针对智能水下机器人作业时小目标自主识别的需求,提出基于深度学习的YOLOv3算法,通过对水下机器人实采数据进行神经网络权重训练,实现对水下小目标物快速、精确的识别与分类,从而解决在复杂的水下地形和未知作业环境中对水下目标识别问题。并分析算法学习率在水下海珍品数据集上对损失函数值的影响。实验结果表明,基于YOLOv3算法的水下海珍品的目标〖JP〗检测具有强实时性与高准确率,所有目标类别查准率高达99%,物体的查全率在90%以上,可达35帧/秒的检测速率;在网络训练过程中调整学习率有利于加速并降低损失函数值。
天然气水合物的固态流化开采新方法和射流采掘破碎新工艺为海底浅层水合物的潜在商业开采提供了一种新思路,其商业化推进的关键是提高采掘速率,而采掘装置导向又是决定水合物商业开采效率的关键技术。针对旋转导向的转角、软体机器人材料和连续体机械臂的本体结构开展了相关导向技术应用于水合物采掘的适用性评价,论证了连续管超短半径导向工具和水力喷射采掘近钻头导向机器人技术的可行性。基于此,提出现有导向技术应用于海底浅层天然气水合物采掘导向存在的科学问题是地层及井壁稳定性、井径制约的装备尺寸、高曲率转向、原位实时探测、开采区域水合物储层地图构建和未开采区域路径规划;未来潜在的发展方向是采掘导向装置本体结构的轻量化、小尺寸、高灵活性、高强度材料的智能性和水合物储层位置实时监测与评估。
本文根据《国际散装运输液化气体船舶构造与设备(IGC)规范》中加速度计算公式的更新,对液化气LNG/LPG运输船支持鞍座考虑非线性接触模拟。采用某C型液化天然气运输船的相关数据,使用MSC. Patran/Nastran建立有限元模型,考虑运输船在静满载和动垂荡的状态下耦合液货的运动,对全船加载。分别将“临时杆单元”法和线性间隙单元法应用于工程实践中,通过对有限元结果计算精度与效率的分析,验证线性间隙单元方法的合理性和可靠性。为结构优化和强度分析提供重要依据和分析工具。
老旧半潜平台改造,即可以淘汰多余钻井平台,又可以节约工程建设投资,是海洋石油工业发展的新趋势。本文以“南海六号”老旧半潜钻井平台为例,以南海某油田为目标油田,将其改造为生产平台,运用MOSES浮性稳性计算软件,研究改造过程中的主要参数对于平台稳性和压载的影响,对平台进行规范校核,所得结果可为改造半潜平台快速评价提供参考。