简介:摘要:随着中国石油勘探技术的快速进步,石油工业呈现出向上发展的趋势,并取得了较为优异的成绩。但在地质勘探和储层评价方面的勘探力度还不够,整体开发水平还比较欠缺。在全球石油资源日益稀缺的背景下,石油开采行业遇到了困难,单纯利用传统技术难以取得重大发展和进步。因此,必须积极提高石油地质勘探的水平和能力,从根本上满足我国石油开采业发展的基本需求。基于此,文章首先介绍了石油地质勘探的基本概况和内容;其次,阐述了石油地质勘探的现状和发展前景,以及勘探中存在的问题和对策。阐述了石油地质勘探技术的要点,如测井技术、地球物理勘探技术、钻井技术;最后,提出了油气藏评价的具体方法,包括欠平衡钻井、综合分类、整体量化等。,并介绍了具体案例。
简介:摘要:光伏并网发电系统主要由光伏阵列、最大功率点追踪装置、储能装置、逆变器及变压器等构成。光伏并网发电的基础是光伏阵列,通过串并联方式将电池连接并固定在支架上,以实现太阳能向电能的转化。通常而言,光伏并网发电系统具备以下特征。其一,作为依赖太阳能的发电形式,光伏并网发电易受到温度、光照强度、天气等自然因素的影响,导致发电输出功率波动性变化,难以保障稳定的供电效果。其二,光伏并网供电时需借助逆变器进行电能输出方式的切换,以实现并网的目的。但在并网过程中会因频繁切换产生谐波干扰,通常要求总谐波必须低于15%,但过于频繁的波动造成整个电网负荷增加,各种电流设备的寿命受到威胁。其三,光伏并网发电系统中电能接收端数量增加,很容易因电网故障或维修而发生跳脱,导致末端电器设备处于停滞状况而被孤立,从而导致检测失灵现象的产生。
简介:摘要:压裂时采用液态二氧化碳拌注工艺具有增能、高效、环保等优点,同时存在结垢等风险。通过Davis-Stiff饱和指数法进行结垢趋势计算和室内模拟CO2地层水相互作用实验,考察了不同层位地层水结垢趋势和注入CO2后的结垢现象。结果表明,不同层位的地层水由于温度、离子强度不同,结垢趋势不同,须家河组地层水最容易结垢。此外,在注入CO2后,常压下随着温度的升高,地层水有结垢的现象;在高于1MPa后,地层水基本不会产生碳酸钙垢。
简介:摘要:盾构隧道是城市地下工程建设中的重要技术之一,然而在施工过程中,盾构隧道也存在一定的风险。本文旨在探讨盾构隧道事故风险的识别问题,通过分析盾构隧道的施工过程和事故案例,总结出常见的风险因素,并提出相应的风险识别方法和应对措施。
简介:摘要:近年来由于公路边坡滑塌灾害引发的事故频繁发生,尤其是泥砂岩互层地区顺层滑塌,公路滑塌灾害造成的后果是不容小觑的,轻则阻断交通,重则造成重大的经济损失和人员伤亡。引起公路边坡失稳的因素是多种多样的,只有正确的认识边坡的失稳重点因素,才能在设计施工的过程中有针对性的采取有效防护措施,才能确保公路运营的安全平稳。本文以新疆S101线硫磺沟至雀尔沟镇公路品质提升工程为例,通过对K51+740-K51+910段公路上边坡滑塌体进行现场调查,通过赤平投影、理正边坡稳定性计算等定性、定量的手段,分析判断滑塌的主要成因,并对滑塌体的的治理给出了相应的治理手段。
简介:摘要:目前,无论是人们生活还是社会生产均对电力能源产生了较大的依赖,电力能源的供应质量直接影响人们生活质量和社会生产的效益。但电力生产过程中的资源消耗量较大,且对环境的破坏影响不可忽视。如果任由其发展,则会同时加剧能源问题和生态问题,这不仅影响电力行业自身的可持续发展,还可能威胁社会经济发展的可持续性。在此种背景下,清洁能源的应用策略被提出。国家方面为了倡导应用清洁能源,推出多种政策鼓励清洁能源的研发和应用,并设置专项基金助力清洁能源的发展。也促使我国电力系统结构由原来的“源、网、荷”结构转变为“源、网、荷、储”结构。这主要是由于采用清洁能源进行发电时会受到风能和太阳能的波动影响,致使引发供电稳定性问题。而储能环节的增设可以有效改善清洁能源的不稳定因素,提高供电稳定性。
简介:摘要:本文简要介绍源网荷储一体化微网模拟系统,用于研究源网荷储的控制策略,实现风电、光伏、储能系统、充电桩与微电网的协调控制;源网荷储集中监控系统,用于监控新能源光伏发电系统、风力发电系统、储能系统、辅助控制系统、视频监控系统等信息,开展智能运维管理服务等系统性研究。
简介:摘要:害虫具有危害快、损失重、防治困难等特点。目前,防治害虫的主要手段是化学方法。化学药剂的使用虽然可以大大减少虫害造成的损失,但也会造成环境破坏和生态污染。为了提高农业的科学化、现代化和智能化水平,迫切需要新的手段来改进和升级传统的害虫防治措施。在害虫防治实践中,首先要正确识别益虫和害虫;其次要掌握昆虫的一般形态特征及其生长发育规律,找到昆虫生活的弱点对其防治,从而达到事半功倍的效果。传统方法主要依靠农业专家和种植经验,识别效率较低、识别准确率不稳定、耗时耗力,并且难以实现大面积推广。近些年来,深度学习技术、计算机视觉技术、卷积神经网络技术和大数据技术等新型人工智能技术蓬勃发展,为图像级别的特征识别和处理工作赋予更多的可能性。