(整理)天然气储层的识别方法.

天然气储层的识别方法

1 空间模量差比值法

物理基础：岩石含气后，其空间模量将大大降低。空间模量差比值的定义为：

﹥0

，气层；= 0，非气层。

2 密度—中子包络线法识别气层

物理基础：气层具有低密度和低中子的特征。

原理：将密度与中子以相反的方向进行刻度，中子向右减小，密

度向右增大，这样，对应于气层，则出现密度左偏，中子右偏，但都是读值减小的情况，测井曲线上表现为密度向右包络中子的图形。如果定义由密度向中子的包络为正包络，则容易看出，在正包络区为气层，如下图：

3 孔隙度重叠法

物理基础：气层具有声波孔隙度变大和中子孔隙度变小的特征。

实现步骤：

⑴首先确定本井段的声波时差的极差，即计算本井段声波时差最大值和最小值的差DT：

⑵计算声波孔隙度和中子孔隙度，确定其相对关系：

＞＞气层

＞气层或气水层

≈水层

≤干层

⑶，以≈为零线。

＞ 0，气层，在零线右侧；

≈ 0，水层，在零线附近；

＜ 0，干层，在零线左侧或左右摆动。

4 密度—中子交会图法

原理：利用气层与非气层在测井曲线上值的大小不同进行交会，找出气层的测井响应范围，进而达到识别气层的目的。将储层处的中子和密度测井值进行交会，会发现气层交会点和非气层交会点有一较明显的界线，因此，可以直接利用中子和密度测井值识别气层。

5 三孔隙度差值法和三孔隙度比值法

物理基础：天然气的密度大大低于油和水的密度，因此天然气层的密度测井值低于地层完全含水时的地层密度；天然气的含烃指数远低于1，并在天然气层常存在“挖掘效应”，因此天然气层中子测井值比它完全含水时偏低；地层含气后，岩石纵波时差增大，甚至出现“周波跳跃”，因此天然气层的纵波时差高于其完全含水时的纵波时差。

由泥质砂岩体积模型有：

：视密度孔隙度；：视中子孔隙度；：视声波孔隙度

，气层；，非气层。

6 四孔隙度比值法

令，当＞0，气层；否则为非气层。

7 孔隙度背景值法

孔隙度背景值是指岩石孔隙完全含水时的视孔隙度，即：

：中子孔隙度，

：密度孔隙度，：声波孔隙度

＜

，＞

，＞

，指示为气层。

8 视水层中子孔隙度测井值法

原理：读取井眼条件较好的水层段的密度、中子测井值，建立起中子—密度测井值之间的函数关系，即。利用此函数关系在全井段计算出一条中子孔隙度曲线（视水层中子孔隙度曲线），将该中子孔隙度曲线与实际测量的中子孔隙度曲线重叠，当目的层段实际测量中子孔隙度测井值小于视水层中子孔隙度测井值时，显示为气层，当二者相差不大，则为水层。

9 合成纵波时差

物理基础：气层的含氢指数小于水，其中子孔隙度变小。

威利公式是利用声波测井值计算储层的孔隙度，表达式如下：

：纵波时差测量值，：流体声波时差值，：密度孔隙度，

：岩石骨架声波时差值。

将上式中的密度孔隙度换成利用中子测井值计算的孔隙度，得到纵波时差为合成纵波时差，为中子孔隙度，表达式如下：

，气层；，非气层。

10 声波时差与合成纵波时差的差值法

原理：利用纵波时差与合成纵波时差的差值识别气层。

威利的线性时间平均公式（纵波时差）：

合成纵波时差公式：

：中子孔隙度，：声波孔隙度。

两式相减得：

DM＞ 0，气层；DM ≈ 0，非气层。

11 声波与电磁波测井法

原理：气层声波孔隙度大于有效孔隙度，而气层电磁波孔隙度小于有效孔隙度，两者均与含气饱和度有关，根据二者的关系可以识别气层。

声波孔隙度为：

：地层声波孔隙度；：骨架纵波时差；：水的纵波时差。

电磁波孔隙度为：

：地层电磁波孔隙度；：地层电磁波传播时间；

：骨架电磁波传播时间；：水的电磁波传播时间。

＞，指示为气层。

12 斜率法

原理：密度、声波时差与中子交会能识别气层，如图：

D，T分别是岩石滑架点与100％含水饱和度点的连线，即含水纯

砂岩线。当地层中完全含水时，、与交会的任意一交点都应落在这条线上。D’,T’分别时、与交会图的斜率，公式如下：

从上式可知D’，T’的大小与岩性及储层中所含流体性质有关。当地层岩性确定后，地层密度的大小与地层中流体的性质有关。当地层含气时，减小、减小、增大，斜率D’,T’均减小。为了提高识别气层的灵敏度，减少岩性影响，用PDRT作为识别气层的基本指示参数：

PDRT ＞ 0 , 气层；PDRT ≈ 0 , 非气层。

13 流体声阻抗比值法

原理：采用地层孔隙内饱和水时的声阻抗与饱和流体时的声阻抗之比来识别气层。

：骨架声波时差值；

：流体声波时差值；

：骨架密度值；

：总有效孔隙度值。

流体声阻抗，令

Z ＞ 0，气层或轻质油层；Z ≈ 0，水层；Z ＜ 0，泥岩。

14 声阻抗与声速重叠法

原理：利用声阻抗与声速重叠识别气层。

地层的声阻抗与岩石骨架成分、孔隙大小及流体性质有关，表达式如下：

：流体密度；

：流体时差；：声阻抗。

上式变为：

气层：密度（）减小，时差（）增大，声阻抗（）减小。 水层：密度（）增大，时差（）减小，声阻抗（）增大。 将声阻抗（）与声速（）重叠，可以识别气层。

15 视流体识别指标法

原理：利用气层在密度测井和声波测井曲线上的不同响应特征来识别气层。

⑴ 根据密度测井和声波测井求取视流体密度

（

）和视流体

时差（

）：

：地层骨架密度；：地层骨架声波时差；：地层总孔隙度。

⑵ 计算地层视流体识别指标（PF ）：

：地层流体声波时差值；

：地层流体密度值。

当地层含气时，声波时差增大，密度降低，则PF ＞ 0； 当地层含水时， ＝

，

＝

，则PF ＝ 0；

当地层不含流体时，则PF ＜ 0。

16 地层含气指标法

原理：利用声波、中子和密度测井进行气层识别。 计算公式如下：

当地层含气时，降低、降低、升高，则 ＞ 0。

说明：该方法是基于气层的“挖掘效应”的。因此，当气层“挖掘效应”明显时，该方法识别气层效果很好，但当“挖掘效应”不明显时，其识别结果就不理想，常常会误判或漏判气层。而且由于公式中要用如流体参数和骨架参数，所以这两种参数值的大小也会影响到该方法的识别结果。

17 利用偶极横波资料识别气层

DSI 偶极横波成像仪把新一代的偶极技术与最新发展的单极技术结合在一起，从而提供了当今测量地层纵波、横波和斯通利波的最好方法，偶极横波成像仪克服了常规声波测井仪在软地层中不能测取横波的缺点，它在软地层中能像在硬地层中一样，测取地层的横波。

DSI 仪具有8个阵列接收器、一个单极发射器和两个偶极发射器。接收器阵列对传播波场可进行广泛的空间采样，以便进行全波列分析。发射器和接收器阵列的排列可使我们测量到较深传播深度的声波信息。

通过对全波的处理计算，可以提取大量的岩石机械特性参数，如泊松比（）、剪切模量（）、杨氏模量（）、纵横波速度比（）

等动态弹性系数。根据波动弹性理论，地层中纵横波速度可以用下式

表示：

：岩石体积弹性模量；：岩石切变模量；：岩石体积密度。 由上式知，纵横波速度大小是岩石弹性模量和密度决定的。地层密度表示成：

⑴ 纵横波速度比识别气层

当地层含气时，地层密度变小，体积弹性模量变小很多，而地层切变模量几乎不变，这样引起纵波速度减小很大；而横波速度稍许增大，使得地层纵横波速度比减小很多。

理论分析及实验结果均表明，纵波速度随含气饱和度增加而减小，而横波速度随含气饱和度增加而有增大的趋势，因此在含气地层中纵、横波速度比要比饱和水地层小的多。

纵、横波速度比变小指示为气层。

⑵横—纵波转换法识别气层

建立纵横波时差在3种含气饱和度情况下的交会图，如下图：

根据图建立0、20％、80％三种含气饱和度的横纵波的转换模型：

：横波时差；、、分别为0、20％、80％这三种含气饱和度情况下的纵波时差，。

不同含气饱和度的纵波时差与完全含水情况下的纵波时差有明显差异，只要确定出不同含气饱和度理论纵波时差，根据实际纵波时差与它们的差异大小就可以进行储层含气性识别。

理论纵波时差与实际纵波时差的差异识别气层。

⑶实测偶极横波—计算横波交会图法识别气层

利用纵波时差资料，通过下式可以计算得到横波时差：

为时差，角标c、s分别表示纵波和横波，ma、f分别表示骨架和流体（水）。

理论横波时差与实际横波时差的差异识别气层：

＞，气层；＜，非气层。

⑷泊松比和压缩系数识别气层

泊松比在高孔隙度盐水饱和的砂岩中具有较高的值,在高孔隙度油气饱和的砂岩中具有异常低值。利用偶极横波资料提取出的地层纵横波时差计算得到压缩系数、泊松比，地层含气将引起弹性力学参数发生变化，泊松比降低、压缩系数升高。

泊松比降低、压缩系数升高指示为气层。

18 碳氧比测井资料识别气层

⑴ FCC（俘获碳计数率）与CI（俘获伽马射线总计数与非弹性散射伽马射线总计数之比）重叠法。

当地层中存在减速能力强的物质时，FCC与CI的值都会降低。

气层含氢量高，FCC与CI均为高值；

油和水含氢量低，FCC与CI均为低值。

⑵ SOC（碳氧比含油饱和度）与SO(原静态含油饱和度)重叠：

SOC ＞ SO，气层；SOC ＝ SO，油层；SOC ＜ SO，水层。

19 核磁共振测井识别气层

核磁共振测井是一种研究包含在流体(水、油和天然气)中氢的天

然含量和赋存状态的一种测井方法。对天然气的识别应综合利用纵向弛豫时间T1、横向弛豫时间T2和扩散系数D等多种参数。水和油气的T1差别大，而石油和天然气T1接近但T2却有明显差别，天然气T2值小。根据油和气T2的差别可以识别天然气。

油、气、水具有不同的扩散系数，在梯度磁场中对T2时间及其分布的影响程度不同。增加回波间隔TE（双间隔时间），将导致T2减小，气有最大的扩散系数D，T2减小最明显；而重质油有最小的扩散系数D，T2减小最不明显。若采用不同TE测井，对比其T2分布变化的程度将能区分油、气、水的存在，达到识别气层的目的。其中差谱法、移谱法能有效识别气层。

20 脉冲中子衰减识别气层

PND测井采用独特的双脉冲发射方式，可同时测量快中子与地层发生非弹性散射产生的伽马射线（NEAR）和热中子被俘获产生的伽马射线(FAR)，并可同时得到中子孔隙度和密度孔隙度。

利用远近探测器计数率NEAR和FAR曲线进行气层识别：

在气层，非弹性散射伽马的计数NEAR要比油水层时低得多，而俘获总计数FAR不会有大幅度的降低。将NEAR和FAR以适当比例在泥岩段重合，二者的幅值及其幅度差能很好地指示油气水层。

21 岩性密度测井识别气层

岩性—密度测井同时测量两个地层参数：岩性测井是测量地层的光电吸收截面指数，密度测井是测量地层流体密度。通过测井数据计算机处理，获得视骨架体积光电吸收指数和视骨架体积密度。气层的视骨架体积光电吸收指数小于骨架体积光电吸收指数，视骨架密度小于骨架体积密度。两者均与有效孔隙度和含气饱和度有关。

说明：当钻井泥浆中加入重晶石时，测井Pe值会受到影响，该方法就不适用了。

22 热中子衰减时间测井识别气层

热中子衰减时间测井是测量地层热中子衰减时间，通过测井数据处理获得地层热中子俘获截面。该方法的一大优点是可以用于寻找套管井地层的天然气。

岩石孔隙中的天然气引起的热中子俘获截面减小，热中子衰减时间测井找气的方法是：用测量的地层热中子俘获截面同合成的水层热中子俘获截面作比较。当测量的地层热中子俘获截面小于合成的水层热中子俘获截面时，直接显示是气层。在泥质气层中，气层热中子俘获截面同样地小于水层热中子俘获截面。

23 时间推移测井识别气层

所有的测井方法都可以进行时间推移测井。井壁周围气层的含气饱和度随时间而变化，是获得时间推移测井信息找气的基本条件。

在不同时间内使用同一种测井仪器探测气层冲洗带含气饱和度的变化，当测井曲线出现差异时，指示是天然气；当测井曲线没有差异时，指示是非天然气层。

24 压力梯度识别气层

应用重复式地层测试器测量地层的孔隙流体流动压力，通过测井数据处理，获得地层压力，用于确定气藏气水界面深度。地层压力梯度等于地层压力除以井的垂直深度。根据地层压力梯度可以确定地层孔隙流体密度。由于天然气密度小于地层水密度，当地层孔隙流体密度小于油层或水层孔隙流体密度时，直观显示是气层。实践证明，压力梯度找气新技术是勘探天然气藏的有效方法，特别是对发现粒间孔隙天然气藏的成功率更高。压力梯度找气新技术不受岩性影响，可以消除识别天然气的多解性。

国外盐穴地下天然气储气库建库技术发展

万方数据

第９卷第１期郭彬等．国外盐穴地下天然气储气库建库技术发展２００２年１月 可以采用正向循环，也可以采用反向循环，洞穴的淋洗过程见图２。这２种方法都可以使盐穴得到稳定的形态。法国索非公司的建库经验证明，通过对２种方法进行对比发现，反向淋洗的采盐率比正向淋洗的采盐率高得多。 图２洞穴淋洗过程示意图 大部分情况下，盐层中含有一定的硬石膏和页岩夹层。在溶矿期间，不坚实的岩层会掉到盐穴的底部，堆成碎石堆，结果使储气空间减少。在有些情况下，碎石所占的体积为整个盐穴开采体积的３０％～４０％。 为了控制并保证气库顶上方的淋洗质量，不破坏气库的完整性，以及其承压能力不受到损害，通常采用比水轻的碳氢物质（如丙烷、丁烷、柴油）作为表面材料喷涂在盐穴顶表面。这些材料通常是防腐的水不溶物，它们附着在盐的表面，可以防止盐穴淋洗时，上部盐被溶解下来。实践证明，应用效果较好。 ３深度、几何形状及大小 由于盐丘与盐层的性质各异，在盐丘及盐层上，造穴的具体设计也不同。对于盐丘来说，在造穴深度上有很大的弹性，盐穴深度可达到１８２８．８ｍ（６０００ｆｔ）以下；但对盐层来说，１８２８．８ｍ就是造穴深度的最大极限值。美国Ｐ睁ＫＢＢ公司经计算并研究认为，当盐穴的深度达到１０６６．８～１５２４．０ｍ（３５００～５０００ｆｔ）时，在钻井、淋洗盐穴、气体压缩及气库运行等方面所花的费用都是最经济的。 初始的溶腔形状是圆柱形，经改造后，可以形成圆形。改造的原因是，圆形经岩石力学理论证明，最稳定。 对于盐层储气库来讲，尽管球形是一个理想 的形状，但由于有些盐层给出了限定的厚度，并希望建得尽可能大，以减少工程费用。因此，实际的工作中，盐穴的溶腔形状就会被建成为扁椭圆形。确切的溶腔几何形状由声纳扫描仪进行检测（见图３）。 图３声纳测试示意圈 在美国，储气库溶腔的大小是以最低可容纳的工作气体积来设计。一般来说，设计的最小溶腔一般可容纳８４．９５１～１６９。９０２ｄａｍ３的工作气，单个大气穴可建在盐丘上，而盐层则不同，它可以建若干个小气穴，以满足储气量的要求。 ４密封性 在向盐穴注入天然气期间，水蒸气的含量和水的露点温度会有所增加，这是因为要从剩余的盐中吸收水蒸气的结果。因此，将气库中的气体送到分支管线之前需要配备相应的地面设施和动力，对气体进行干燥。 西德建盐穴储气库的密封经验是在盐穴的表面安置一个密封夹层，使其具有对水蒸气的渗透尽可能低的特性，以防止或减缓气体中水蒸气含量的增加［３］，这个密封层对防止产生气体水化层及管线腐蚀也有一定的作用。 气穴建好后，还需要对其进行密封性试验［４］。通常，外部水压实验可以用于气库结合面的密封性实验。但这还不够，因为水在结合面处不漏并不等于从里到外都不漏。对于盐穴气库而言，最后水泥套管及生产管柱从内至外的密封性试验非常严格。由于这个原因，在对套管及生产管柱进行密封性试验时，都采用市场上可提供的ＨＯＬＤ 系统——氦气漏失探测仪（见图４）。　万方数据

模式识别论文

模式识别 课题：基于支持向量机人工神经网络的水质预测研究专业：电子信息工程

摘要 针对江水浊度序列宽频、非线性、非平稳的特点,将经验模态分解(EMD)和支持向量机(SVM)回归方法引入浊度预测领域,建立了基于EMD2SVM的浊度预测模型.通过EMD分解,将原始非平稳的浊度序列分解为若干固有模态分量(IMF),根据各IMF序列的特点,选择不同的参数对各IMF序列进行预测,最后合成原始序列的预测值.将该方法应用于实际浊度预测,并与径向基神经网络(RBF)预测及单独支持向量机回归预测结果进行比较,仿真结果表明该方法预测精度有明显提高.水质评价实际上是一个监测数据处理与状态估计、识别的过程,提出一种基于支持向量机的方法应用于水质评价,该方法依据决策二叉树多类分类的思想,构建了基于支持向量机的水环境质量状况识别与评价模型。以长江口的实际水质监测数据为例进行了实验分析,并与单因子方法及单个BP神经网络方法进行了比较分析。实验结果表明,运用该模型对长江口的实际水质监测数据进行的综合水质评价效果较好,且具有较高的实用价值。 关键词：浊度;预测;经验模态分解;支持向量；BP神经网络 一．概述 江水浊度受地表径流、温度以及人类活动等的影响,波动明显,在不同的月份有着很大的变化,表现出非平稳、非线性的特点.对其进行分析和预测,对于河流生态评价、航运安全以及以江河水为原水的饮用

水生产具有重要的指导意义.国内外在浊度序列分析方面的研究文献较少,通常都是综合考虑各种水质参数而对浊度进行预测,采用较多的是人工神经网络等非线性模型方法[1,2].这种模型结构复杂,要求原始数据丰富,在实际操作中实现较为困难.此外,对于江水浊度这一具有宽带频谱的小样本混沌时间序列,采用单一的预测方法,将会把原始浊度序列中的各种不同特征信息同质化,势必影响其预测精度.采用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)将浊度序列分解后分别预测,再进行合成将可能提高其预测精度.不同于小波变换,在对信号进行经验模态分解时不需要先验基底,每一个固有模态函数(In2trinsic Mode Function,IMF)包含的频率成分不仅与采样频率有关,并且还随着信号本身的变化而变化,具有自适应性,能够把局部时间内含有的多个模态的非线性、非平稳信号分解成若干个彼此间影响甚微的基本模态分量,这些分量具有不同的尺度,从而简化系统间特征信息的干涉或耦合[3].支持向量机(Support Vector Ma2chines,SVM)是建立在统计学习理论上的一种机器学习方法,是目前针对小样本统计估计和预测学习的较好方法[4],对统计学习理论的发展起到巨大推动作用并得到广泛应用[5～8].SVM有良好的泛化能力,并解决了模型选择与欠学习、过学习问题及非线性问题,避免了局部最优解,克服了“维数灾难”,且人为设定参数少,便于使用,已成功应用于许多分类、识别和回归问题[5,6,8].根据江水浊度序列的特点,结合EMD和SVM两种方法的不同功能,本文提出了基于EMD2SVM模型的预测方法,用于江水浊度的

国内储气库建设现状

近年来，随着我国经济的快速发展，对天然气的需求量也持续增长，国内输气管道建设规模不断扩大，遍及全国的天然气管道网络基本形成，相应的天然气网络的供气安全也面临着极大挑战。 2009年末，受特殊天气影响，全国多个地区出现“气荒”，中石油等上游供气企业制定了一些应急规划，各下游燃气企业也着手准备小型液化天然气(LNG)储备站等储备调峰措施。中国石油天然气股份公司规划在2020年前建成有效工作气量达450×108m3的地下储气库，其中2011年～2015年，要先期在六个油田（大港油田、华北油田、辽河油田、西南油气田、新疆油田、长庆油田）建设10座总工作气量达240×108m3的地下储气库。根据目前初步完成的构造筛选工作，第一批地下储气库库容指标预测如表。 表中石油规划第一批地下储气库汇总表

根据股份公司勘探与生产分公司审查，唐家河地下储气库不具备建库条件，大港油田板南地区共有三个断块符合建库条件，分别是：板G1断块、白6断块和白8断块，有效工作气量合计×108m3。 本报告主要对板南地下储气库地面工程建设的可行性进行研究。 2、我国已建地下储气库建设现状 地下储气库是输气管道建设不可缺少的重要组成部分，1999年大港油区大张坨地下储气库的建设，正式揭开了我国大型城市调峰型地下储气库建设的序幕，随后几年，股份公司相继将大港油区的板876气藏、板中北高点气藏、板中南高点气藏和板808、828油气藏改建成与陕京线、陕京二线配套的地下储气库，并将华北油田的京58气藏、永22气藏改建成与陕京二线配套的地下储气库，将金坛盐穴改建成与西气东输管道配套的地下储气库，且计划将江苏刘庄气藏改建成与西气东输配套的地下储气库，同时对金坛储气库进行扩建，建设金坛二期工程。已建及在建地下储气库概况如表和表。 表我国已建地下储气库汇总表

模式识别方法简述

XXX大学 课程设计报告书 课题名称模式识别 姓名 学号 院、系、部 专业 指导教师 xxxx年 xx 月 xx日

模式识别方法简述 摘要：模式识别(Pattern Recognition)是指对表征事物或现象的各种形式的( 数值的、文字的和逻辑关系的) 信息进行处理和分析, 以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程, 是信息科学和人工智能的重要组成部分。模式识别研究主要集中在两方面, 一是研究生物体( 包括人) 是如何感知对象的，属于认识科学的范畴, 二是在给定的任务下, 如何用计算机实现模式识别的理论和方法。前者是生理学家、心理学家、生物学家和神经生理学家的研究内容, 后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作者近几十年来的努力, 已经取得了系统的研究成果。 关键词：模式识别; 模式识别方法; 统计模式识别; 模板匹配; 神经网络模式识别 模式识别(Pattern Recognition)是人类的一项基本智能，在日常生活中，人们经常在进行“模式识别”。随着2 0 世纪4 0 年代计算机的出现以及5 0 年代人工智能的兴起，人们当然也希望能用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。（计算机）模式识别在2 0 世纪6 0 年代初迅速发展并成为一门新学科。 模式识别研究主要集中在两方面, 一是研究生物体( 包括人) 是如何感知对象的，属于认识科学的范畴, 二是在给定的任务下, 如何用计算机实现模式识别的理论和方法。前者是生理学家、心理学家、生物学家和神经生理学家的研究内容, 后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作者近几十年来的努力, 已经取得了系统的研究成果。模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。例如自适应或自组织的模式识别系统包含了人工智能的学习机制；人工智能研究的景物理解、自然语言理解也包含模式识别问题。又如模式识别中的预处理和特征抽取环节应用图像处理的技术；图像处理中的图像分析也应用模式识别的技术。 模式识别是一种借助计算机对信息进行处理、判别的分类过程。判决分类在

基于模式识别的车牌定位算法研究-开题报告

安徽建筑工业学院电子与信息工程学院本科毕业设计（论文）开题报告 课题名称：基于模式识别的图像处理算法研究 ——基于模式识别的车牌定位算法研究专业：电子信息工程 班级：08电子①班 学生姓名：陈宇栋 学号：08205010127 指导教师： 填表日期：2012年3月5日 安徽建筑工业学院电子与信息工程学院 二○一一年十二月制表

说明 1.抓好毕业设计（论文）的开题报告是保证毕业设计 （论文）质量的一个重要环节。为了加强对毕业设计（论文）的过程管理，规范毕业设计（论文）的开题报告，特印发此表。 2.毕业生一般应在毕业设计前期准备过程中，通过文 献调研，主动跟指导教师讨论，完成毕业设计（论文）的开题报告。 3.此表经过指导教师和有关人员签字后，一份由指导 教师保存，一份交院教学办公室。 4.毕业生在毕业设计（论文）答辩时，必须提交这份 毕业设计（论文）开题报告。 填写选题依据和设计方案，力求简练，若表中栏目不够填写，可另加附页。

一、简表 学生简况 姓名陈宇栋性别男出生年月1988-08入学时间2008-09学号08205010127专业电子信息工程班级08电子①班 课题名称基于模式识别的图像处理算法研究 子课题基于模式识别的车牌定位算法研究 课题来源纵向课题 类型计算机软件设计 研究（设计）内容 随着计算机和人工智能技术的发展，模式识别在图像处理中的应用日益广泛，智能交通工具在世界范围内引起重视，而车牌识别系统是智能交通工具的重要组成部分，该系统可以记录十字路口违章车辆，实现高速公路、收费路口、停车场等地的收费。车牌识别系统包括从图像的采集到预处理，再到车牌区域的定位和字符的分割，最后对分割出的字符进行识别的一系列过程。本次毕业设计主要对汽车牌照识别系统进行处理研究，借助于Visual C++编程环境运行在相应的硬件平台上，利用数字图像模式识别技术实现对汽车牌照的自动识别。按照模式识别系统组成，完成汽车牌照自动识别技术包括车牌预处理、车牌特征提取和车牌识别等功能，完成相应的算法研究。 对采集的车牌图像进行预处理包括图像灰度化、二值化、灰度拉伸及边缘提取等过程，并且过滤图像噪声使图像区域特征明显，根据区域特征确定车牌区域。车牌字符分割可以采用车牌区域纵向灰度投影的方式进行字符区域识别和分割实现。最后进行车牌分割字符图像归一化，将分割好的字符图像通过系数变换得到高度、宽度均相等的图像，以方便特征提取，提高识别的准确率，实现车牌的识别。

模式识别人工智能论文

浅谈人工智能与模式识别的应用 一、引言 随着计算机应用范围不断的拓宽，我们对于计算机具有更加有效的感知“能力”，诸如对声音、文字、图像、温度以及震动等外界信息，这样就可以依靠计算机来对人类的生存环境进行数字化改造。但是从一般的意义上来讲，当前的计算机都无法直接感知这些信息，而只能通过人在键盘、鼠标等外设上的操作才能感知外部信息。虽然摄像仪、图文扫描仪和话筒等相关设备已经部分的解决了非电信号的转换问题，但是仍然存在着识别技术不高，不能确保计算机真正的感知所采录的究竟是什么信息。这直接使得计算机对外部世界的感知能力低下，成为计算机应用发展的瓶颈。这时，能够提高计算机外部感知能力的学科——模式识别应运而生，并得到了快速的发展，同时也成为了未来电子信息产业发展的必然趋势。 人工智能中所提到的模式识别是指采用计算机来代替人类或者是帮助人类来感知外部信息，可以说是一种对人类感知能力的一种仿真模拟。近年来电子产品中也加入了诸多此类的功能：如手机中的指纹识别解锁功能；眼球识别解锁技术；手势拍照功能亦或是机场先进的人耳识别技术等等。这些功能看起来纷繁复杂，但如果需要一个概括的话，可以说这都是模式识别技术给现代生活带来的福分。它探讨的是计算机模式识别系统的建立，通过计算机系统来模拟人类感官对外界信息的识别和感知，从而将非电信号转化为计算机可以识别的电信号。

二、人工智能和模式识别 （一）人工智能。人工智能（Artificial Intelligence），是相对与人的自然智能而言的，它是指采用人工的方法及技术，对人工智能进行模仿、延伸及扩展，进而实现“机器思维”式的人工智能。简而言之，人工智能是一门研究具有智能行为的计算模型，其最终的目的在于建立一个具有感知、推理、学习和联想，甚至是决策能力的计算机系统，快速的解决一些需要专业人才能解决的问题。从本质上来讲，人工智能是一种对人类思维及信息处理过程的模拟和仿真。 （二）模式识别。模式识别，即通过计算机采用数学的知识和方法来研究模式的自动处理及判读，实现人工智能。在这里，我们将周围的环境及客体统统都称之为“模式”，即计算机需要对其周围所有的相关信息进行识别和感知，进而进行信息的处理。在人工智能开发，即智能机器开发过程中的一个关键环节，就是采用计算机来实现模式（包括文字、声音、人物和物体等）的自动识别，其在实现智能的过程中也给人类对自身智能的认识提供了一个途径。在模式识别的过程中，信息处理实际上是机器对周围环境及客体的识别过程，是对人参与智能识别的一个仿真。相对于人而言，光学信息及声学信息是两个重要的信息识别来源和方式，它同时也是人工智能机器在模式识别过程中的两个重要途径。在市场上具有代表性的产品有：光学字符识别系统以及语音识别系统等。 在这里的模式识别，我们可以将之理解成为：根据识别对象具有特征的观察值来将其进行分类的一个过程。采用计算机来进行模式识别，是在上世纪60年代初发展起来的一门新兴学科，但同样也是未来一段实践中发展的必然方向。在生活节奏相当之快的今天人们希望电子产品可以为我们的生活提供更多的便利条件。因此在未来相当一段时间内模式识别技术依然是发展的必然趋势。

模式识别及其在图像处理中的应用

武汉理工大学 模式识别及其在图像处理中的应用 学院（系）：自动化学院 课程名称：模式识别原理 专业班级：控制科学与工程1603班 任课教师：张素文 学生姓名：王红刚 2017年1月3日

模式识别及其在图像处理中的应用 摘要:随着计算机和人工智能技术的发展,模式识别在图像处理中的应用日益广泛。综述了模式识别在图像处理中特征提取、主要的识别方法(统计决策法、句法识别、模糊识别、神经网络)及其存在的问题, 并且对近年来模式识别的新进展———支持向量机与仿生模式识别做了分析和总结, 最后讨论了模式识别亟待解决的问题并对其发展进行了展望。 关键词:模式识别;图像处理;特征提取;识别方法 Pattern Recognition and Its Application in Image Processing Abstract:With the development of computer and artificial intelli-gence , pattern recognition is w idely used in the image processing in-creasingly .T he feature extraction and the main methods of pattern recognition in the image processing , w hich include statistical deci-sion, structural method , fuzzy method , artificial neural netw ork aresummarized.T he support vector and bionic pattern recognition w hich are the new developments of the pattern recognition are also analyzed .At last, the problems to be solved and development trends are discussed. Key words:pattern recognition ;image processing ;feature extrac-tion;recognition methods

中国天然气地下储气库现状及发展趋势

中国天然气地下储气库现状及发展趋势 发表时间：2019-11-12T15:26:03.850Z 来源：《基层建设》2019年第22期作者：马万军杨炜樱 [导读] 摘要：伴随着经济和科学技术水平的快速发展，我国在天然气事业的发展日益增长。 深圳市燃气集团股份有限公司深圳 518049 摘要：伴随着经济和科学技术水平的快速发展，我国在天然气事业的发展日益增长。但由于供求之间存在着一定问题，供应商和客户之间没有建立和谐关系，往往会导致天然气在夏季处于低输出，冬至高输出的情况。现如今，我国为了解决这一问题，建立了人工天然气地下储气库，不仅仅可以扩大储存天然气的空间，还对供气的安全起到保护作用。与此同时，天然气地下储气库还可以解决好供求之间存在的问题，其主要功能是可以安全储存采集到的天然气，解决夏、冬季节导致的低高输出问题，促进我国天然气可持续发展战略目标。本文将通过分析中国天然气地下储气库的现状及未来发展趋势，希望能够促进天然气的良好发展。 关键词：中国天然气；地下储气库；现状；发展趋势 前言 由于天然气在冬季的需求量是最多的，我国就建设了人工的地下储气库，为满足供求的需要。地下储气库主要是利用低下盐穴将天然气进行压缩，然后安全储存起来，这样就可以保证在冬季使用高输出期，可以取出使用，满足人们在冬季对天然气的需求。为此，这种调配过程是非常关键的，其中每一个环节都关系天然气储存的安全。尽管我国天然气地下储气库还正在发展阶段，还不能做到快速满足市场的需求，调配能力还不是很强，但也在不断开发研究中。另外，我国建立的天然气地下储气库还不是很多，技术上也无法与发达国家相比，严重影响了天然气事业发展的趋势。 一、我国天然气地下储气库发展的现状 中国是一个土地辽阔，人口众多的国家，对于天然气的需求量也是非常紧缺的。实际的调查结果显示，我国仅建立了25座天然气地下储气库，远远无法满足人们在冬季的需求量，尽管在夏季使用的量极少，可没有足够的地下储气库，天然气无法进行储存。1999年，我国建立了第一座天然气地下储气库，名为大张坨储气库，这座地下储气库调配好京津冀地区的天然气使用情况，奠定了天然气地下储气库的发展之路，同时也提高天然气供气的能力。相继之后，又建立了金坛储气库，提高了长江三角洲地区天然气的调配能力。就前几年来看，我国天然气地下储气库调配值一直处于低值阶段，与世界发达国家之间的差距甚远，从中显示出了建设地下储气库数量不足的问题。随着我国在科学技术方面的发展，天然气地下储气库开始建立起网络型的天然气骨干线路，对建设的投入越来越大，政府也在积极支持商业的天然气地下储气库建设，不停地推动我国资源的快速发展。尽管我国在天然气地下储气库中的储备量还存在着不足，但也一直在发展建设中。为此，我国必须要加大力度不断建设良好的地下储气库，不断提高地区之间的调配值，满足了大部分人对天然气的需求。 二、我国天然气地下储气库发展趋势 1.加大地下储气库建设的力度 由于我国是一个人口众多的国家，对于天然气的消费是很高，在冬季的需求一直是不上增的状态，导致了天然气在冬季供不应求。现如今，国外很多发达国家的天然气调配值已经在消费值的20%以上，而我国的天然气调配值还是处于低级阶段，还是存在着一定的差距。众所周知，天然气主要是通过地下储气库进行调配，地下储气库中数量关系到人们的日常生活。为了能够有效保证天然气的储备量，我国要加大对地下储气库的建设，这样才可以增加天然气地下储气库的储备量，满足人们对于天然气的需求量，适应市场的需求，从而平衡天然气在需求中供应关系。此外，在对地下储气库进行建设时，一定要严格按照国家建设的要求进行，确保天然气在地下储气库的安全。为此，我国要加大对天然气地下储气库建设的力度，提高我国天然气调配的数量。 2.合理安排天然气储气库的布局 在建设天然气地下储气库时，要先了解天然气地下储气库建设主要是包括建设的地区、建设的类型以及建设的作用。相关的建设部门要满足这三个方面的原则，综合考虑地下储气库的建设，这样才能制定科学合理的规划计划。首先，就建设的地区来说，要根据不同地区建设不同的地下储气库，要满足当地的环境、地形以及气候等等。比如，在一些水分含量高的地区，可以考虑建设汗水层储气库，利用高压气体对含水层中的水排走，剩下的无水层就可以进行成为储气的地方；含盐层高的地区，考虑盐穴储气库，使用寿命长，但其造价高，时间长。其次，天然气地下储气库的类型也是很多种，比如：盐穴储气库，含水层储气库以及枯竭油气藏储气库等等。枯竭油气藏储气库是在上油漆的基础上建设的，是如今最经济、最常见的一种地下储气库类型。其主要特点是造价低，运行效率高，值得大量建设。最后，建设的作用主要为了满足天然气储存以及调配。在一些需求量大的地区多建设地下储气库，而在一些需求量少的地区，可以建设小型经济实用的地下储气库，这样就可以就实现天然气地下储气库的科学合理安排，促进我国天然气的发展。 3.积极建设数字化储气库 随着大数据时代的快速发展，我国天然气地下储气库的建设要顺应时代复杂的步伐。从实际的情况来看，我国的地区是非常复杂，对天然气地下储气库建设的影响是非常之大，不仅会影响到天然气的储存效果以及安全，还会导致在进行建设、设计以及运输过程中出现严重的问题，拉大与发达国家的差距，并且在技术水平上也远远跟不上发达国家的脚步。为此，我国在加大对地下储气库的建设时，要多学习发达国家先进的理论知识以及技术，研究总结出适合我国地质建设的天然气地下储气库。在建设天然气地下储气库时，可以充分运用现代化信息技术，建立大数据化的数字地下储气库，其主要特点是有效方便，科学进行天然气的开采以及储备，降低了天然气地下储气库存在的安全隐患。为此，我们必须充分结合我国地质特点以及用气结构等实际情况进一步加大天然气储气库核心技术研究的投入，构建起以储层渗流为核心，井筒-地面为约束调整以及集地下面与一体的三维仿真数值模拟技术，同时稳步推进数字化储气库建设，从而打造出集储气库地下-井筒-地面于一体化的设计与运行管理模式。这样一来不仅可以为储气库运行效率提升与扩容达产提供有力支持，并且还能有效地预警和防范地下储气库建设、运行时所出现安全风险。 三、结束语 综上所述，我国天然气地下储气库的建设对于天然气事业的发展是非常重要的，它不仅仅关系到我国的经济的经济效益以及社会效益，同时也关系到人民生活水平的提高。尽管在天然气地下储气库建设的过程中，会存在着很多因素的干扰，相关的部门以及企业要做好相对应的措施，解决好突出的问题。为此，我国在天然气地下储气库发展中，要不断加大对天然气地下储气库地建设，提高地下储气库的建设水平，多学习发达国家的经验，不断推动商业天然气地下储气库的发展，奠定好天然气地下储气库的基础，促进我国天天然气事业的

模式识别特征提取

特征提取 SIFT算法提取步骤 SIFT算法提取特征点的主要步骤： （1）检测尺度空间极值点 检测尺度空间极值的目的是确定特征点位置和所在尺度组。即先使用高斯过滤器对原始图像进行若干次连续滤波建立第一个尺度组，再把图形减小到原来的一半，进行同样的高斯滤波形成第二个尺度组。之后，重复操作直到图像小于某一个给定阀值为止。接下来对每个尺度组中的高斯图像进行差分，形成高斯差分尺度组（DoG尺度图像）。

图3-1 尺度空间的构造 在上面建立的DoG尺度空间金字塔中，为了检测到DoG空间的最大值和最小值，DoG尺度空间中中间层(最底层和最顶层除外)的每个像素点需要跟同一层的相邻8个像素点以及它上一层和下一层的9个相邻像素点总共26个相邻像素点进行比较，以确保在尺度空间和二维图像空间都检测到局部极值，如图3-2所示 图3-2 DoG空间局部极值检测 在图3-2中，标记为叉号的像素若比相邻26个像素的DoG值都大或都小，则该点将作为一个局部极值点。被检测工件的高斯滤波图像如图3-3所示。

图3-3 原始图像和部分高斯滤波图像 （2）精确定位极值点 由于DoG值对噪声和边缘较敏感，因此，在上面DoG尺度空间中检测到局部极值点还要经过进一步的检验才能精确定位为特征点。一般通过二阶Taylor 展开式计算极值点的偏移量，获得亚像素定位精度，同时通过阈值设置剔除差异小的点。最终保留下来的点称为特征点，特征点的检测是在尺度空间中进行的，特征点保持为尺度不变量。各层图像特征点如图3-4所示。

图3-4 各层图像的特征点 （3）为每个关键点指定方向参数 σ—尺度空间坐标 O —组(octave)数 S —组内层数 在上述尺度空间中，O 和S ，σ的关系如下： ()[][]2,...,0,1,...,02 ,0+∈-∈=+S s O o s o S s o σσ (3-10)

天然气地下储气库与LNG的对比

天然气地下储气库与LNG的对比 天然气地下储气库是天然气业务调峰与应急的手段之一，集团公司目前已建设的有大庆喇嘛甸、大港大张沱、大港板876、金坛盐穴等6座储气库，其中大庆喇嘛甸地下储气库是在一个带油环气顶上建设的，是我国投产最早的地下储气库。另外目前还有5座地下储气库正在建设当中，2015年前，我国还将规划建设10余座储气库，总工作气量超过60亿立方米。 LNG作为天然气调峰和应急措施之一，具有选址不受地理位置、地质结构、距离、容量等限制，占地少、造价低、工期短、维修方便等优点，尤其是LNG用于调峰应急反应迅速、供应量灵活，是城市燃气进行季节调峰和应对事故状态下安全供气的有效手段。 天然气地下储气库是国际通用的天然气调峰和应急措施之一，储量大、适应性强、经济性较好，尤其在季节调峰方面作用显著，但其储量与储采比受地质条件限制较多。目前是各国大型天然气管网最通用的储备手段，集团公司也在天然气管网建设的同时布置了地下储气库的建设。 下面通过一个对比表对这两种天然气调峰与应急储备手段进行比较（见表1-1）。 表1-1 LNG装置与天然气地下储库特点对比表

从上表可以看出，虽然LNG装置在投资与运行成本上高于地下气库，但其布置灵活，用途更广泛，经济效益好。这两种天然气调峰与应急手段互为补充、各有所长，应综合布置、统筹规划。 1崔立宏. 大港油田地下储气库可行性研究[J]. 石油勘探与开发, 1998(5) 舒萍,刘玉萍,丁日新. 大庆喇嘛甸地下储气库建设与管理[J] .天然气勘探与开发, 2005,28(3) 2杨毅、周志斌、李长俊天然气地下储气库的经济性分析[J] 天然气技术,2007(1)

模式识别及其在图像处理中的应用

模式识别及其在图像处理中的应用 摘要：随着计算机和人工智能技术的发展，模式识别在图像处理中的应用日益广泛。综述了模式识别在图像处理中特征提取、主要的识别方法（统计决策法、句法识别、模糊识别、神经网络）及其存在的问题，并且对近年来模式识别的新进展——支持向量机与仿生模式识别做了分析和总结，最后讨论了模式识别亟待解决的问题并对其发展进行了展望。 关键词：模式识别；图像处理；特征提取；识别方法

模式识别诞生于20世纪20年代，随着计算机的出现和人工智能的发展，模式识别在60年代初迅速发展成一门学科。它所研究的理论和方法在很多学科和领域中得到广泛的重视，推动了人工智能系统的发展，扩大了计算机应用的可能性。图像处理就是模式识别方法的一个重要领域，目前广泛应用的文字识别（ MNO）就是模式识别在图像处理中的一个典型应用。 1.模式识别的基本框架 模式识别在不同的文献中给出的定义不同。一般认为，模式是通过对具体的事物进行观测所得到的具有时间与空间分布的信息，模式所属的类别或同一类中模式的总体称为模式类，其中个别具体的模式往往称为样本。模式识别就是研究通过计算机自动地（或者人为进行少量干预）将待识别的模式分配到各个模式类中的技术。模式识别的基本框架如图1所示。 根据有无标准样本，模式识别可分为监督识别方法和非监督识别方法。监督识别方法是在已知训练样本所属类别的条件下设计分类器，通过该分类器对待识样本进行识别的方法。如图1，标准样本集中的样本经过预处理、选择与提取特征后设计分类器，分类器的性能与样本集的大小、分布等有关。待检样本经过预处理、选择与提取特征后进入分类器，得到分类结果或识别结果。非监督模式识别方法是在没有样本所属类别信息的情况下直接根据某种规则进行分类决策。应用于图像处理中的模式识别方法大多为有监督模式识别法，例如人脸检测、车牌识别等。无监督的模式识别方法主要用于图像分割、图像压缩、遥感图像的识别等。

模式识别在人脸识别中的应用

模式识别在人脸识别中的应用 目前在人脸定位领域，几何模型匹配方法得到了广泛的使用。 本文对几何模型匹配方法进行了研究，提出了一套完整的人脸定位算法。在预处理部分，采用了特别的增强人脸特征与脸部皮肤之间对比度的方法及局域取阈值二值化方法，改进了预处理的效果。在图像分割部分，实现了经典的分合算法，并且使用成组算法改进了分合的效果。在人脸匹配部分，实现了基于眼睛和嘴的几何模型匹配，并对评价函数的构造进行了研究。 此篇论文所涉及到的是人脸的定位和识别。简单来说，所谓人脸的定位，就是在照片(静态图像)或视频(动态图像)中标出人脸所在的位置，把人脸选取出来。而人脸的识别就是把选取出来的人脸与数据库中已有的人脸进行比较，找出匹配的档案来。有的文献把人脸的定位和识别统称为人脸识别，定位和识别则是两个主要的步骤。完整的人脸识别系统涉及到决定照片或视频中有无人脸，并计数，定位，定出大小，然后根据数据库识别出个人，可能的话还要识别表情，以及根据脸的图像做出描述（瓜子脸，丹凤眼等等就是日常生活中“描述”的例子），或者反过来根据描述挑选匹配的人脸图像。 从模型匹配的方法来看，目前的人脸定位算法可以粗略地分为两大类：第一类是利用人脸各器官之间的几何关系的方法；第二类是利用标准人脸图像或者其变换结果直接或者经特征提取后进行匹配的方法。第一类方法利用了明显的先验知识，因而方法简单明了，执行速度较快，对人脸的方向和表情有一定的适应性（在一定的变化范围内面部特征的相对几何关系变化很小）, 但是准确率往往不高（漏判和误判），而且对预处理要求高，依赖于所有面部特征都完整地被提取，所以对转角较大的侧脸, 光照极度不均匀, 部分脸被遮蔽（眼镜, 围巾等）适应性不好。第二类方法利用了更多的图像信息, 准确率高，不易受欺骗；缺点是计算量大，而且使用的人脸模板受人脸库中已有资料的影响，可能会有通用性不好的问题（比如不同人种的人脸模板不能通用）。 利用人脸各器官之间的几何关系的方法可以作为完整的人脸定位算法的一 个基础，就是说利用几何匹配先大致找到图像中的人脸（可能含有很多错误），然后使用利用标准人脸图像或者其变换结果直接或者经特征提取后进行匹配的

基于支持向量机的模式识别

基于支持向量机的模式识别 摘要 随着人工智能和机器学习学科的不断发展，传统的机器学习方法已经不能适应学科的快速发展。而支持向量机（Support Vector Machine，SVM）则是根据统计学习理论提出的一种新型且有效的机器学习方法，它以结构风险最小化和VC 维理论为基础，适当的选择函数子集和决策函数，使学习机器的实际风险最小化，通过对有限的训练样本进行最小误差分类。支持向量机能够较好的解决小样本、非线性、过学习和局部最小等实际问题，同时具有较强的推广能力。支持向量机的样本训练问题实质是求解一个大的凸二次规划问题，从而所得到的解也是全局最优的，通常也是唯一的解。 本文以支持向量机理论为基础，对其在模式识别领域的应用进行系统的研究。首先运用传统的增式支持向量机对历史数据分类，该分类结果表明对于较复杂的数据辨识时效果不佳。然后运用改进后的增式支持向量机对历史数据进行分类，再利用支持向量机具有的分类优势对数据进行模式识别。 本文对传统增式支持向量机算法和改进增式支持向量机算法进行了仿真对比，仿真结果体现了改进增式支持向量机算法的优越性，改进增式支持向量机算法减少了训练样本集的样本数量，优化了时间复杂度和空间复杂度，提高了分类效率。该方法应用于模式识别领域中能明显提高系统的准确率。 关键词：支持向量机；模式识别；多类分类；增式算法

Pattern Recognition Based on Support Vector Machine Abstract With the discipline of artificial intelligence and machine learning continues to evolve, traditional machine learning methods can not adapt to the rapid development of disciplines. The support vector machine (Support Vector Machine, SVM) is based on statistical learning theory a new and effective machine learning method, which to base on the structural risk minimization and the VC dimension theory, a function subset of appropriate choice and decision-making function of appropriate choice, the learning machine to minimize the actual risk, through the limited training samples for minimum error classification. SVM can solve the small sample, nonlinear, over learning and local minimum practical issues, but also it has a strong outreach capacity. Sample training problems of Support Vector Machines to solve really a large convex quadratic programming problems, and to the global optimal solution is also obtained, usually the only solution. This paper based on support vector machine theory, its application in the field of pattern recognition system. First, by using the traditional incremental support vector machine classification of historical data, the classification results show that the data for the identification of more complex when the results are poor. And then improved by the use of incremental Support Vector Machines to classify the historical data, and then use the classification of Support Vector Machine has advantages for data pattern recognition. This type of traditional incremental Support Vector Machine and improved incremental Support Vector Machine algorithm was simulated comparison, simulation results demonstrate the improved incremental Support Vector Machine algorithm by superiority, improved incremental Support Vector Machine algorithm reduces the set of training samples number of samples，and to optimize the time complexity and space complexity, improving the classification efficiency. The method is applied to pattern recognition can significantly improve the accuracy of the system. Key words: Support Vector Machine; Pattern Recognition; Multi-class Classification; Incremental Algorithm

化学：3.4《物质组成的表示方法》教案(沪科版九年级)

第四节物质组成的表示方法 知识与技能： 能说出化学式的含义；能依据物质组成、利用元素化合价书写常见物质的化学式；能根据化学式进行物质组成的简单计算。 过程与方法： 逐步形成对事物进行抽象概括和定量处理的能力。 情感态度价值观： 养成尊重客观实际，认真、严谨的科学态度。 学习目标： 1.能说出化学式的含义； 2.能依据物质组成、利用元素化合价书写常见物质的化学式； 3.能根据化学式进行物质组成的简单计算。 过程与方法： 逐步形成对事物进行抽象概括和定量处理的能力。 情感态度价值观： 养成尊重客观实际，认真、严谨的科学态度。 内容要点： 1.通常用化学式表示物质的组成。 2.可以利用元素化合价书写化学式。 3.写化学式时，正价元素通常写在左边，负价元素通常写在右边。原子的数目用阿拉伯数字写在元素符号 的右下角。在金属化合物中，金属元素一般呈正价，非金属元素一般呈负价；在非金属氧化物中，非金属元素一般呈正价。根据化合物中各种元素化合价的代数和等于零的原则，确定化合物中各种元素原子的数目。 4.简单化合物的中文命名原则。 5.两种元素组成的化合物，在两种元素中间用“化”字连接，如氧化铜（CuO）。 6.化学式中元素的名称从右向左读，与化学式的写法刚好相反，如氯化钠（NaCl）。 7.元素的原子个数在该元素之前先读出，如五氧化二磷（P2O5）。 8.含有复杂原子团的化合物，要根据其特征来称呼，不需读出原子或原子团的个数，如氢氧化钠（NaOH）、碳酸钙（CaCO3）、硫酸钠（Na2SO4）等。 教学内容： 一、化学式反映物质的组成

1、化学式（formular），就是用元素符号和数字的组合来表示纯净物组成的式子。 提出的依据：任何纯净物都有固定的组成，不同的物质组成不同。 2、化学式所表示的含义（一般包括宏观和微观角度） 微观上：表示某物质；表示该物质由哪些元素组成的。 宏观上：表示该物质的一个分子或者一个原子；由分子构成的物质，还可以表示一个分子的构成情况。 我们以水（H2O）为例说明 3、化学式中元素符号周围的数字的意义，如 aRbc a表示有a个这样的微粒 b 表示一个微粒中有b个原子或原子团 c 表示一个该离子中带有c个正（负）电荷 如：3H2SO4 Ca2+表示钙离子，一个钙离子带2个单位的正电荷 注意：同元素符号的意义相似，在化学式前有数字后，就不能表示宏观含义，只能表示微观含义 二、如何书写化合物的化学式 1、各种物质的化学式都是通过实验方法测定出来的，一种纯净物只能由一个化学式来表示，不能主观臆造。 2、化合价。大量的化合物中不同元素的原子数目中都是一个固定的比值，体现这种关系的数值就是化合 价某种元素的化合价数值与它原子的最外层电子数是密切相关的。 3、单质的化学式的写法 （1）金属单质、固体非金属单质、稀有气体单质用元素符号表示。如金属单质：Fe（铁）、Na（钠）；

GIS局放在线监测测试系统、模式识别、定位与数据分析要点

及时、准确发现局部放电并消除局部放电是一切工作的根本目的。 一、GIS局部放电在线监测方法概述 1、局放产生的原因 （1）绝缘体内部存在自由移动的金属微粒； （2）绝缘体内或高压导体表面上存在针尖状或其他形状突出物； （3）附近存在悬浮电位体或导体间连接点接触不好； （4）轻微局放或制造时造成绝缘体内部或表面存在气隙、裂纹等。 2、监测方法 当介质中发生局部放电时，会产生电脉冲、电磁波、超声波、局部过热、一些新的化学产物、光等特征，与此相应的出现了下面五种监测方法。 2.1电测法 （1）耦合电容法，又称脉冲电流法。 利用贴在GIS外壳上的电容电极耦合探测局放在导体芯上引起的电压变化。该法结构简单，便于实现。在现场测试时，无法识别与多种噪声混杂在一起的局放信号，因此此方法的使用推广受到限制。 （2）超高频法。 其主要优点是灵敏度高，并通过放电源到不同传感器的时间差对放电源精确定位。但对传感器的要求很高，此法成本昂贵。 2.2非电测法 （1）超声波监测法。

由于GIS内部产生局放时会产生冲击振动及声音，因此可用腔体外壁上安装的超声波传感器测量局放量Q。它是目前除UHF法外最成熟的PD监测方法，抗电磁干扰性能好，但由于声音信号在SF6气体中的传输速率很低(约140 m/s)，信号通过不同物质时传播速率不同，不同材料的边界处还会产生反射，因此信号模式很复杂，且其高频部分衰减很快。它要求操作人员须有丰富经验或受过良好的培训，另外，长期监测时需要的传感器较多，现场使用很不方便。 （2）化学监测法。通过分析GIS中局放所引起的气体生成物的含量来确定局放的程度，但GIS中的吸附剂和干燥剂会影响化学方法的测量；断路器正常开断时产生的电弧的气体生成物也会产生影响；脉冲放电产生的分解物被大量的SF6气体稀释，因此用化学方法监测PD的灵敏度很差。另外，该方法不能作为长期监测的方法来使用。 （3）光学监测法。光电倍增器可监测到甚至一个光子的发射，但由于射线被SF6气体和玻璃强烈地吸收，因此有“死角”出现。该法监测已知位置的放电源较有效，不具备定位故障能力，且由于GIS内壁光滑而引起反射带来的影响使灵敏度不高。 2.3上述五种监测方法对比 对于某种监测技术的性能评估，首先要考虑的要素是模式识别、定位、放电强度三个方面的信息的准确性。监测技术是局部放电分析的基础，模式识别给出了导致发生局放的原因及类型，定位则给出了局放源的准确位置，放电强度给出了当前局放活动的剧烈程度，这三个方面信息的结合才能进行介质绝缘状态的合理准确评估。