锚点(Anchor)的比例。最后,本文在带有KinectⅡ的家庭服务机器人平台上对改进的Mask RCNN进行测试,测试结果表明,与原始的Mask RCNN相比,改进的Mask RCNN在保证检测精度的同时,可以大幅提高算法运行的速度,检测时间缩短2倍以上,提高服务机器人目标抓取任务的效率。
基于状态机的燃料电池混合动力系统控制策略

针对由2套大功率氢燃料电池、超级电容和动力电池所构成的有轨电车用混合动力系统,提出能够满足运行工况需求的状态机控制能量管理策略.首先,以状态机为基础构架,将有轨电车的运行划分为牵引、惰行、制动和故障4种状态;接着研究了4种运行状态下的能量管理策略,牵引状态采用基于自适应放电系数的均压算法,惰行状态采用改进的最大效率点跟随算法;然后基于4种状态,进行了整车实际运行;最后对比分析了功率跟随策略、状态机控制策略的能耗和电池堆效率.研究结果表明:基于自适应放电系数的均压算法能够保证2套超级电容在牵引状态中均匀放电,避免了单套超级电容过度使用的情况;改进的最大效率点跟随算法使得燃料电池的平均效率提高了3.91%;此外,状态机控制策略与功率跟随策略的电堆效率分别为61.89%、57.98%,前者比后者节约了3.2%的氢气.
电极间隙对介质阻挡放电特性的影响

为研究不同电极间隙下的表面介质阻挡放电特性,利用相机拍摄等离子实物图,分析电极间隙对等离子延伸的影响;测量其放电波形,分析消耗功率随电极间隙的变化趋势;通过红外热像仪拍摄介质板表面温度分布,探究温度分布特性随间隙的变化,同时测量不同间隙下诱导气流速度大小,分析电极间隙对诱导气流的影响;利用电子天平分析电极间隙对表面介质阻挡放电(SDBD)装置体积力的影响;最后,分别对不同间隙下4个放电参数变化趋势机理进行了讨论.研究结果表明:等离子体延伸度、消耗功率、最高温度、诱导气流速度以及体积力均随电极间隙的增加呈先增后减的变化趋势;在固定激励电压下,存在一个最佳放电电极间隙.该研究结果为表面介质阻挡放电装置实现更好的流动控制提供了一定的参考.
不确定性信息条件下系统可靠性分析

在系统可靠性分析中,参数不确定性的正确表达是评价系统稳定与否的先决条件。然而,在实际情况中,影响系统可靠性的参数分布往往缺乏严格的规律性,即便参数大体符合某种分布,也存在漂移现象,采用传统方法处理这类不确定性,存在信息丢失问题。为此引入概率盒理论,提出一种新的不确定性信息条件下系统可靠性分析方法。首先对各个不确定参数进行概率盒建模;其次,将各参数概率盒等信度离散,结合系统可靠性方程计算笛卡尔积,进而得到系统可靠性概率盒模型;最后,以零点为边界划分出风险区和稳定区,并通过积分计算面积定量地分析系统的可靠性。实验以悬臂梁系统为分析对象,与传统方法进行对比分析,实验结果表明,该方法不仅有效而且提高了准确性。
油纸绝缘混合极化的频域谱模型及参数辨识

采用等效模型分析是间接评估油纸绝缘老化状态的一种有效方法,而构建油纸绝缘系统的等效模型及参数计算是研究的基础和难点。针对目前广泛采用扩展德拜模型存在的不足,引入界面极化支路的油纸绝缘混合极化等效模型更为贴合实际极化过程,同时研究油纸绝缘混合极化过程的频域介电谱模型参数辨识方法。首先,在新型极化等效电路基础上导出频域谱与电路参数之间的关系;其次,建立求解多元方程组的目标函数,然后应用自适应收缩因子粒子群算法(ACPSO)进行参数求解;最后,通过实测数据验证该方法辨识模型参数的可行性与准确性。计算结果表明,考虑有界面极化的混合等效模型更能真实反映油纸绝缘的弛豫过程,它更符合变压器绝缘极化的实际情况;基于频域介电谱的油纸绝缘等效模型参数辨识法,相比于此前基于时域介电谱的辨识方法,具有求解过程简单、参数计算结果准确可靠等优点。
高精度Ka频段测控天线卫星跟踪预报方法研究

卫星地面站一般采用两行轨道根数(TLE)格式的SGP4 /SDP4模型计算卫星轨道预报进行引导,但是随着Ka频段通信卫星天线应用不断拓展,使用该模型进行轨道预报不能满足Ka频段天线高精度测控要求,特别是低仰角的高轨卫星。提出了基于轨道根数的Ka频段测控天线卫星跟踪预报方法,分析了不同精度要求下卫星摄动模型对轨道预报的影响,考虑了电波折射对跟踪角度的误差修正,设计了轨道预报计算流程,在保证轨道预报精度的同时,简化了轨道计算模型;通过对两个低仰角的高轨卫星实验数据分析,其跟踪引导精度优于0.005°,能够满足Ka频段测控天线高精度稳定连续跟踪的要求,可大大提高通信卫星在恶劣天气、设备故障等应急状态下的高速数据传输能力和可用度指标。
基于改进能量算子和K-RV互卷积窗的闪变参数检测

IEC标准61000-4-15推荐采用正弦波和矩形波两种波形对闪变仪检验,目前电压闪变检测研究主要针对正弦波调制模型,而人眼更加敏感的矩形波调制下的闪变快速准确检测研究较少。针对矩形波调制下的闪变快速准确检测,建立基于间隔采样改进能量算子的波动分量提取算法,构建新型优化K-RV互卷积窗函数,推导基于新型K-RV互卷积窗三谱线改进快速傅里叶变换(FFT)谱分析方法,据此提出基于改进能量算子新型K-RV互卷积窗的矩形波调制闪变检测方法,开发基于PXI+LabVIEW架构的电压闪变参数检测平台。仿真与实验结果表明,所提出的算法在简单矩形波调制、多频率调制、含有各类谐波干扰、电网基波频率变动及含有噪声干扰情况下,均能有效实现闪变的准确检测与分析,相比传统方法具有更高的准确度。
基于改进EEMD与混沌振子的配电网故障选线

提出改进的集合经验模态分解(MEEMD)和混沌振子相结合的电网故障微弱信号检测方法。首先,建立神经网络预测模型,通过神经网络对配网各线路零序电流进行短时预测,滤除故障信号中的背景信号;其次,为了检测配网发生单相接地故障后微弱的5次谐波信号,提出结合多尺度排列熵和完备集合经验模态分解(CEEMD)改进的改进的集合经验模态分解算法;处理已经滤除背景信号的故障信号,提取其第一固有模态函数作为混沌振子的输入。混沌振子对和内驱动力信号同频的外策动力信号有较高的敏感性,通过混沌振子输出的相图完成电网故障选线。
适用于复杂场景的多目标跟踪算法

在视觉目标跟踪应用中,传统算法在光照变化、阴影、遮挡和背景运动等复杂环境下面临着鲁棒性较差的问题。针对上述问题,首先在局部二进制类型(LBP)背景模型基础上,提出了自适应像素距离阈值编码的背景模型(ST-LBSP)克服阴影和光照变化对目标检测的影响;其次,为了克服遮挡、背景运动等问题,计算图像块之间的最小像素距离和图像块和目标历史数据之间的标准化差值平方和距离,依据距离信息对图像块进行整合;同时,对整合后的图像块,计算其光流矢量、区域内差异性和区域间差异性,对图像块进行分割;最后,采用结构化的支持向量机设计多目标跟踪器,实现了鲁棒的视觉跟踪。基于标准数据集的实验结果显示,该方法具有较强的鲁棒性和较高的跟踪精度。
机械振动下交流接触器电寿命预测失效特征量提取

针对机械振动环境下交流接触器电寿命预测中的失效特征量进行研究,提出了一种基于优化小波去噪与核主成分分析-皮尔逊相关系数法相结合的方法以获取有效的失效特征量。首先,分别在常规与振动环境下进行交流接触器全寿命试验,并选取多个退化参数作为分析对象;其次,针对实测数据,采用多指标综合评价方法优化小波去噪,对退化参数进行去噪平滑,并结合参数的退化趋势,分析振动对接触器电寿命的影响;最后,针对退化参数及其核主成分,构建全信息特征量,计算各特征与剩余电寿命的皮尔逊相关系数。在振动环境下,结合所提方法最终提取累积燃弧能量、第一核主成分、吸合电压和接触电阻作为交流接触器电寿命预测的失效特征量。
基于磁通不对称分布的串联电弧故障检测研究

目前串联电弧故障检测以主线路电流为判断对象,该方法容易受非线性负载正常工作电流奇异性的影响而造成误判;而且小功率支路的电弧故障特征容易被干路电流“淹没”而造成漏判。为了解决该问题,根据电弧高频电流电磁耦合机理,提出一种基于L-N线不对称分布和高阶累积量识别的检测方法。通过分析电弧熄灭重燃时高频剩余磁通的耦合信号,利用高阶统计量工具计算出耦合信号的峭度值。对单一负载电弧故障、综合负载干路电弧故障和综合负载支路电弧故障等不同情况进行判断,得出统一峭度阈值。结果表明,该方法可有效检测和识别串联电弧故障。
基于均匀设计的磁混频硬度检测激励参数优化

在对铁磁材料进行磁混频检测时,高低频励磁场的激励参数直接关系到磁混频效应的强弱及检测灵敏度。针对铁磁材料硬度磁混频检测问题,利用均匀设计方法研究了励磁场参数对磁混频效应的影响。基于模糊理论,建立了包含变异系数和相关系数两个特征指标的混频效应模糊评价模型。在此基础上,通过回归分析,获得磁混频激励参数对混频效应的影响规律,并优化出获得较强磁混频效应的激励参数组合。优化结果表明,混频激励参数选择对磁混频效应有很大的影响,利用优化得到激励参数可以获得更强的混频效应,大大提高了混频检测的灵敏度。研究工作有力地推动了磁混频检测技术在无损检测领域的应用。
基于钻井液的随钻声波数据传输技术

随着各种先进钻井技术的发展,需要实时传输到地面系统的井下数据越来越多,而现有的随钻数据传输技术传输速率较低,无法满足实际钻井需求。尝试将成熟的水声通信技术应用于随钻数据传输,建立了随钻数据声波传输的理论模型,分析了管道声波长距离传输的条件、声波频率对声波衰减的影响;利用有限元软件对随钻声波数据传输系统进行了仿真,在井深2 000 m,声波频率1、4、8 kHz,钻井液粘度20 mPa·s等条件下,声波衰减的仿真结果和理论分析的最大相对误差小于8.5%,验证了理论模型的正确性;分析了钻杆变径、弯曲等现象对声波传输的影响;最后通过实验测试,进一步验证了声波数据传输方式的技术潜力,为该技术的实用化奠定了基础。
基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划研究

针对蚁群算法在复杂环境下收敛速度慢且易陷入局部最优值的问题,提出一种改进的蚁群优化算法。该方法依据起始点和目标点位置信息选择全局有利区域增加初始信息素浓度,提高前期蚂蚁搜索效率;增加避障策略,避免蚂蚁盲目搜索产生大量交叉路径并有效减少蚂蚁死锁数量;采用动态参数控制的伪随机转移策略,提出优质蚂蚁信息素更新原则,自适应调整挥发系数,提高算法全局性;进行二次路径规划,优化路径并降低移动机器人能耗的损失。实验结果表明,该算法有较高的全局搜索能力,收敛速度明显加快,并且可以有效提高移动机器人工作效率,验证了该算法的有效性和优越性。
基于CNN-LSTM的机器人触觉识别与自适应抓取控制

基于触觉进行物体识别对于机器人实现精细操作、人机交互有着重要意义。结合深度学习理论,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)神经网络的融合模型的机器人触觉序列识别方法,使用14种实验样品组建的触觉数据库进行了十四分类和四分类测试,分别达到了94.2%和95.0%的识别正确率;在此基础上搭建了一套结合物体在线识别的稳定抓取系统,有效地改善了机器人灵巧手的抓握效果。实验表明,对比基本卷积神经网络模型和简单长短期记忆神经网络模型,提出的融合模型对于触觉序列有更好的识别能力,并且能够实际应用于物体在线识别和稳定抓取控制。
自适应温度补偿无线传感器网络时间同步方法

时间同步是多智能体网络协同工作的基础,具有重要意义。低成本无线传感器网络节点时钟易受到环境因素的影响,导致节点时间同步误差增大,网络信道负载增加。针对上述问题,提出了一种低时钟再同步周期、自适应温度补偿的无线传感器网络时间同步方法。首先,基于双向通信时间同步模型,提出了温度补偿的节点频移量动态估计模型;然后,采用Almon函数加权求和的方式对温度和频移量数据进行融合,解决数据采样率不匹配和模型维度高的问题;其次,为进一步提高时间同步精度,采用Kalman滤波器对频移量和相移量估计值进行滤波,并采用系统状态后验估计值对节点本地时间进行补偿;最后,参照IEEE 802.15.4标准对时间同步精度的要求,设计了一种失效风险最小化的再同步决策函数,最大限度提高节点再同步周期,减少信道负载。在高低温箱、室内和室外3种环境下进行实验以验证所提的方法。试验结果表明,与洪泛时钟同步协议(FTSP)时间同步协议相比,自适应温度补偿的时间同步(ATCTS)算法平均时间同步误差降低了97.4%,室外环境下平均时间同步周期为324 min。
水岩反应中泥质夹层生成固相微粒的实验研究

在煤储层地质条件和煤层气开发工程的双重控制下,以煤粉为主的固相微粒生成和运移对煤层气井连续稳定排采的制约作用尤为严重。为查明复杂煤层结构对煤层气开发中固相微粒生成规律的影响,以叠置发育煤层和泥质夹层的岩芯样品为研究对象,应用单相液流岩芯驱替仪,开展了水岩反应物理模拟实验,对比分析了在不同浓度的KCl溶液环境中泥质夹层与煤层生成固相微粒的数量、类型、运移特征及其对玻璃珠层导流能力的伤害程度。结果表明:在相同的物理模拟实验条件下,与煤层相比,泥质夹层在水岩反应中易于生成数量更多、粒径更小的黏土矿物型固相微粒; KCl溶液浓度影响着泥质夹层中固相微粒的产出规律,低浓度的KCl溶液与泥质夹层会发生高强度的水岩反应,从而使固相微粒的生成量和迁移率增大;固相微粒的黏滞状态会伤害玻璃珠层的导流能力,随着溶液浓度升高,固相微粒的生成强度和运移距离减小,渗透率降低幅度的波动变化持续时间相应缩短。结合渭北石炭—二叠纪煤田韩城矿区煤层气开发实践研究认为,以复杂结构煤层为煤层气井排采对象会使煤中夹矸的层数增加、厚度变大、岩性多样和矿物复杂,这将导致泥质夹层等敏感岩层的矿物组分和岩石结构稳定性因水岩反应和应力破坏的综合作用而相应降低,造成煤储层固相微粒的产出类型趋于复杂多样化,使固相微粒的生成强度升高和运移距离增大,进而引起更加严重的储层伤害和频繁发生的设备故障,直接影响着煤层气井排采效果。通过查明煤层气井开发层内夹矸的空间发育特征、敏感矿物类型及其含量,可在钻井、压裂和修井等生产环节中适当使用防膨剂和稳定剂来降低黏土矿物的膨胀分散程度、增强煤岩表面疏水性和提高煤粉在裂隙面的黏附力,以此减少固相微粒的生成量和迁移率,从而有效防治煤储层固相微粒的产出问题。
城市地下不规则采空区的超载破坏模型试验

为研究某城市地下小型采空区的岩层稳定性,采用三维相似模型方法,对城市潜在地质灾害问题进行了超载破坏试验研究。根据相似模拟理论,以中粗河砂为骨料配置了相似材料,采用砌筑法建立了相似模型。对岩层进行逐级竖向加载至破坏,同时监测了地表位移、矿柱和岩层顶板的应变变化,并采用内窥镜拍摄了顶板和矿柱的破坏演变过程。计算分析了岩层表面的位移、曲率变形、顶板的应变,及矿柱的破坏随荷载增加的变化曲线。综合几个方面来分析岩层的稳定性。试验结果表明: ①岩层表面荷载小于2 MPa时,岩层表面变形很小,属于稳定状态; 2 MPa后岩层变形呈随荷载迅速增大的状态,并表现出明显的不均匀变形特征。②岩层表面荷载不超过1.2 MPa时,顶板应变处于线性小变形阶段,属于稳定阶段;而后顶板应变随岩层表面荷载迅速增加,当荷载增大到5 MPa时,应变曲线上出现明显的拐点,顶板开始出现破坏现象。③根据影像记录,顶板先于矿柱出现受拉裂缝破坏,而后矿柱出现剪切破坏现象。因此,未来的破坏模式必将是顶板先于矿柱出现拉裂缝破坏现象,所以要从防止顶板拉裂的角度来控制岩层的稳定性。综上所述,最终确定岩层表面瞬时荷载为1.2 MPa,并且在未来的开发设计中,应充分考虑该区域岩层因存在地下不规则采空区而导致的不均匀变形问题。
华北型煤田奥灰顶部利用与改造判别准则及底板破坏深度

随着我国华北型煤田开采深度逐年增加,大部分矿井已面临由上组煤转向深部及下组煤开采阶段,奥陶纪灰岩岩溶水害威胁呈上升趋势,底板突水危险逐年增加,而目前规范和规程中的底板突水系数法虽然应用较广泛,但并未充分考虑到奥灰顶部实际阻水能力,其评价方法存在一定的局限性。在现有奥灰顶部地质及水文地质条件认识的基础上,提出了部分矿区奥灰顶部存在阻水性能较好的风化充填带可作为隔水层利用的理念,将煤系隔水层厚度、风化充填带厚度、注浆改造段厚度和底板扰动破坏深度视为底板突水系数判别式的影响因素,建立了改造奥灰顶部岩层段厚度的判别准则,论述了底板破坏深度在判别准则中的重要性,并以韩城矿区桑树坪煤矿11号煤层3105工作面开采为典型案例,通过构建的17组数值模拟方案,分析得出了煤层开采深度对底板扰动破坏深度影响最大、开采厚度最小、开采宽度则存在尺寸效应等结论;同时将模拟数据与全国相似矿区实测样本结合,给出了采深、采宽和采高3因素影响的预测模型,并对其进行了验算和适用性分析,结果表明新模型拟合方程的误差均值、百分比、方差和均方差均优于统计公式,具有预测精度高、误差小、适用性广等特点,基本满足工程实际需要。其研究成果可用于奥灰顶部含水段的注浆改造实际工程中,对深部下组煤安全带压开采提供有利的技术保障。
砂岩钻孔轴向预制裂缝定向压裂试验研究

针对煤矿坚硬难垮顶板带来的冲击灾害,提出沿钻孔轴向预制裂缝定向水力压裂缩短悬顶长度的降冲技术。选用尺寸为300 mm×300 mm×300 mm的紫砂岩试样,在试件中心打通孔,孔径为25 mm,沿孔壁不同方位预制裂缝长度为10 mm的对称裂缝,共制备试件16块,利用真三轴压裂试验平台与恒流恒压注液泵开展水力定向压裂试验,监测获得注液压力-注液时间的变化曲线,统计压裂裂缝路径形态,并引入裂缝偏转角表征裂缝路径的偏转特征,研究了不同预制裂缝角、水平应力差异系数及注液速率对水力裂缝的起裂、扩展规律的影响,并结合Hubbert-Willis弹性水力压裂模型与Ⅰ-Ⅱ型复合裂纹水力压裂模型分别讨论了试验结果中水力裂缝的起裂机理与扩展机制。试验结果表明:预制裂缝定向压裂均形成单一裂缝,且裂缝形态可归纳为两类:转向裂缝和平直裂缝。起裂压力随预制裂缝角的增大而增大,随着水平应力差异系数的增加而减小,随着注液速率的增加而增大;具有定向作用的预制裂缝角度随水平应力差异系数增大而减小。在相同偏转角下裂缝的扩展长度随预制裂缝角的增大先减小后增加,在45°时为最小;随着水平应力差异系数的增加而减小;随着注液速率的增加而增大。结合试验结果与理论模型讨论可知:预制裂缝具有定向作用时,可用Ⅰ-Ⅱ型复合裂纹水力压裂模型预测起裂压力和裂缝偏转规律;预制裂缝定向作用失效时,适用Hubbert-Willis弹性水力压裂模型求解起裂压力。研究结果为现场预制裂缝定向压裂参数设计提供参照。
构造应力场煤巷掘进冲击地压能量分区演化机制

在新建深部矿井,原岩应力区煤巷掘进冲击地压问题日益突出,且现场破坏具有区间性和方位性特征,为揭示这一机制,针对深部构造应力场条件下的煤层掘巷,基于数值模拟和理论分析研究,建立不同掘进速度下围岩弹性能空间分区演化模型,划定能量非稳态释放边界,分析其分布形态与能量特征,结论与现场实际破坏情况较为吻合。研究结果表明:依据弹性能所处状态及变化特征的不同,构造应力场煤巷掘进围岩在空间上可划分为6类区间,顶底板内同时分布能量积聚区和释放区,而巷帮仅存在能量释放区,这与最大主应力的做功特征密切相关。掘进速度增大时,围岩弹性能释放区的走向范围将同时向两端扩展,非稳态释能边界沿走向不断拉长,具有冲击风险的范围不断扩大。构造应力场中,巷帮潜在冲击启动区位于工作面附近,其冲击发生必要条件包括高原岩应力和快速掘进。巷帮和工作面潜在冲击启动区均位于围岩浅部。由于滞后区顶底板能量非稳态释放前积聚水平更高,加上顶板和帮部支护作用,导致底板滞后区冲击破坏强度要大于工作面附近顶底板和巷帮冲击破坏强度。研究结论与构造应力场现实冲击案例较为吻合,对构造应力场煤巷掘进冲击地压监测预警及解危方法的研究具有参考意义。
CO对CH_4爆炸及自由基发射光谱特性的影响

为深入研究CO对CH_4爆炸特性的影响并分析其作用机制,采用可燃气体爆炸极限测定装置测定了CO作用下的CH_4爆炸极限参数;结合自主设计、改进的密闭球形爆炸实验测试系统与光谱测量系统获取了CO-CH_4-空气爆炸压力参数,并同步采集爆炸过程3种自由基(H*,OH*,CH_2O*)的瞬态发射光谱参数,通过对比分析CO-CH_4-空气爆炸压力参数与火焰发射光谱强度参数,以宏观-微观相结合的方式评估了CO对CH_4爆炸特性的影响规律。结果表明:少量CO会增大CH_4爆炸危险性,减小其临界氧体积分数,并显著增加惰化混合体系所需的惰性气体量。CO对CH_4爆炸压力的影响主要取决于体系中的氧含量和其自身化学性质,在富氧状态下,CO会加剧预混体系的爆炸强度,随着体系中氧的减少促进作用逐渐减弱,在贫氧条件下则体现出阻尼效应。 CO对CH_4爆炸压力参数和3种自由基发射光谱参数的影响规律具有良好的一致性,最大爆炸压力时间光谱强度极值时间的变化规律相互吻合,而自由基开始大量积累的时间与预混体系中可燃气体含量及爆炸强度存在相关性。爆炸强度越大则越早开始积累且积累速度越快,中间产物大量且快速的积累是造成体系爆炸加剧的原因之一。相关数据可加深对多元混合体系爆炸机制的理解,为优选化学抑爆介质、提升相关抑爆效能提供理论基础。即,进一步深入开展以气体燃爆过程中的关键自由基团为直接作用目标的化学抑制剂改性相关研究,通过提高其阻断链式反应进程水平的方式加强其抑爆效能。
冲击荷载下层状砂岩变形破坏及其动态抗拉强度试验研究

针对层状砂岩的各向异性,探究了冲击荷载作用下层理角度对层状砂岩变形破坏的影响规律。加工制作了含软弱层理的砂岩标准试件,利用霍普金森杆试验系统进行了不同层理倾角下的砂岩动态巴西圆盘试验,并结合数字图像相关方法获得了圆盘试件变形场的演化云图。从破坏结果看,层理面与加载轴线之间的夹角对层状砂岩的变形破坏有显著影响。当软弱层理平行于加载轴线时,圆盘试件在加载端处首先产生应变集中,并随着冲击加载的作用迅速沿层理扩展,最终表现为从圆盘试件加载端向非加载端呈弧线形断裂的特征;当软弱层理垂直于加载方向时,圆盘试件中间首先形成多个应变集中区,表现为在加载轴线与软弱层理相交处萌生多个微裂纹,并在冲击加载的作用下微裂纹沿加载轴线不断相互贯通,最终形成径向扩展的宏观裂纹;当软弱层理面与加载方向成45°时,圆盘试件在加载端处首先沿层理方向形成显著的拉剪应变集中区,由于层理介质的抗拉强度和抗剪强度均低于砂岩基质体,因而表现为试件在拉、剪复合应力的共同作用下从加载端处产生多条沿层理面扩展的裂纹。从试验结果中还可以看出,在相同加载速率下,垂直层理试件的强度最高,水平层理试件的强度最低,倾斜层理试件的强度介于水平层理试件和垂直层理试件之间。随着加载速率的提高,不同层理方向的砂岩动态抗拉强度均呈线性增长的特征,但与无层理砂岩相比,含软弱层理砂岩的动态抗拉强度对加载速率的敏感程度较低。此外,层理角度对砂岩的开裂应变有较大影响,受剪应力的影响,倾斜层理砂岩的开裂应变高于垂直层理砂岩。
鄂尔多斯盆地页岩油水平井细切割体积压裂技术

鄂尔多斯盆地页岩油资源丰富,而受储层物性致密、原始油藏压力系数低和湖相沉积非均质性强等因素影响,常规直井开发单井产量极低。2011年以来针对页岩油Ⅰ与Ⅱ类储层,水平井+分段体积压裂技术攻关试验成功,单井产量突破10 t/d,但仍面临规模开发单井产量递减大、低油价下效益差的问题,资源向储量、储量向产量和产量向效益转化速度极慢。为进一步提高单井产量和采出程度,从水力裂缝扩展规律及裂缝形态综合认识评价入手,瞄准优质储量裂缝最大化控制,综合岩性、物性、含油性和可压性评价,建立了水平段储层品质和工程品质一体化分级评价标准;创新了基于水平段分类的非均匀细切割多簇裂缝设计和缝控体积压裂参数优化方法;利用限流和架桥原理,集成配套了极限分簇射孔、动态暂堵转向等裂缝控制技术提高多簇有效性;采用可溶桥塞压裂工具、低成本滑溜水压裂液和组合粒径石英砂支撑剂,实现细切割体积压裂成本控降。通过研究与实践,形成了页岩油Ⅰ与Ⅱ类储层规模效益开发的长水平井细切割体积压裂技术模式,2017~2018年共实施85口水平井,初期日产油达到16 t以上,12个月累产油达到4 850 t,较前期提高1 120 t,第一年递减率下降15%,预测单井产量可提高近1×10~4 t,盈亏平衡点由63美元/桶下降至42美元/桶。矿场实践证实,采用长水平井+细切割压裂+高强度改造是实现页岩油效益开发的有效技术途径,该技术为其它页岩油资源高效动用和效益开发提供了借鉴。
致密储层体积压裂作用范围及裂缝分布模式 --基于压裂后实际取心资料

体积压裂在地层中的有效作用范围和压裂缝特征是非常规油气勘探、开发非常关注的问题。本文依据长庆油田在鄂尔多斯盆地致密油试验区完钻的取心井岩心资料、测井资料和分析化验资料,对经大规模体积压裂后储层中产生的人工压裂缝进行了识别和表征,进而分析了致密储层体积压裂改造区人工裂缝发育特征,探讨了体积压裂的有效作用范围、压裂缝的空间分布等关键问题。观察结果表明,X233致密油试验区长7段体积压裂后油层段块状砂岩中发育长度0.13 m近垂直的张性微裂缝,邻近长度1.49 m油层见大量层理缝顺层或斜交延伸,油气外渗显著,为压裂改造后形成的人工缝。综合分析认为,长7段致密油层体积压裂后,由有限数量的主缝、压裂影响形成的大量微裂缝及受压裂影响延伸或扩展的层理缝共同构成了改造后储层的裂缝特征;现阶段技术条件下,体积压裂改造区宏观裂缝网络扩展范围有限,微裂缝分布较广,油层剩余油饱和度依然很高,表明致密油藏体积压裂效果还有进一步优化的空间。
2025年中国能源消费及煤炭需求预测

煤炭在相当长时间内依然是我国最重要的能源资源,为预测未来我国能源消费结构,尤其是煤炭消费需求,以更好的指导煤炭工业发展,系统分析了中国近20 a经济发展、各分能源消费、能源弹性系数等变化特点,根据变化情况对经济发展、能源消费和弹性系数等进行了阶段划分。采用弹性系数法预测了2025年中国能源消费总需求;提出了煤炭等各分能源增量对能源消费弹性系数贡献值的概念和计算公式,并采用分能源增量贡献值法测算了2025年我国煤炭、石油、天然气和非化石能源消费需求。研究表明: 2000—2025年,我国经济发展可划分为规模速度型、中高速增长型和质量效率型增长3个阶段;能源消费总量可划分为更多依靠高耗能重工业的粗放发展、粗放发展向高质量发展过渡和新常态高质量发展3个阶段;能源消费弹性系数以及分能源增量贡献值也明显呈现出3个阶段特征。研究认为2025年中国能源消费需求为55亿~ 56亿t标准煤。其中,煤炭、石油、天然气、非化石能源消费需求分别为28亿~ 29亿t标准煤、11亿t标准煤、6亿t标准煤、10亿t标准煤,分别占能源消费总量的50%~52%,20%,11%,18%。中国能源消费结构将进一步优化,煤炭占比由2007年最高72.5%降至2018年59%,2025年进一步降到50%~ 52%;非化石能源占比由2018年的14.3%增加至2025年的18%。
页岩油探井现场地质评价实验流程与技术进展

页岩油勘探钻完井过程中需要及时对页岩含油性及页岩油的可动性进行快速评价,而已有的现场评价技术主要适用于常规砂岩储层,难于满足页岩非均质性描述的需求,迫切需要建立针对性的实验技术序列。根据页岩油探井现场快速地质评价客观需求,结合实验仪器的客观技术指标,提出了现场实验项目、取样保存和实验技术流程,并开展了现场技术方法实验和应用研究,研制磁流体变密度岩石总体积测试装置,解决了易松散形变页岩难于取柱塞样而无法及时获取物性参数的难题,建立了无固定形状页岩物性分析技术;采用液氮冷冻密闭粉碎制样技术避免轻烃损失,岩石热解分析数据更为真实;优化现场测试项目之间以及现场和实验室分析项目之间的衔接,实验支撑更为高效。新技术在江汉盆地潜江组、济阳坳陷沙河街组和鄂尔多斯盆地延长组七段应用效果显著,为陆相页岩油勘探快速地质评价提供了科学依据。同时也需要指出,中国目前页岩油勘探现场实验技术还不完善,还没有相应的规范标准,下一步攻关方向应该是,在完善现场实验技术和应用技术的基础上,形成规范的方法技术体系,搭建页岩油勘探快速地质评价技术平台。
吉木萨尔凹陷二叠系芦草沟组页岩油储层特征及含油性

在岩心观察和薄片鉴定的基础上,结合扫描电镜、物性与地球化学分析等资料,对吉木萨尔凹陷芦草沟组储层特征、控制因素及储层含油性进行了研究。分析认为芦草沟组形成于咸化湖盆的沉积环境,发育一套湖相暗色泥、粉细砂及碳酸盐的细粒混杂沉积,岩性主要为由粉细砂、泥及碳酸盐组成的混积岩,且粉细砂、泥及碳酸盐具呈薄层状富集的特征。储集空间类型以粒间溶孔与晶间微孔为主、剩余粒间孔次之、裂缝少量,影响芦草沟组页岩油储层发育的控制因素包括沉积相、岩性、有机碳含量和成岩作用等。吉木萨尔凹陷芦草沟组储层物性对含油性有明显的控制作用,白云质岩中油膜发育;储层的润湿性以中性为主,部分达到亲油,场发射扫描电镜发现了"大孔亲油、含油,小孔亲水、含水"的储层微观润湿性特征,表明吉木萨尔凹陷芦草沟组页岩油储层具有良好的含油性,这为本地区页岩油的勘探与开发奠定了良好的基础。
页岩油储层核磁有效孔隙度起算时间的确定 --以吉木萨尔凹陷二叠系芦草沟组页岩油储层为例

准噶尔盆地吉木萨尔凹陷芦草沟组页岩油储层岩性细,孔喉结构复杂,常规测井评价方法难以准确计算有效孔隙度。为此,选取5种粘土类型共30块砂岩样品,分别测量了氦气孔隙度、不同状态下的核磁T_2谱、粘土类型以及含量。通过对配套实验数据的分析,明确了粘土类型对储层核磁T_2信号短横向弛豫分量的影响机制。在此基础上,结合实验测量结果以及不同类型粘土束缚水的核磁共振弛豫时间,利用迭代法实现了研究区页岩油储层有效孔隙度的准确计算,并确定起算核磁时间为1.7 ms。该方法的计算结果得到了岩心分析数据以及实际测井资料的验证,应用效果较好,为页岩油储层有效孔隙度评价提供了一种新的技术思路和解决办法。
准噶尔盆地吉木萨尔凹陷陆相页岩油地质特征与聚集机理

综合利用岩心、测井、烃源岩热解、铸体薄片、场发射扫描电镜、激光共聚焦显微镜与高压压汞等分析测试的结果,对准噶尔盆地吉木萨尔凹陷芦草沟组陆相页岩油地质特征与聚集机理进行了研究。结果表明:吉木萨尔凹陷咸化湖盆型沉积地层富含有机质,是烃源岩层也是储层,页岩油藏具有"源储一体"的地质特征,存在粉砂岩类与泥岩类和白云岩类与泥岩类两类岩性组合类型。芦草沟组大面积整体含油、"甜点"富集且原油成熟度较低。页岩油赋存岩石的润湿性为亲油性,生烃增压是页岩油运聚的主要动力。微纳米孔喉、层理缝与构造裂缝形成页岩油的有利储集空间与渗流通道。页岩油整体为源内或近源聚集,并以游离态和吸附态赋存于芦草沟组"甜点"段与泥页岩层段中。
鄂尔多斯盆地西南部彬长区块三叠系延长组7段3亚段页岩油勘探前景探讨

为探讨鄂尔多斯盆地西南部彬长区块三叠系延长组7段3亚段(简称长7~3亚段)页岩油勘探前景,在对B-1井取心段岩心系统观察描述基础上,结合白光和荧光岩心图像扫描等资料,依据典型样品的热解、多温阶热释(解)和有机岩石学分析结果,系统评价了长7~3亚段典型岩性的含油性及其赋存形式。研究结果表明:长7~3亚段取心段主体是一套优质烃源层系,处于主生油窗早期阶段,黑色纹层状页岩、层状泥岩含油性好但以束缚油为主,油饱和指数OSI平均为45 mg/g(n=116),含油级别主要属中含油,不具页岩油潜力;灰褐色纹层状、薄层状及块状凝灰岩、凝灰质(泥质)粉砂岩夹层含油性好,并以游离油为主,有运移油贡献,主要赋存于微裂缝与碎屑矿物的粒间孔和粒缘缝中,油饱和指数OSI平均为200 mg/g(n=28),具有页岩油潜力。彬长区块伊陕斜坡范围区长7~3亚段褐灰色凝灰岩、凝灰质(泥质)粉砂岩夹层是页岩勘探的有利层段,具有一定页岩油勘探前景。
美国页岩油勘探开发现状与前景展望

系统介绍了美国页岩油(致密油)勘探开发现状与发展前景。目前,美国页岩油区带分布广泛,遍及二叠盆地、威利斯顿盆地、墨西哥湾盆地和阿纳达科盆地等。页岩油储量总体呈增长趋势,2017年末页岩油证实储量占全美石油证实储量的比例接近50%。美国页岩油产量主要来自二叠盆地、巴肯和伊格尔福特三大页岩油区,目前其产量占全美页岩油产量的近80%;有利地质条件是这三大页岩油区发展的基础。受2014年油价暴跌影响,美国页岩油气作业钻机明显减少,页岩油产量有所下降;但自2016年中期开始,产量恢复增长,屡创新高。美国待发现的页岩油资源丰富,具有良好的发展潜力。根据预测,未来10年页岩油产量还将持续增长,是美国原油产量增长的主要来源。
页岩油的资源潜力及流动性评价方法 --以西加拿大盆地上泥盆统Duvernay页岩为例

页岩油储层集生储盖为一体,具双孔结构,以纳米孔隙为主,储层中油气的流动性是资源商业成功开发的关键地质因素之一。基于常规储层体积法的页岩油资源评价方法受制于单一基质孔隙结构模型,无法依油气在储层中的赋存状态分类评价,不能为资源开发决策提供与油气流动性相关的信息。页岩油的赋存状态主要受烃源岩成熟度和类型控制。Rock-Eval热解数据含大量与烃源岩类型和成熟度相关信息,结合已知页岩油田的生产数据,我们提出根据页岩油赋存状态的分类评价,并在此基础上将油气资源划分为不可动(吸附),受限和可动三种资源类型,以此定量描述页岩油气资源的流动性。文章以加拿大西部盆地上泥盆统Duvernay页岩油田的生产和储层资料为基础,建立资源评价所需页岩油藏参数与热解参数之间的经验模型,采用石油地层体积因子恢复热解样品取样过程中的轻烃损失,并以8-32-46-9W5井Duvernay页岩油气资源单井评价为例,介绍方法的基本原理及其应用。以该井为中心的区块单元内资源量评价结果经10%的采收率折扣后,与邻区按实际生产数据用产量递减方法计算出的结果一致。说明本文提出的基于热解数据和生烃动力学模型的页岩油资源评价方法可行。
俄罗斯页岩油地质特征及勘探开发进展

俄罗斯主要页岩油资源赋存于西西伯利亚地台的巴热诺夫组和东欧地台的多玛尼克地层,页岩油区可采资源总量大,具备大规模开发利用的基础设施和外部环境,是未来开发利用的重要潜力区。巴热诺夫组主要岩性为硅质泥页岩,分布于上侏罗统-下白垩统,平均厚度为30 m,TOC平均为7%,有机质含量一般大于4%,以Ⅰ-Ⅱ型有机质为主,成熟度介于0.5%~1.1%;多玛尼克页岩油层系为一套泥盆系中弗拉阶-石炭系下杜内阶硅质/含硅的泥质石灰岩,整体厚度在100~600 m,有机碳含量在0.5%~24%,以Ⅰ-Ⅱ型有机质为主,在伏尔加-乌拉尔盆地中北部成熟度介于0.5%~1.5%,南部靠近滨里海地区以生气为主。目前虽然受国际油价影响,俄罗斯页岩油资源的勘探开发探索却未停滞:2016年对巴热诺夫组146口垂直井进行测试,在活跃天数范围内日产油流量10.8 t,对36口水平井进行测试,在活跃天数范围内平均日产流量7.5 t;俄罗斯天然气工业股份有限公司2018年成立的巴热诺夫技术中心,目前已将水力压裂的时间减少50%,单位生产成本减少40%。在俄罗斯开发页岩油资源享受矿产开采零税率,不少油田地质资料充分、相互之间距离不远且基础设施完善,未来俄罗斯页岩油有望实现商业开采。
中国迎来页岩油气革命了吗?

世界能源消费量随着经济的发展持续增长,但油气在世界一次能源消费中的主体地位将长期保持稳定。页岩油气在全球油气供应中的占比在不断增大,这主要得益于美国页岩革命的成功。页岩气开发使美国成为天然气净出口国,而页岩油使美国的石油对外依存度大幅下降。美国页岩革命带动了美国经济的发展,同时也对世界能源格局产生了深远的影响。在中国政府的大力推动下,通过国家石油公司的积极实践,中国页岩气在短期内快速实现了重大突破,中国成为继美国和加拿大之后第三个具有进行商业化开发页岩气能力的国家。虽然中国的页岩气勘探开发取得了较大的进展,但仍面临着诸多挑战,而这些难题的解决需要理论、技术和机制等方面的创新。中国具有巨大的页岩油资源潜力,但页岩油勘探开发困难重重,在陆相页岩油富集机理、分布规律、甜点预测与低成本开发等方面都需要开展深入的研究。总体来看,中国正迎来页岩气革命,而页岩油革命还未到来。
东营凹陷页岩油储集地质特征与有效性

以济阳坳陷东营凹陷古近系泥页岩为研究对象,通过岩心观察、偏光显微镜、氩离子抛光-扫描电镜分析以及高压压汞、小角X射线散射等实验,表征泥页岩不同尺度储集空间类型及组合连通方式,结合孔隙度、含油饱和度等数据,明确其储油的孔径及孔隙度下限。综合热演化程度(R_o)、岩相发育特征、地层压力特征和储集空间发育特征(孔隙度和孔径)等因素,建立东营凹陷泥页岩储集空间发育分布模式,预测页岩有利储集相带。结果表明:①研究区泥页岩储层孔隙类型主要为粒间孔、有机质和粘土矿物收缩孔及碳酸盐晶间孔,且具有三级孔缝网络的连通形式;②粘土片间孔和碳酸盐晶间孔对总孔隙度的贡献率最高,平均可达50%~70%,其次为粘土收缩缝和构造张裂缝;③页岩油赋存的孔径下限、游离油赋存孔径下限以及游离油大量富集的孔径门槛值,分别为5、10和30 nm;④富有机质和富碳酸盐矿物的纹层状页岩在总孔隙度、孔隙连通率和有利于游离油赋存的孔隙所贡献的孔隙度等方面最好,可作为优势岩相类型;⑤泥页岩岩相类型、成岩阶段、地层压力与裂缝发育程度控制了储集空间的发育分布特征,也是页岩油甜点评价的重要因素;有利储集相带预测就是在储集分级评价方案的指导下,寻找富有机质纹层状页岩分布区、相对较高的热演化程度页岩发育区、裂缝发育区、高地层压力发育区等叠合区。
陆相页岩油甜点地球物理表征研究进展

针对中国东部陆相页岩油甜点地球物理预测技术适应性不足等问题,从基础研究入手,构建陆相页岩油层岩石物理模型,分析地球物理响应特征;开展地质-测井-地球物理融合分析,认为富有机质纹层状岩相+裂缝为富集主控因素;在岩相、TOC、物性、含油性、脆性、压力、地应力等地震预测方法研究的基础上,攻关纹层状岩相、裂缝及地应力地球物理预测技术。基于岩石物理模型与各向异性叠前反演,形成层理缝密度预测方法,将层理缝密度地震属性作为沉积约束参数,实现纹层状岩相有效预测;基于正交各向异性介质AVAZ属性,提高裂缝表征精度;基于岩石三模量实现地应力大小预测,基于层间速度变化率预测地应力方向。通过研究,厘清了陆相页岩油甜点要素,明确了甜点要素指标体系以及岩石物理、地球物理响应特征,完善与建立了相应的甜点地球物理表征方法,在济阳坳陷预测了页岩油有利目标区。
基于SSSL文库的水稻设计育种平台

“设计育种”是21世纪初提出的新概念,是指有目的地利用作物基因组中有利等位基因来设计并培育人们所需要的品种。在过去的20年中,本实验室制定了“三步走”的策略开展水稻设计育种研究,构建了基于染色体单片段代换系(single-segment substitution line, SSSL)文库的水稻设计育种平台,并在水稻设计育种上取得了初步的成效。基于SSSL平台开展水稻设计育种,能有效地利用SSSL文库的基因资源,设计并培育出各种各样的水稻新元件、新品系和新品种。本文详细介绍了水稻SSSL文库的构建以及利用该文库开展水稻设计育种的探索,以期为水稻乃至作物的设计育种提供参考。
基于概念漂移检测的制冷系统故障诊断模型自适应

制冷系统实际运行中,故障诊断模型可能出现诊断性能波动或下降等情况,需具备再学习能力以适应现场数据。本文设计了一种基于正确率阈值的概念漂移检测机制及支持向量机增量学习的故障诊断自适应模型,并将其应用于制冷剂过量故障的再学习。该算法通过两次优化选择、过滤数据信息,保留原有诊断知识,仅学习未知样本信息,可极大地节约模型学习时间,快速适应新环境。结果表明,新的故障种类出现时,诊断模型检测到概念漂移,进而通过增量学习进行自我更新,实现对新故障的学习与诊断。1 400个过量故障样本中诊断模型只需要学习600个,且保证最终模型对后续数据流具有较佳诊断性能,正确率高达99%。在现场制冷系统故障诊断应用中,诊断模型的再学习和自适应体现出良好的应用前景。