简介:本文整理了3种计算露点温度的方法,分别为利用干球温度和相对湿度直接计算,利用干球温度、相对湿度和环境水汽压间接计算,用干球温度、湿球温度和大气压计算,并以长春、西安、武汉和广州地区代表站为例,将前两种计算露点温度方法的结果与实际观测的露点温度进行对比分析。结果表明:露点温度的直接法与间接法均有其优点,当干球温度为0.0—30.0℃且相对湿度为40%—100%时,直接法计算的露点温度与实际观测露点温度的误差主要集中在0.5℃以内,适用于温度高且相对湿度较大的地区;间接法计算的露点温度精度较高,与实际观测露点温度的误差在0.2℃以内,具有一定的推广意义。
简介:在为特定的油藏管理问题寻求最佳解决方法的过程中,正规的优化策略一般都要评价数百种乃至数千种方案。如果用地下的数值模拟模型来预测这些方案的效果,那么这一过程就会耗费大量时间。为了在某些优化技术[例如遗传算法(GA)或模拟退火(SA)]所主导的搜寻求解的过程中取代此类模拟模型,可以采用训练人工神经网络(ANN)的做法。可以从一个有代表性的模拟样本出发来训练神经网络,而这一样本则构成了解决许多不同管理问题所需的可反复使用的知识库。这些概念已被应用于BP公司彭帕那(Pompano)油田的一个注水项目。这里的管理问题是确定1—4口注水井的组合位置,它将使彭帕那油田今后七年的简单纯利获得最大化。利用石油行业的一个标准油藏模型,为取样于25个潜在注水井井位不同组合的550次模拟创建了一个知识库。首先要查询这个知识库,以回答三年和七年内使简单纯利最大化的最优方案问题。有关的答案表明,如能将仅依靠改变现有生产井的注水扩大为新钻三至四口注水井,就可能实现利润的可观增加,但资本费用也会增加。当这一知识库用作人工神经网络训练和测试的样本来源时,可以获得更好的答案。训练人工神经网络是为了预测最高注水量以及开始注水后三年和七年的油、气产量。人工神经网络对这些数量的快速估算可以用于纯利润计算中,而遗传算法又可以利用这一计算来评估不同注水井组合方案的效果。遗传算法的探索扩展了求解的空间,它含有的新方案在纯利润上超过了仅查询上述知识库所找到的最佳方案。为了评估预测误差对求解质量的影响,可以将人工神经网络预测油、气产量时所得出的最佳方案,与油藏模拟模型本身预测油、气产量时找到的最佳方案加以对比。虽然完成基于模拟模型的方案�
简介:摘要众所周知,学校是非常重要而且独特的地方,其是学生进行学习与锻炼修身的主要地方,承担了学生们绝大多数进行活动的时间,不管是读书学习亦或是课余的休息活动大体上都是在校内进行的。所以对中小学校进行的功能设计是十分重要的,在对中小学校进行设计的时候一定要使得设计与中小学生进行活动的特点相符合,使得中小学校功能设计的布局合理得以实现,从而为中小学生的课外活动提供一定的方便。本篇文章笔者主要针对其所在地区的中小学校在进行功能平面设计中出现的问题进行相应的分析与探讨,并且分析了关于安全疏散、活动产地安排以及平面布置等相关的问题,总结出了对中小学校进行平面设计的过程之中出现问题的解决方法、注意事项和中小学校的功能平面设计的合理化得以实现方法,希望可以为相关人员提供一定的借鉴。