摘要：以φ175 mm涡轮钻具为研究对象,研究了不同叶片型线结构参数对涡轮钻具效率及扭矩的影响。基于五次多项式理论和计算流体力学基本原理,开展了涡轮钻具水力性能仿真分析;结合正交试验法和响应面优化法,研究了叶片的前缘和后缘半径、前缘和后缘楔角、进口和出口结构角对涡轮钻具效率和扭矩的影响程度,并通过对极差分析,确定以入口结构角、出口结构角和后缘楔角为影响因素,以效率和扭矩最大化为目标,进行响应面优化;通过响应面法建立了叶片结构参数与扭矩和效率的回归方程,得到了涡轮钻具优化后的工作效率和扭矩。研究结果表明:影响效率的主要因素是出口结构角、后缘楔角和后缘半径;影响扭矩的主要因素是出口结构角、入口结构角和后缘楔角;优化后的涡轮钻具其扭矩提高了42.6%,效率提高了2.4%。研究结果可为涡轮钻具叶片型线结构的参数设计和优化提供理论支持。

摘要：由于目前国内大数据分析技术正在起步阶段,特别是在数据分析法筛选失准(或故障)油水井计量仪表领域还没有实质性研究成果。为此,开展了数据预处理模型、数据挖掘和失准(或故障)定位模型的研究,并根据研究成果完成油水井计量仪表诊断分析平台的建立。通过研究,建立了基于深度自编码学习的数据预处理模型;建立基于神经网络数据分析的油水井计量仪表失准分析模型;开发了基于神经网络分析的油水井计量仪表诊断分析平台。通过数据分析平台对胜利油田油水井计量数据的分析,找出失准或故障传感器,大大减少了传感器校准的工作量,表明应用基于神经网络分析的油水井计量仪表失准分析模型是可行的,具有科学性;据此开发的油水井计量仪表诊断分析平台具有可用性。