随钻等离子体冲激声源电极特性仿真研究

来源 :西安石油大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:william_wng
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
石油开采中要求勘探结果精度高且探测距离远。等离子体冲激声源作为随钻声波深探测测井仪器的发射源,可以弥补目前声源无法兼顾高低频且发射功率有限的不足。本文对随钻等离子体冲激声源电极特性进行仿真研究,提出一种新的电极结构,该电极结构作为声源的核心部件,产生的冲击波强度大、频带宽,并且尺寸能满足常用井眼与钻铤尺寸的适配条件,为随钻声波深探测测井仪器声源的设计提供依据。本文首先对随钻等离子体冲激声源的产生机理进行了理论分析,以边界水温度到达773K和平均电场强大于8k V/cm作为判决条件计算预击穿时间,采用等离子体控制方程计算冲击波强度。其次采用有限元方法对针板电极特性进行三维数值模拟并与已有实验结果进行对比,验证了数值模拟的准确性;同时在有效的仿真模型下,构建不同的电极结构进行对比分析,认为微孔电极作为随钻等离子体冲激声源的电极结构更为适合。再次研究了电极间隙、静水压力和温度对微孔电极特性的影响。得到最佳电极间隙为7.5mm;在最佳电极间隙下,随着静水压的增加,预击穿时间呈指数增长,冲击波峰值减小;温度主要影响声源的预击穿过程。最后在最佳间隙条件下对微孔电极进行优化。与微孔电极相比,优化电极的预击穿时间缩短了37%,冲击波强度增大了17%。优化电极中心处冲击波在10k Hz内能够达到300d B以上,在100k Hz内能够达到290d B以上;在距离电极中心17cm处的冲击波幅值为1.541MPa。
其他文献
随着大数据时代的到来,具有多层次结构的数据越来越普遍,利用层次结构来对决策信息表(简称决策表)进行属性值泛化约简可以在保证分类能力不变的前提下有效降低决策表的维度,而构造合理的层次结构是研究属性值泛化约简的前提,因此研究层次结构构造方法和决策表的属性值泛化约简方法在高维数据越来越普遍的大数据时代具有重要意义。目前关于决策表的属性值泛化约简以及层次结构构造的研究大都是基于决策表的条件属性集,针对决策
车标识别能够获取车辆的品牌信息,而目标检测是用来解决图像定位与分类的综合性问题,因此,本文将目标检测与车标识别相结合,以便于能够快速识别车标的信息。然而传统的目标检测算法需要手动提取特征,训练过程繁琐,检测速度较慢,且大多是特征提取效果不够好的浅层神经网络。YOLOv4是一种单阶段的快速目标检测算法,具有较高的检测精度与速度,因此,本文通过阐述车标识别的研究现状,分析卷积神经网络与目标检测技术的相
油库是储存油料的基地,油库系统的稳定性和高效性直接影响着整个产业的工艺生产和经济效益。因此,设计一个安全高效的油库监控系统,对于提高油库生产效率和提升系统自动化监管水平是极其重要的。本课题以西安市某油库为研究对象,按照厂家要求和油库工艺特点确定了控制需求,设计了基于西门子S7-300 PLC和PROFINET与PROFIBUS-DP总线相结合的计算机监控系统设计方案。在确定总体方案的基础上,进行了
随着对石油需求量的与日俱增,进一步提高原油的开采效率,已成为当前油田开发和建设的重要工作。河南油田大多属于疏松砂岩油藏,长期受到高含沙、低渗透等地质条件的制约,在采油生产过程中由于地层供液能力和泵抽汲能力的不匹配会造成油井动液面的变化,直接影响到射流泵采油的效率和能耗,研究基于动液面的同心射流泵智能采油控制系统具有重要的意义。课题通过对河南油田射流泵采油排砂工艺及其设备和油井动液面变化对射流泵采油过程影响的分析与研究,确定了射流泵智能采油控制系统的需求,并结合射流泵采油控
多准则分类是指通过一簇有序的条件属性(或称为条件准则),将具有优先顺序的决策类进行分类。在现有研究中,基于优势关系的优势粗糙集方法已经成功地被引入到多准则分类问题中,用来表达和解释与优势原则不一致的问题。在实际应用中,属性值往往具有层次结构,可以让人们从不同的角度组织、查看和分析数据,以适应偏好的变化。然而,在已有研究之中,分层多准则决策系统中的属性约简还未涉及,已有关于近似集更新的增量学习研究也
大数据时代的到来,对案件的侦查、审理和定性提出了更大的挑战,利用现有的机器学习方法,对新发生的刑事案件结果进行准确合理的预测,减少误判案件的发生显得越来越重要。文章以刑事案件中如何确定侵犯公民人身权利的两种犯罪类型(故意杀人罪和过失致人死亡罪)为例,选取美国数据样本作为实验数据,建立了犯罪类型是谋杀(Murder)还是误杀(Manslaughter)的预测模型及决策系统,能够为我国刑事案件辅助决策
随着深度学习技术的崛起,越来越多的领域利用深度学习技术都取得了巨大的突破。岩石薄片图像对研究石油地质特性以及地质勘探都有重要的意义。由于各种因素的限制,岩石薄片图像存在着获取难度高,获取成本大,以及分辨率较低的情况,一定程度上限制了研究人员对其信息的掌握。而传统生成式对抗网络生成的图像会出现的视觉效果不好,超分辨率重建细节不够的问题。针对这些问题,本文将深度学习技术应用在岩石薄片图像的多样本生成与
随着人类科学技术的发展,新的科学技术成果不断的应用于生产设备中,生产设备逐渐向科技化、现代化、大型化、连续化、高速化、一体化发展,以往的计划预防维修已经不能满足生产的要求,迫切需要一种新型设备点检管理来避免上述情况,企业设备点检管理相应也进入了新的阶段,综合机械、电子、信息、互联网等多种学科及技术的管理,极大的优化了设备管理,节约了人力物力,对提升企业设备管理与生产效益提升具有重大意义。论文以西部
出砂冷采技术是油藏开采的重要工艺,具有很高的经济效益,但严重的出砂会给油田的正常生产带来很大的危害。传统的出砂监测系统功能单一,很大程度上依赖人工操作,无法实时、动态地查看出砂状况。针对该问题,本文研制了一种出砂在线监测物联网终端系统,以提高出砂监测能力,保障油气井生产安全。本文设计的出砂在线监测物联网终端是以传统的出砂监测系统为基础,利用超声相控阵列传感器实时采集出砂数据,基于Exynos 44
随着互联网行业的兴起和计算机技术的快速发展,人们的生产生活越来越离不开手机等移动设备,而移动设备的确给人们带来了许多的便捷之处。现在的手机支付、打卡签到、扫码获得行程信息等都使我们的生活发生了质的改变。与多数工种相比,石油行业的一线工作环境极其恶劣,有许多油气井口地处荒原及远海,交通闭塞,钻井数据的处理不够及时,钻井工作的效率难以提升。为了提高石油钻井工程的作业效率,降低石油企业的成本投入,增加企