张力腿平台筋腱支撑浮筒结构设计研究

在张力腿平台筋腱与海底桩基连接后,需要筋腱支撑浮筒为筋腱提供足够的浮力,保证筋腱在平台运抵工作海域之前不会发生倾覆。针对南海油田自主研发的张力腿平台筋腱实际尺寸及设计要求,设计了适用于1 061 mm(40英寸)筋腱、500米水深的张力腿平台筋腱支撑浮筒,并对筋腱支撑浮筒主要受力进行了分析计算,根据所计算的载荷情况对关键部件进行了有限元仿真分析,验证了结构强度的可靠性,并得到了结构的应力集中点与最大变形点,为筋腱支撑浮筒的结构设计提供了参考。     

塔里木盆地满加尔凹陷西缘奥陶系柯坪塔格组下段海相砂岩准层序成因与意义

通过精细岩芯描述、单井沉积微相分析与地震相、测井相综合研究,认为在塔里木盆地满加尔凹陷西缘奥陶系柯坪塔格组下段顶部含油气砂体中,发育3种类型的准层序：①粒级由底部粗—中下部细—上部粗的、反映整体向上变浅的海侵滞留沉积—海泛泥岩—滨岸沉积准层序,羊屋2井5460~5468 m含油气段位于该准层序内;②粒级向上变粗的滨外泥岩—临滨－前滨沉积,顶部受风暴影响的准层序,跃南2井6503~6512 m含油气段位于该准层序内;③粒级向上变细的潮下带—潮间带沉积的准层序,吉南1井5465~5486 m含油气段属于此准层序。发育于羊屋2井中的第一种准层序内含油气砂体在时间上属于较早的准层序3,发育于跃南2井、哈得13井中的第二种准层序与吉南1井中的第三种准层序内的含油气砂体属于稍晚的准层序4。早期沉积的、发育于羊屋2井顶部的第一种准层序是有利储层发育段,该井区以北靠近柯坪塔格组下段顶面尖灭线附近的准层序3时期沉积的临滨相储层是油气聚集成藏的有利部位。     

库车坳陷东部山前带古近系不同体系域内扇三角洲沉积砂体的对比研究

通过对塔里木盆地库车坳陷南天山山前带克孜勒努尔沟与依奇克里克野外露头沉积相的精细研究,结合山前带大量地震剖面分析与迪那201井、东秋5井等多口钻井测井相和岩心精细描述,将古近系库姆格列木群划分为2个层序。层序2低位域以冲积扇沉积为主,自湖侵体系域始,研究区广泛发育退积与进积型扇三角洲沉积。库姆格列木群层序2湖侵体系域内扇三角洲平原砂体以正韵律沉积为主,砂砾岩占地层厚度的(68.4～87)%;扇三角洲前缘砂体正、反韵律均有分布,砂砾岩占地层的百分比有所降低,为(55.2～77)%。高位体系域内主要发育以反韵律砂体为主的扇三角洲前缘沉积。古近系苏维依组只发育一个层序,其低位体系域的砂体为扇三角洲平原与前缘的分流河道砂体,湖侵体系域内扇三角洲前缘砂体正、反韵律均发育,高位体系域内主要发育扇三角洲前缘沉积,以反韵律砂体为主,正韵律砂体相对较少。对比苏维依组不同体系域内砂体储集性,湖侵域内砂体优于高位域内砂体。扇三角洲沉积体中有利储集砂体首选为湖侵体系域内的扇三角洲前缘水下分流河道和河口坝砂体,次之为低位域扇三角洲前缘(平原)分流河道砂体,最后是高位域内的河口坝及席状砂沉积砂体。特别要指出:低位体系域或者湖侵体系域底部发育的扇三角洲前缘(平原)分流河道砂体(底砂砾岩)被快速湖侵的较厚的暗色泥岩所覆盖,可形成较好储集场所。     

Red Tide Frequency Analysis Using the Extreme Value Theory

In recent years, the red tide erupted frequently, and caused a great economic loss. At present, most literatures emphasize the academic research on the growth mechanism of red tide alga. In order to find out the characters of red tide in detail and improve the precision of forecast, this paper gives some new approaches to dealing with the red tide. By the extreme values, we deal with the red tide frequency analysis and get the estimation of T-times red tide level U （T） , which is the level once the consistence of red tide alga exceeds on the average in a period of T times.     

相空间中划分大尺度异常雨型的初步研究

文中针对以往雨型研究中的不足 ,从动力学角度将相空间引入到大尺度异常雨型的划分 ,通过估计EOF相平面上的概率密度函数、并确定局部极大值区域来划分主要雨型。分析表明 ,新雨型不仅再现了传统的 3类雨型特征 ,还得到了其他分型 ,并且能够反映出异常降水分布的季节内低频变化 ;分别采用 10和 2 0d低通滤波数据划分的雨型形态比较接近 ,但其种类、持续性和季节内分布等特征存在一定差异 ;雨型的气候分布与季风雨带有一定对应关系 ,其形成与夏季风异常关系密切。通过对简单直观的二维相平面问题的探讨 ,不仅证实了在相空间中划分大尺度雨型的可行性 ,也为进一步在高维空间中讨论雨型问题提供了依据。     

碎冰条件下单点系泊船舶动态响应特性研究

为了研究不同单点系泊位置对极地系泊船舶在来冰角度改变时动态响应的影响,运用离散元方法(DEM),计算了船舶在60%密集度下,冰速为1.0 m/s、冰厚为1 m时不同角度的船冰阻力,结合系泊分析软件二次开发功能,计算分析系泊船舶在不同来冰角度和不同系泊位置下受上述冰情影响下的响应。通过对模拟结果与试验结果的对比,认为离散元方法(DEM)的数值模拟结果与试验结果吻合较好;单点系泊位置为距船头L/4时,系泊船舶能以最快速、最稳定的方式对来冰方向的变化做出响应。     

西南大西洋乌拉圭近海双船拖网捕捞调查

为促进我国海洋渔业"走出去",进一步发展远洋捕捞业,文章调查西南大西洋乌拉圭近海双船拖网捕捞的渔具和渔法等,并提出生产建议。研究结果表明:双船拖网的渔具包括渔船、网具、纲索和属具,网身采用加目和减目编缝的方式缝合而成;渔法包括放网准备、放网、曳网、起网和网具养护等环节;针对渔场、渔期和捕捞对象,应把握捕捞产量、成本和航次的关系,并结合主捕对象的生活习性,合理规划生产。     

导管架平台拆除过程稳定性及影响因素分析

现有服役海洋平台正逐步走向老龄化,海洋平台拆除成为海洋工程新的经济增长点。针对达到服役年限的导管架平台,基于数值分析方法模拟拆除过程,开展平台在不同拆除阶段和环境载荷等参数下的稳定性及影响规律研究。基于钢结构整体稳定性理论,以导管架平台拆除过程中顶点位移为参考,定义导管架平台拆除作业稳定性指标,提出拆除作业阶段划分方法,通过分析导管架平台在不同影响因素作用下拆除过程稳定性响应,给出拆除作业建议。选取我国南海某4裙12腿进行实例分析,结果表明:主桩腿对导管架平台起决定性承载作用,拆除部分主桩腿后需要引入外部支撑力,以保证拆除作业安全进行;拆除构件越多,来浪方向和环境载荷大小对平台影响越加显著。研究结果可为导管架平台拆除作业提供参考。     

Jason-2高度计电离层GIM误差分析及修正研究

基于Jason-2高度计2015年地球物理数据集(GDR)38个周期太平洋海域的全球电离层图(GIM)电离层校正值和双频校正值的数据，分不同季度和不同纬度区域比较二者的差异，结果表明:GIM值与双频校正值之间存在明显的差异，GIM校正值普遍高于双频校正值，说明GIM高估了电离层路径延迟，GIM校正值与双频校正值的差异与季节和纬度区间有关。用梯度下降法得到GIM值的修正方程，将修正方程应用于2016年Jason-2的全年数据，修正后的GIM值与双频校正值十分接近，在各年份中均具有良好的适用性。在单频高度计不能使用电离层双频校正算法的情况下，可以利用不同季度和不同纬度区域的修正方程对同等高度的高度计GIM值进行修正以达到双频校正值的精度水平。     

Operational climate prediction in the era of big data in China: Reviews and prospects

Big data has emerged as the next technological revolution in IT industry after cloud computing and the Internet of Things. With the development of climate observing systems, particularly satellite meteorological observation and high-resolution climate models, and the rapid growth in the volume of climate data, climate prediction is now entering the era of big data. The application of big data will provide new ideas and methods for the continuous development of climate prediction. The rapid integration, cloud storage, cloud computing, and full-sample analysis of massive climate data makes it possible to understand climate states and their evolution more objectively, thus predicting the future climate more accurately. This paper describes the application status of big data in operational climate prediction in China; it analyzes the key big data technologies, discusses the future development of climate prediction operations from the perspective of big data, speculates on the prospects for applying climatic big data in cloud computing and data assimilation, and puts forward the notion of big data-based super-ensemble climate prediction methods and computerbased deep learning climate prediction methods.