一种深水控压钻井压力主动补偿系统及方法

    公开(公告)号:CN118110422A

    公开(公告)日:2024-05-31

    申请号:CN202410198810.6

    申请日:2024-02-22

    Abstract: 本发明涉及海洋开采工程的技术领域,更具体地,涉及一种深水控压钻井压力主动补偿系统及方法,构成平台‑张紧器‑MPD隔水管系统‑防喷器组‑水下井口的模型,平台通过连接隔水管伸缩节的内筒从而接入隔水管系统,为隔水管系统提供横向的位移边界条件,平台上的张紧器通过绳索连接张紧换给隔水管系统提供顶张力,为隔水管系统提供给你纵向的力载荷,使用时,波浪、海流作用在隔水管系统时,将波浪参数、顶张力、流速等参数输入到求解器模块中,提前预测MPD隔水管单根装置的端部高度的变化,与压力控制设备进行通信,利用压力控制设备进行主动背压调整,实时补偿因高度变化引起的井底压力波动,使井底压力保持相对稳定。

    一种半潜式钻井平台电测装置下入方法

    公开(公告)号:CN119288440A

    公开(公告)日:2025-01-10

    申请号:CN202411626080.1

    申请日:2024-11-14

    Abstract: 本发明涉及电缆测井技术领域,更具体地,涉及一种半潜式钻井平台电测装置下入方法,包括以下步骤:在水下井眼内下入匹配尺寸的套管并完成固井,建立水下简易井口,在半潜式钻井平台上的转盘面以下安装一定长度的保护套管,将组装好的电测装置从所述保护套管内逐渐下入,与此同时水下ROV与电测仪器保持同步下放,对电测仪器串状态进行全过程监测与调整,辅助电测仪器进出水下简易井口。本发明在电测作业期间不需要下入水下防喷器和隔水管,减少深水钻井作业的建井时间,提高了下入速率,且消除了海流对仪器串的影响,解决了开阔海域电测仪器串下放过程中易偏离井口问题,满足开阔海域钻井电缆测井的作业要求,实现了安全、高效、可靠获取地质资料的目的。

    一种基于Paddle框架的多维特征编码器的药物与药物相互作用预测系统

    公开(公告)号:CN118352095A

    公开(公告)日:2024-07-16

    申请号:CN202410303039.4

    申请日:2024-03-18

    Abstract: 本研究致力于利用基于Paddle框架的多维特征编码器(AMDE)来预测药物间的相互作用(DDIs)。该AMDE模型构建于三大核心组件:一维序列特征编码器、二维图特征编码器和多维解码器。二维图特征编码器负责将SMILES转换为原子图,并运用消息传递注意网络(MPAN)提取图的高阶结构和语义关系,以全面揭示药物间复杂的相互作用机制。与此同时,一维序列特征编码器则将SMILES串细分为子结构,并借助Transformer技术对药物的序列特征进行编码,以有效捕获子结构之间的顺序关系。最终,多维特征解码器将药物的二维和一维特征相融合,并通过深度学习技术预测DDIs的发生情况。

    一种高压流体注入过程岩石力学参数动态评价装置与方法

    公开(公告)号:CN115266514B

    公开(公告)日:2024-07-02

    申请号:CN202210510232.6

    申请日:2022-05-11

    Abstract: 本发明公开了一种高压流体注入过程岩石力学参数动态评价装置,包括岩芯夹持器和计算机控制系统;岩芯夹持器底部设有位移传感器,内部设有固定岩芯试样的围压筒,围压筒两端分别用上端盖和轴压压头封堵,与岩芯夹持器之间形成围压室,用于与围压伺服加载系统连接提供围压,上端盖和轴压压头内设置有与声波监测系统连接的波速测量装置,上端盖分别与流体注入系统和氮气气瓶相连接,用于注入高压流体或氮气,轴压压头与轴压伺服加载系统相连接,用于为岩芯试样提供轴压。本发明还公开了一种高压流体注入过程岩石力学参数动态评价方法,通过监测流体注入过程中岩石的声波波速,实现了对流体注入全过程动态耦合岩石力学参数以准确评价渗透率的变化。

    一种基于深度特征融合编码器的药物-靶标相互作用预测系统

    公开(公告)号:CN114242161A

    公开(公告)日:2022-03-25

    申请号:CN202111314352.0

    申请日:2021-11-08

    Abstract: 本发明涉及一种基于深度特征融合编码器的药物‑靶标相互作用预测系统,涉及生物信息、药物‑靶标相互作用、深度学习领域。包括:1)通过药物‑靶标相互作用数据库进行数据采集,获取相关的数据;2)数据传输特征编码组件,进行药物和蛋白质数据的全局和局部特征的编码;3)经过特征编码之后的数据经过智能预测组件,采用基于深度特征融合编码器的药物‑靶标相互作用预测算法对数据进行特征提取,并通过相互作用特征融合模块进行药物‑靶标相互作用特征的降维和预测;4)预测结果将反馈给用户,并将用户数据以及预测分析记录作为历史参考数据存入药物‑靶标相互作用预测系统服务器中的数据库,以便用户下载和查看;5)经过药物研究者确定后的预测数据可以用于扩充数据集,对模型进行参数调优,不断提升药物‑靶标相互作用预测的准确率。

    基于深度学习的药物间相互作用识别方法

    公开(公告)号:CN114038575A

    公开(公告)日:2022-02-11

    申请号:CN202111323448.3

    申请日:2021-11-08

    Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的药物间相互作用识别算法,涉及医疗大数据、序列数据处理、图数据处理、深度学习领域。包括:1)数据预处理单元,提取药物SMILES字符串中的子结构信息和原子信息;2)将经过预处理的药物信息使用多维特征编码器编码,采用序列编码器和图编码器对药物信息编码,以获得药物多维度特征的高阶表示;3)将药物的多维特征对输入到相互作用识别模块,使用前馈型神经网络识别药物间的相互作用,包含卷积、池化、正则化等操作。使用已经训练好模型可以在未知相互作用数据集上快速的给出对药物间相互作用的识别结果,有助于大规模的药物筛选。本方法能够准确的识别药物间潜在的相互作用有助于判断联合用药的有效性。

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