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关键词： 水平井   测井工艺   油管泵送   可视化检测   套损检测  

摘要： 水平井可视化检测技术是评估井筒完整性、检测套管损坏及落鱼位置的重要手段。然而,现有输送方式如电缆爬行器、连续油管及穿缆连续作业存在效率低、设备要求高或长距离作业风险等问题。提出一种基于油管泵送工艺的低成本、新型输送方式,该工艺通过流体推力结合过水限位装置将井下工具串推送至目标层位进行检测。通过建立过水限位装置的排量计算模型并对工具串进行受力分析,分析了流体推力与排量的关系。现场应用表明,油管泵送工艺成功将井下工具串推送至目标位置,为后续检测提供了必要条件,有效解决了传统输送方式存在的问题,为水平井可视化检测提供了高效可靠的新途径。基于该工艺稳定的输送效果,最终获得了高清晰度井下视频数据,在套管破损检测、遇阻位置分析和落鱼识别等方面取得显著效果。

关键词： 数字   患者   健康   血管   信号   门诊   高血压  

摘要： 在医院门诊每天都有这样的场景:患者紧张地问医生:“大夫,我的血压140/90mmHg,是得了高血压吧?”有的人血压早已严重超标,却淡淡地说一句:“大夫,我没啥感觉,应该不算高血压吧?”血压不仅是两个数字,还隐藏着心、脑、肾、血管健康的密码。它并不是静止的结果,而是身体发出的信号。

关键词： 液压传动   机械生产线   自动控制   动态建模   能效优化  

摘要： 随着机械制造业向智能化与高效化方向发展,传统机械生产线在响应速度与能耗控制方面面临瓶颈。为解决这一问题,提出一种基于液压传动技术的机械生产线自动控制方法。通过对机械生产节拍与液压能量需求进行动态建模,构建液压动力自适应控制、位移预测调节与闭环压力补偿模型,实现对执行机构的精准控制与能效优化。在某光伏组件生产线进行试点验证,结果表明,该方法能显著提升生产节拍稳定性与系统能效,为机械生产线的智能控制提供了可行方案。

关键词： 压力表   故障诊断   机械部件   弹簧管   沙漏故障   表盘修复  

摘要： 自工业自动化进程加速以来,压力表在各领域的应用规模稳步增大,已实现从单一压力测量向多参数集成监测的跨越式发展。然而,由于长期处于高温、高压、振动等恶劣工况,压力表故障率呈上升趋势,如何实现精准诊断与高效调修已势在必行。基于此,本文系统分析了压力表常见故障类型及其成因,并针对性地提出了分步调修方案,以期为提升压力表运行可靠性、保障工业生产安全,为工业行业实现可持续发展奠定坚实基础。

关键词： 药店老板   游客   50开外   海盗之行   伦敦   幸运号  

摘要： 一天早晨,参加“海盗之行”的9名游客登上了“幸运号”客船。9名游客中,4位女游客都已50开外。5位男游客中,亨利26岁,是伦敦一家药店老板;49岁的摩尔是开杂货铺的摄影爱好者,左腿微跛;考克斯菜是一位出租车司机,50岁;匹克尔和莱斯特都已是63岁的老头,早已退休。他们此行是到摩勒岛--一百年前海盗的巢穴参观。

关键词： 超长水平井   连续油管   钻磨   磨鞋   长寿命  

摘要： 针对超长水平井(水平段≥2 000 m)连续油管钻磨作业的下入难、钻压施加困难、重复切削、管柱易疲劳等难点,开展了长寿命高效磨鞋设计。从布齿、切削元件选型、刀翼数量、水力结构等方面进行分析研究,设计了两种方案,运用数值模拟仿真技术分别分析了磨鞋在井底的磨削状态及水力分布情况。分析结果显示,在相同工况条件下,五刀翼八角硬质合金齿磨鞋切削效率更高、钻进更平稳、综合性能更优,推荐采用五刀翼八角硬质合金齿磨鞋方案。长寿命高效磨鞋的应用将助力超长水平井连续油管钻磨作业效率的大幅提高,该研究成果为可钻式复合桥塞工艺技术的进一步发展提供思路。

关键词： 连续油管   井筒清理   电驱涡轮泵  

摘要： 针对页岩气水平井负压井筒清洁难题,提出一种基于井下电驱涡轮原理的局部循环清理新方法,并围绕其核心动力部件——电驱涡轮循环泵,系统开展了从理论建模、结构设计到样机验证的全流程研究。结果表明:该泵最大循环排量达到典型固相打捞能力,符合页岩气水平井不泵注打捞需求。

关键词： SF_(6)压力表   校验   快速接头   集成装置  

摘要： 为避免SF_(6)压力表校验中可能出现的安全问题和质量缺陷,设计一种基于快速对接口的SF_(6)压力表校核装置,采用快速接头适配各类型SF_(6)设备接口,集针型阀门、气压表、排气管和集气袋于一体。可以更精准的校验SF_(6)气压表的报警、闭锁值及自身示数的准确性,提高工作效率,同时降低工作人员吸入排放废气的风险,对SF_(6)设备安全运行具有重要的指导意义。

关键词： 计量检定   人为误差   压力表   误差识别   误差控制  

摘要： 压力表作为工业生产、能源化工、特种设备等领域广泛应用的计量器具,其计量检定结果的准确性直接关乎生产安全、数据精准与贸易公平,而人为误差是影响压力表检定精度的关键因素。在压力表计量检定全过程中,人员操作、视觉判断、行为习惯、专业素养等人为因素,极易引发各类误差,导致检定结果失真。本文以压力表计量检定为研究对象,梳理人为误差的主要类型与表现形式,深入剖析各类人为误差的产生根源,结合检定实操流程,提出针对性、可落地的识别与控制方法,旨在规范检定操作、降低人为干扰、提升压力表计量检定结果的准确性与可靠性,助力计量检定工作高质量开展。

关键词： 地下油管   声学探测   大数据   深度学习   全波形反演  

摘要： 在浅层探测中,受复杂地质条件、噪声干扰以及多路径效应等因素的影响,传统地震勘探方法难以获得地下掩埋物的高分辨率图像。通过融合深度神经网络信号去噪方法,采用DeepDenoiser进行预训练,构建大数据深度学习模型,设计神经网络架构,提出了一种基于大数据深度学习的全波形反演方法(DNFWI)。为验证该方法在实际探测中的有效性及性能,设计水平剪切波源和垂直源两种电动激振方式,对砂层中的掩埋输油钢管进行声学探测试验,通过分析采集的声信号得到掩埋物传感器传递函数、地面特性、地面波速、地表信号时程曲线及功率谱图,采用DNFWI方法对两种激振方式的成像效果进行对比分析。结果表明,水平式激振的深度衰减率约为20~25 dB/m,垂直式激振的深度衰减率约为10~20 dB/m,表面波的空间衰减率约为11 dB/m;因SH波与钢制油管剪切波阻抗差异更大,反射信号更强,采用SH波反演成像后掩埋物的位置更加清晰,比垂直波反演更能有效定位掩埋油管;DNFWI比传统FWI方法定位精度提升66.7%,收敛迭代次数减少59.7%,计算时间减少60.8%。