Surface_BOP_Stack_Operations_SI_-_Vertical_Well_Kill_Sheet
boppps 算法
boppps 算法BOOPPS算法（BidirectionalOptimizedOptimalPathPlanningSystem）是一种智能机器人路径规划的算法。
它的出现填补了机器人路径规划中的空白，极大地提高了机器人的移动效率。
它的主要优势在于具有较高的表达精度，可以实现机器人的及时路径规划，而且可以实现更复杂的任务。
BOOPPS算法作为一种双向优化最优路径规划系统，可以实现机器人路径规划的最佳分组和执行。
算法主要是通过根据给定的机器人目标任务，分析和研究当前环境，对环境中实际存在的障碍物进行空间建模，形成路径规划的目标图，并通过A*算法和Dijkstra算法实现最优路径规划。
首先，算法根据环境情况确定初始结点和终点，然后用A*算法进行从起始结点到终点的路径规划，并生成从起点到终点的最优路径。
此外，算法使用双向A*算法对路径进行搜索，以减少路径搜索范围，快速找出最小路径。
最后，算法再用Dijkstra算法对起点和终点之间的节点进行向上向下搜索，以获得最优的路径规划结果，最终实现机器人的移动规划。
BOOPPS算法在机器人路径规划中的更多应用。
首先，它可以用于机器人自主移动规划，如自主开车、无人机和机器人搬运等，这种规划不仅可以帮助机器人快速顺利地完成任务，而且可以保证任务的准确性和可靠性。
此外，这种算法还可以用于机器人的环境感知规划，在规划过程中，算法可以根据环境中的障碍物，将机器人的运动路径规划出最小的空间，帮助机器人灵活有效地通过环境，有效提高移动效率。
同时，BOOPPS算法也可以用于机器人安全控制，它可以帮助机器人避开障碍物，保证机器人在自主移动过程中的安全性。
BOOPPS算法是一种功能强大、性能优越的智能机器人路径规划算法，它显著提高了机器人的移动效率，模型精度，帮助机器人顺利、准确、安全地完成任务。
未来，BOOPPS算法将会逐步更新完善，可应用于更复杂的环境和任务，为机器人路径规划带来更多便捷。
赛米控丹佛斯 SEMITRANS 全碳化硅功率模块 SKM260MB170SCH17 数据表
© by SEMIKRONRev. 1.0–04.11.20201SEMITRANS ®3SiC MOSFET ModuleSKM260MB170SCH17Features*•Full Silicon Carbide (SiC) power module•High reliability 2nd Generation SiC MOSFETs•Optimized for fast switching and lowest power losses•External SiC Schottky Barrier Diode embedded•Insulated copper baseplate using DBC technology (Direct Bonded Copper)•Improved thermal performances with Aluminum Nitride (AlN) substrate •UL recognized, file no. E63532Typical Applications•High frequency power supplies •AC inverters •Traction APU •EV Chargers•Industrial Test SystemsRemarks•Case temperature limited to T C = 125°C max.•Recommended T jop = -40 ... +150°C •Gate-Source SURGE VOLTAGE(t surge <300ns), V GS_surge = -10V ... +26VAbsolute Maximum Ratings SymbolConditions Values UnitMOSFET V DSS T j =25°C 1700VI D T j =175°CT c =25°C 378 A T c =80°C301 A I DMPW ≤ 10µs, Duty cycle ≤ 1%980A I DM,repetitive790A V GS -6...22V T j-40 (175)°CAbsolute Maximum Ratings SymbolConditionsValuesUnitInverse diodeV RRM T j =25°C 1700V I F T j =175°CT c =25°C 552A T c =80°C428A I Fnom 300A I FRM 900A I FSM t p =10ms, sin 180°, T j =150°C, including body diode2030A T j-40 (175)°CAbsolute Maximum Ratings SymbolConditions Values UnitModule I t(RMS)500A T stg module without TIM -40...125°C V isolAC sinus 50 Hz, t =1min4000V2Rev. 1.0–04.11.2020© by SEMIKRONSEMITRANS ®3SiC MOSFET ModuleSKM260MB170SCH17Features*•Full Silicon Carbide (SiC) power module•High reliability 2nd Generation SiC MOSFETs•Optimized for fast switching and lowest power losses•External SiC Schottky Barrier Diode embedded•Insulated copper baseplate using DBC technology (Direct Bonded Copper)•Improved thermal performances with Aluminum Nitride (AlN) substrate •UL recognized, file no. E63532Typical Applications•High frequency power supplies •AC inverters •Traction APU •EV Chargers•Industrial Test SystemsRemarks•Case temperature limited to T C = 125°C max.•Recommended T jop = -40 ... +150°C •Gate-Source SURGE VOLTAGE(t surge <300ns), V GS_surge = -10V ... +26VMOSFET V (BR)DSS V GS =0V,I D =1mA, T j =25°C 1700V V GS(th)V DS =V GS , I D =57.75mA1.62.84V I DSS V GS =0V,V DS =1700V, T j =25°C 1.8mA I GSS V GS =22V,V DS =0V 700nA R DS(on)V GS =18V I D =161AchiplevelT j =25°C 8.110m ΩT j =150°C 14m ΩC iss V GS =0V V DS =800Vf =1MHzT j =25°C 27nF C oss T j =25°C 0.88nF C rss T j =25°C0.105nF R Gint T j =25°C2.1ΩQ G V DD =1000V, V GS =-5 ... 20V, I D =300A 1470nC t d(on)V DD =900V I D =300A V GS =-5 / +20VR Gon =0.7ΩR Goff =0.7Ωdi/dt on =12kA/µs di/dt off =9.5kA/µsdv/dt off =22kV/µs T j =150°C 64ns t r T j =150°C 60ns t d(off)T j =150°C162ns t f T j =150°C 32ns E on T j =150°C 7.59mJ E off T j =150°C6.21mJ R th(j-c)per MOSFET0.065K/W R th(c-s)per MOSFET (λgrease =0.81 W/(m*K))0.03K/WCharacteristics SymbolConditionsmin.typ.max.UnitInverse diodeV F = V SD I F =300A chiplevel T j =25°C 1.65 1.95V T j =150°C 2.51 2.86V V F0chiplevel T j =25°C 1.00 1.10V T j =150°C 0.860.96V r F chiplevelT j =25°C2.2 2.8m ΩT j =150°C5.56.3m ΩC j parallel to C oss , f =1MHz, V R =1700V, T j =25°C1.026nF Q c V R =800V, di/dt off =500A/µs, T j =25°C 0.95µCR th(j-c)per diode0.056K/W R th(c-s)per diode (λgrease =0.81 W/(m*K))0.027K/W© by SEMIKRONRev. 1.0–04.11.20203SEMITRANS ®3SiC MOSFET ModuleSKM260MB170SCH17Features*•Full Silicon Carbide (SiC) power module•High reliability 2nd Generation SiC MOSFETs•Optimized for fast switching and lowest power losses•External SiC Schottky Barrier Diode embedded•Insulated copper baseplate using DBC technology (Direct Bonded Copper)•Improved thermal performances with Aluminum Nitride (AlN) substrate •UL recognized, file no. E63532Typical Applications•High frequency power supplies •AC inverters •Traction APU •EV Chargers•Industrial Test SystemsRemarks•Case temperature limited to T C = 125°C max.•Recommended T jop = -40 ... +150°C •Gate-Source SURGE VOLTAGE(t surge <300ns), V GS_surge = -10V ... +26VModule L DS 15nH R DD'+SS'measured per switchT C =25°C0.55m ΩT C =125°C0.85m ΩR th(c-s)1calculated without thermal coupling (λgrease =0.81 W/(m*K))0.008K/W R th(c-s)2including thermal coupling, T s underneath module (λgrease =0.81 W/(m*K))0.013K/W M s to heat sink M635Nm M tto terminals M62.55Nm Nmw325g4Rev. 1.0–04.11.2020© by SEMIKRON© by SEMIKRON Rev. 1.0–04.11.202056Rev. 1.0–04.11.2020© by SEMIKRON© by SEMIKRON Rev. 1.0–04.11.20207This is an electrostatic discharge sensitive device (ESDS) due to international standard IEC 61340.*IMPORTANT INFORMATION AND WARNINGSThe specifications of SEMIKRON products may not be considered as guarantee or assurance of product characteristics ("Beschaffenheitsgarantie"). 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堆叠自动编码器的特征选择方法(八)
堆叠自动编码器的特征选择方法自动编码器是一种无监督学习算法，可以用于特征提取和数据降维。
堆叠自动编码器是由多个自动编码器组成的深度神经网络，通过层层训练来学习数据的高级抽象特征。
在实际应用中，特征选择是非常重要的，可以帮助我们减少数据维度，提高模型效率和预测准确率。
本文将探讨堆叠自动编码器的特征选择方法。
一、特征选择的意义特征选择是指从原始数据中选择出最具代表性的特征，排除冗余和噪声，以提高模型的泛化能力和预测性能。
在实际应用中，原始数据往往包含大量特征，而其中只有一部分特征对模型的训练和预测起到关键作用。
因此，通过特征选择可以减少数据维度，提高模型训练效率，降低过拟合的风险。
二、堆叠自动编码器的特征提取堆叠自动编码器是一种深度神经网络，可以用于学习数据的高级抽象特征。
在训练过程中，每一层自动编码器都能够学习数据的不同层次的特征表示，从而实现数据的逐层抽象和提取。
通过堆叠多个自动编码器，可以逐渐提取出数据的深层次特征，这些特征对于区分不同类别的数据具有很强的区分能力。
三、基于重构误差的特征选择方法在堆叠自动编码器中，每个自动编码器的训练都是通过最小化重构误差来实现的。
重构误差指的是输入数据与自动编码器的重构输出之间的差异，通过最小化重构误差，可以有效地学习数据的抽象特征表示。
因此，可以基于重构误差来进行特征选择，具体方法是通过分析每个特征对于重构误差的贡献程度，选择对重构误差影响较大的特征作为最终的特征集合。
四、基于梯度下降的特征选择方法除了基于重构误差的方法，还可以利用梯度下降的方法来进行特征选择。
在堆叠自动编码器的训练过程中，可以通过计算每个特征对于损失函数的梯度，来评估每个特征对于模型训练的重要性。
通过梯度下降的方法，可以筛选出对于损失函数梯度影响较大的特征，从而实现特征选择的目的。
五、正则化方法的特征选择在堆叠自动编码器的训练过程中，可以通过正则化方法来进行特征选择。
正则化方法可以通过添加惩罚项来约束模型的复杂度，从而实现对特征的选择和筛选。
LS-DYNA中的接触控制参数
6 接触控制参数LS-DYNA 提供了多个与接触相关的控制参数。
根据不同接触问题的具体特点，设置不同的控制参数，对提高“接触模型”的精确性是非常必要的。
LS-DYNA 中的接触控制参数可以在*Control_Contact、*Contact或*Part_Contact中设置，而有些参数也可以同时在多个命令中设定。
如一个参数在多个命令中设置，则这样的设置有一定的优先次序。
*Control_Contact对整个模型中的接触提供一种“全局性”的“缺省”参数设置；*Contact对每个具体的接触提供“局部”的参数设置，优先权较高；*Part_Contact则为某个具体的Part 涉及的接触提供最高级别的参数控制。
6.1 Thickness offset:Automatic, SLTHK(Card 1,*Control_Contact, Option Card A)LS-DYNA 中非自动接触类型：*CONTACT_SURFACE_TO_SURFACE*CONTACT_NODES_TO_SURFACE*CONTACT_ONE_W AY_SURFACE_TO_SURFACE利用参数SHLTHK确定是否考虑“厚度偏置”（见下图），该参数可以在*CONTROL_CONTACT 中全局定义，也可以在Optional Card B 中局部定义。
如果SHLTHK=0，不考虑厚度偏置，采用incremental search方法来确定从节点最接近的主段；如SHLTHK=1，考虑变形体的厚度偏置，但不考虑刚体厚度偏置；如SHLTHK=2，变形体、刚体的厚度偏置都考虑。
如SHLTHK 为1或2，程序采用global bucket search来确定接触对。
接触建立以后，采用incremental searching来跟踪从节点在主面上的位置。
采用global bucket searching的优点是主、从面可以不连续（这对incremental search 是不可能的）。
外文翻译--具有动态特性约束的高速灵活的机械手优化设计 中文版模板
具有动态特性约束的高速灵活的机械手优化设计摘要：本文提出了一种强调时间独立和位移约束的机器手优化设计理论，该理论用数学编程的方法给予了实现。
将各元件用灵活的连杆连接起来。
设计变量即为零件横截面尺寸。
另用最关键的约束等量替换时间约束。
结果表明，此方法产生的设计结果比运用Kresselmeier-Steinhauser函数，且利用等量约束所产生的设计方案更好。
建立了序列二次方程基础上的优化设计方案，且设计灵敏度通过总体有限偏差来评定。
动态非线性方程组包含了有效运动和实际运动的自由度。
为了举例说明程序，设计了一款平面机器人，其中利用某一特定的方案并且运用了不同的等量约束进行了设计。
版权属于1997年埃尔塞维尔科技有限公司1．导论目前对高速机器人的设计要求越来越高，元件质量的最小化是必不可少的要求。
传统机器手的设计取决于静态体系中运动方式的多样化，但这并不适合于高速系统即应力和绕度均受动力效应控制的系统。
为了防止失败，在设计的时候必须考虑到有效轨迹和实际运动轨迹之间的相互影响。
在暂态负载下对结构系统进行设计已经开始展开研究，该研究是基于下面几个不同的等量约束条件下进行的，分别为对临界点的选择上[1] ，反约束的时间限制[2] ，和Kreisselmeier - Steinhauser函数[3,4]的基础上进行研究。
在选择临界点时，假定临界点的位置的时间是固定的，然而这种假设不适合高速系统。
第二个办法的缺点是等量约束在可行域内几乎为0，因此现在还没有迹象表明这些约束是否重要。
使用Kreisselmeier - Steinhauser函数在可行域中产生了非零的等量约束，但它定义了一个保守的约束，从而产生了一个过于安全的设计方法。
在设计机器手的时候，常规方法是考虑多静态姿态[5-7]，而不是考虑时间上的约束。
这种方法并不适合高速系统，原因是一些姿态不能代表整个系统的运动，此外，位移和应力的计算也是不准确的，这是因为在计算的时候省略了刚性和弹性运动之间的联系。
基于自转一阶非连续式微球双平盘研磨的运动学分析与实验研究
第53卷第8期表面技术2024年4月SURFACE TECHNOLOGY·133·基于自转一阶非连续式微球双平盘研磨的运动学分析与实验研究吕迅1,2*，李媛媛1，欧阳洋1，焦荣辉1，王君1，杨雨泽1（1.浙江工业大学 机械工程学院，杭州 310023；2.新昌浙江工业大学科学技术研究院，浙江 绍兴 312500）摘要：目的分析不同研磨压力、下研磨盘转速、保持架偏心距和固着磨料粒度对微球精度的影响，确定自转一阶非连续式双平面研磨方式在加工GCr15轴承钢球时的最优研磨参数，提高微球的形状精度和表面质量。
方法首先对自转一阶非连续式双平盘研磨方式微球进行运动学分析，引入滑动比衡量微球在不同摩擦因数区域的运动状态，建立自转一阶非连续式双平盘研磨方式下的微球轨迹仿真模型，利用MATLAB对研磨轨迹进行仿真，分析滑动比对研磨轨迹包络情况的影响。
搭建自转一阶非连续式微球双平面研磨方式的实验平台，采用单因素实验分析主要研磨参数对微球精度的影响，得到考虑圆度和表面粗糙度的最优参数组合。
结果实验结果表明，在研磨压力为0.10 N、下研磨盘转速为20 r/min、保持架偏心距为90 mm、固着磨料粒度为3000目时，微球圆度由研磨前的1.14 μm下降至0.25 μm，表面粗糙度由0.129 1 μm下降至0.029 0 μm。
结论在自转一阶非连续式微球双平盘研磨方式下，微球自转轴方位角发生突变，使研磨轨迹全覆盖在球坯表面。
随着研磨压力、下研磨盘转速、保持架偏心距的增大，微球圆度和表面粗糙度呈现先降低后升高的趋势。
随着研磨压力与下研磨盘转速的增大，材料去除速率不断增大，随着保持架偏心距的增大，材料去除速率降低。
随着固着磨料粒度的减小，微球的圆度和表面粗糙度降低，材料去除速率降低。
关键词：自转一阶非连续；双平盘研磨；微球；运动学分析；研磨轨迹；研磨参数中图分类号：TG356.28 文献标志码：A 文章编号：1001-3660(2024)08-0133-12DOI：10.16490/ki.issn.1001-3660.2024.08.012Kinematic Analysis and Experimental Study of Microsphere Double-plane Lapping Based on Rotation Function First-order DiscontinuityLYU Xun1,2*, LI Yuanyuan1, OU Yangyang1, JIAO Ronghui1, WANG Jun1, YANG Yuze1(1. College of Mechanical Engineering, Zhejiang University of Technology, Hangzhou 310023, China;2. Xinchang Research Institute of Zhejiang University of Technology, Zhejiang Shaoxing 312500, China)ABSTRACT: Microspheres are critical components of precision machinery such as miniature bearings and lead screws. Their surface quality, roundness, and batch consistency have a crucial impact on the quality and lifespan of mechanical parts. Due to收稿日期：2023-07-28；修订日期：2023-09-26Received：2023-07-28；Revised：2023-09-26基金项目：国家自然科学基金（51975531）Fund：National Natural Science Foundation of China (51975531)引文格式：吕迅, 李媛媛, 欧阳洋, 等. 基于自转一阶非连续式微球双平盘研磨的运动学分析与实验研究[J]. 表面技术, 2024, 53(8): 133-144.LYU Xun, LI Yuanyuan, OU Yangyang, et al. Kinematic Analysis and Experimental Study of Microsphere Double-plane Lapping Based on Rotation Function First-order Discontinuity[J]. Surface Technology, 2024, 53(8): 133-144.*通信作者（Corresponding author）·134·表面技术 2024年4月their small size and light weight, existing ball processing methods are used to achieve high-precision machining of microspheres. Traditional concentric spherical lapping methods, with three sets of circular ring trajectories, result in poor lapping accuracy. To achieve efficient and high-precision processing of microspheres, the work aims to propose a method based on the first-order discontinuity of rotation for double-plane lapping of microspheres. Firstly, the principle of the first-order discontinuity of rotation for double-plane lapping of microspheres was analyzed, and it was found that the movement of the microsphere changed when it was in different regions of the upper variable friction plate, resulting in a sudden change in the microsphere's rotational axis azimuth and expanding the lapping trajectory. Next, the movement of the microsphere in the first-order discontinuity of rotation for double-plane lapping method was analyzed, and the sliding ratio was introduced to measure the motion state of the microsphere in different friction coefficient regions. It was observed that the sliding ratio of the microsphere varied in different friction coefficient regions. As a result, when the microsphere passed through the transition area between the large and small friction regions of the upper variable friction plate, the sliding ratio changed, causing a sudden change in the microsphere's rotational axis azimuth and expanding the lapping trajectory. The lapping trajectory under different sliding ratios was simulated by MATLAB, and the results showed that with the increase in simulation time, the first-order discontinuity of rotation for double-plane lapping method could achieve full coverage of the microsphere's lapping trajectory, making it more suitable for precision machining of microspheres. Finally, based on the above research, an experimental platform for the first-order discontinuity of rotation for double-plane lapping of microsphere was constructed. With 1 mm diameter bearing steel balls as the processing object, single-factor experiments were conducted to study the effects of lapping pressure, lower plate speed, eccentricity of the holding frame, and grit size of fixed abrasives on microsphere roundness, surface roughness, and material removal rate. The experimental results showed that under the first-order discontinuity of rotation for double-plane lapping, the microsphere's rotational axis azimuth underwent a sudden change, leading to full coverage of the lapping trajectory on the microsphere's surface. Under the lapping pressure of 0.10 N, the lower plate speed of 20 r/min, the eccentricity of the holder of 90 mm, and the grit size of fixed abrasives of 3000 meshes, the roundness of the microsphere decreased from 1.14 μm before lapping to 0.25 μm, and the surface roughness decreased from 0.129 1 μm to 0.029 0 μm. As the lapping pressure and lower plate speed increased, the microsphere roundness and surface roughness were firstly improved and then deteriorated, while the material removal rate continuously increased. As the eccentricity of the holding frame increased, the roundness was firstly improved and then deteriorated, while the material removal rate decreased. As the grit size of fixed abrasives decreased, the microsphere's roundness and surface roughness were improved, and the material removal rate decreased. Through the experiments, the optimal parameter combination considering roundness and surface roughness is obtained: lapping pressure of 0.10 N/ball, lower plate speed of 20 r/min, eccentricity of the holder of 90 mm, and grit size of fixed abrasives of 3000 meshes.KEY WORDS: rotation function first-order discontinuity; double-plane lapping; microsphere; kinematic analysis; lapping trajectory; lapping parameters随着机械产品朝着轻量化、微型化的方向发展，微型电机、仪器仪表等多种工业产品对微型轴承的需求大量增加。
如何使用堆叠自动编码器进行特征融合(十)
在机器学习领域，特征融合是一种常见的技术，用于将不同特征融合在一起，以提高模型的性能和准确性。
而堆叠自动编码器（Stacked Autoencoder）是一种深度学习模型，可以用于特征融合。
本文将介绍如何使用堆叠自动编码器进行特征融合，并探讨其优势和应用场景。
首先，我们需要了解堆叠自动编码器的基本原理。
堆叠自动编码器是一种无监督学习算法，可以用于学习输入数据的特征表示。
它由多个自动编码器（Autoencoder）组成，每个自动编码器都可以将输入数据压缩成一个低维的编码表示，然后再将这个编码表示解压缩成原始的输入数据。
通过堆叠多个自动编码器，可以逐步学习输入数据的抽象特征表示，从而实现特征的高效融合。
在使用堆叠自动编码器进行特征融合时，首先需要构建一个堆叠自动编码器模型。
这个模型由多个自动编码器组成，每个自动编码器都可以学习输入数据的不同特征表示。
然后，将输入数据通过每个自动编码器，得到不同的特征表示。
最后，将这些特征表示合并在一起，作为融合后的特征表示，输入到后续的模型中进行训练和预测。
堆叠自动编码器可以实现特征融合的优势在于两个方面。
首先，堆叠自动编码器可以学习输入数据的高层抽象特征表示，从而可以更好地捕捉输入数据的复杂特征。
其次，由于堆叠自动编码器是一种无监督学习算法，可以在没有标签数据的情况下学习输入数据的特征表示，因此可以更好地应用于无监督学习和半监督学习的场景。
在实际应用中，堆叠自动编码器可以用于各种特征融合的场景。
例如，在图像识别任务中，可以使用堆叠自动编码器将不同层次的图像特征进行融合，从而提高图像识别的准确性。
在自然语言处理任务中，可以使用堆叠自动编码器将词向量和句子向量进行融合，从而提高文本分类和情感分析的性能。
在金融领域，可以使用堆叠自动编码器将不同财务指标和市场特征进行融合，从而提高金融风险预测的准确性。
总之，堆叠自动编码器是一种强大的特征融合工具，在机器学习和深度学习领域有着广泛的应用前景。
NaBr界面修饰SnO_(2)基钙钛矿太阳能电池的研究
第42卷第2期2021年4月Vol.42No.2Apr.2021 Journal of C eramicsDOI:ki.tcxb.2021.02.005NaBr界面修饰S11O2基钙钛矿太阳能电池的研究骆鹏辉，江和栋，李家科，范学运，郭平春，黄丽群，孙健，朱华，王艳香(景德镇陶瓷大学，江西景德镇333403)摘要：采用一步法制备平面结构的钙钛矿太阳能电池(Perovskite Solar Cells,PSCs)。
采用旋涂法在SnO2电子传输层(Electron Transport Layers,ETLs)和钙钛矿层之间插入漠化钠(N^r)界面修饰层，主要研究了NaBr溶液的浓度对PSCs的影响，并探索了NaBr的对电池性能的影响机理。
通过XRD、SEM、ATM、XPS、PL、UV-Vis及J-V等对样品的形貌、结构、吸光度及光电性能等参数进行系统研究。
结果表明：NaBr能够增强钙钛矿的结晶性能和光吸收，增强SnO?ETLs 和钙钛矿层之间的界面结合，有效提升电池效率。
当NaBr浓度为0.2mol/L时，器件的光电性能最佳，其光电转换效率(Photoelectric Conversion Efficiency,PCE)为16.21%,开路电压(Open-circuit Voltage,Voc)为 1.07V,短路电流密度(Short-circuit Current Density,Jsc)为20.22mA/cm2,填充因子(Fill Factor,FF)为75.13%。
关键词：钙钛矿太阳能电池；SnO2电子传输层；NaBr；界面修饰中图分类号：TQ174.75文献标志码：A文章编号：1000-2278(2021)02-0271-08 NaBr Interface Modification on the Performances of SnO2-basedPerovskite Solar CellsLUO Penghui,JIANG Hedong,LI J iake,FANXueyun,GUO Pingchun,HUANG Liqun,SUNJian,ZHUHua,WANG Yanxiang(Jingdezhen Ceramic Institute,Jingdezhen333403,Jiangxi,China)Abstract:In this study,a one-step method was used to prepare perovskite solar cells(PSCs)with planar structure. Sodium bromide(NaBr)was inserted in between the SnO2electron transport layers(ETLs)and the perovskite layer as the interface modification layer by using spin coating.The effect of concentration of the NaBr solution on performance of the PSCs was studied,while the effect mechanism of NaBr was explored.With XRD,SEM,AFM,XPS,PL,UV-Vis and J-V,morphology, structure,absorbance and photoelectric properties of the samples were systematically studied.It is found that the modification of NaBr can improve the crystallization behavior and light absorption of the perovskite,enhance the interface bonding between the SnO2ETLs and the perovskite layers and effectively improve the efficiency of PSCs.When the concentration of NaBr was0.2 mol/L,the photoelectric performance of the device was optimized,with photoelectric conversion efficiency(PCE)of16.21%, open-circuit voltage(V O c)of1.07V,short-circuit current density(J sc)of20.22mA/cm2and fill factor(FF)of75.13%.Key words:perovskite solar cells;electron transport layer;NaBr;interface modification0引言近年来，有机-无机杂化钙钛矿太阳能电池(Perovskite Solar cells,PSCs)以其高效率和低成本的制备工艺引起了广泛的关注，其光电转换效率(Photoelectric Conversion Efficiency,PCE)从2009年的3.8%[1】提升到25.5%[2]o在PSCs的结构中，电子传输层(Electron Transport Layer,ETLs)是最重要的组成部分之一，其作用是与钙钛矿吸收层形成电子选择性接触，提高光生电子的抽取效率，并阻挡空穴向阴极方向迁移已勺。
堆叠自动编码器的稀疏表示方法(Ⅲ)
堆叠自动编码器的稀疏表示方法自动编码器是一种无监督学习的神经网络模型，它通过学习数据的内部表示来提取特征。
堆叠自动编码器则是由多个自动编码器叠加而成的深层网络模型。
在实际应用中，堆叠自动编码器通过学习更加抽象的特征表示，可以用于特征提取、降维和生成数据等多个领域。
在这篇文章中，我们将探讨堆叠自动编码器的稀疏表示方法，以及其在深度学习中的重要性。
稀疏表示是指在特征提取过程中，只有少数单元才被激活。
在堆叠自动编码器中，通过引入稀疏表示方法，可以让网络学习到更加鲁棒和有意义的特征。
稀疏表示可以有效地降低特征的冗余性，提高网络的泛化能力，使得网络能够更好地适应未见过的数据。
同时，稀疏表示还可以减少模型的计算复杂度，提高模型的训练效率。
因此，稀疏表示在深度学习中具有重要的意义。
在堆叠自动编码器中，稀疏表示的方法有很多种，其中最常用的方法之一是使用稀疏编码器。
稀疏编码器是一种特殊的自动编码器，它通过引入稀疏约束来学习稀疏表示。
在训练过程中，稀疏编码器会对每个隐藏单元引入稀疏性约束，使得只有少数隐藏单元被激活。
这样可以有效地提高特征的鲁棒性和泛化能力。
同时，稀疏编码器还可以使用稀疏性约束来降低特征的冗余性，提高特征的表达能力。
除了稀疏编码器，堆叠自动编码器还可以通过正则化方法来实现稀疏表示。
正则化是一种常用的方法，它可以通过引入额外的惩罚项来控制模型的复杂度。
在堆叠自动编码器中，可以通过引入L1正则化项来推动隐藏单元的稀疏性。
L1正则化项可以使得很多隐藏单元的激活值为0，从而实现稀疏表示。
通过正则化方法实现稀疏表示的堆叠自动编码器具有较好的鲁棒性和泛化能力，同时可以减少模型的计算复杂度，提高模型的训练效率。
另外，堆叠自动编码器还可以通过引入降噪自动编码器来实现稀疏表示。
降噪自动编码器是一种特殊的自动编码器，它可以通过在输入数据上添加噪声来训练模型。
在实际应用中，通过引入随机噪声，可以有效地降低模型对输入数据的敏感度，提高网络的鲁棒性。
阿布拉康RFID标签说明书
MSL level: Not ApplicableRFID systems for Logistic & Inventory Management of Retail, Pharmaceutical, Automotive Industries; Industrial automation, Contactless smart cards.• RoHS Compliant • SMD Type • High GainRange of Receiving Frequency 865-868 MHzFrequency of Lowest Return Loss 892±3MHz (On TEST Plane) Tag center frequency868±5 MHzOn Metal surfaceG AIN1.0dBi(On70x70 G ND Plane) Polari z ation Model Linear(Right H and Circular Polari za tion) Im ped anceEPCΩWorking Tem pe rature -40 +85˚CStorage Tem pe rature-40 +110˚CFrequency Tem pe rature Coefficient0±10pp m/˚CTray Outer BoxCAUTION:(1) Do not apply excess mechanical stress to the component body or termination s. Do not attempt to re-form or bend the compone nts as this will cause damage to the component.(2) Do not expose the component to open flame.(3) This specification applies to the functionality of the component as a single un i t. Please insure the component is thoroughly evaluated in the application circuit.NOTE:1) The p arts are manufactured in accordance with this s p ecification. If other conditions and s p ecifications which are required for this s p ecifica-tion, p lease contact ABRACON for more information.2) ABRACON will su pp ly the p arts in accordance with this s p ecification unless we receive a written request to modify p rior to an order p lacement.3) In no case shall ABRACON be liable for any p roduct failure from in a pp ro p riate handling or o p eration of the item beyond the sco p e of this s p ecifica-tion.4) When changing your p roduction p rocess, p lease notify ABRACON immediately.5) ABRACON Cor p oration’s p roducts are COTS – Commercial-Off-The-Shelf p roducts; suitable for Commercial, Industrial and, where designated, Automotive A pp lications. ABRACON’s p roducts are not s p ecifically designed for Military, Aviation, Aeros p ace, Life-de p endant Medicala pp lications or any a pp lication requiring high reliability where com p onent failure could result in loss of life and/or p ro p erty. For a pp lications requiring high reliability and/or p resenting an extreme o p erating environment, written consent and author iz ation from ABRACON Cor p oration is required. Please contact ABRACON Cor p oration for more information.6) All s p ecifications and Marking will be subject to change without notice.。
堆叠自动编码器的特征提取方法(八)
堆叠自动编码器的特征提取方法自动编码器作为一种无监督学习的神经网络模型，在特征提取方面具有较强的能力。
而堆叠自动编码器则是在这一基础上进行了更深层次的特征提取和抽象。
本文将介绍堆叠自动编码器的特征提取方法，并探讨其在实际应用中的优势和局限性。
一、基本原理堆叠自动编码器是由多个自动编码器组成的深层神经网络模型。
在训练过程中，每个自动编码器都会逐层地学习数据的特征，并将这些特征提取出来，然后作为下一层自动编码器的输入。
通过这种方式，整个深层网络可以逐渐学习到数据的高层次抽象特征，从而实现更有效的特征提取和表示。
二、特征提取方法在堆叠自动编码器中，每个自动编码器都可以看作是一个特征提取器。
通过对输入数据进行编码和解码操作，自动编码器可以学习到数据的隐含特征，并将其作为输出。
在堆叠自动编码器中，每一层的编码器都可以看作是对原始数据进行一次特征提取，而解码器则是对提取出的特征进行重构和还原。
特征提取的过程可以分为两个阶段。
首先，编码器会将输入数据映射到一个低维的表示空间中，从而实现对数据的特征提取。
然后，解码器会将这个低维表示空间中的特征映射回原始数据的维度空间中，从而实现对数据的重构。
通过这种方式，堆叠自动编码器可以学习到数据的高层次抽象特征，并将其用于后续的任务，如分类、聚类等。
三、优势和局限性堆叠自动编码器的特征提取方法具有一定的优势和局限性。
首先，由于堆叠自动编码器可以学习到数据的高层次抽象特征，因此在一些复杂的数据集上，其特征提取效果往往会优于传统的特征提取方法。
其次，堆叠自动编码器还可以通过无监督学习的方式，自动地学习到数据的特征，无需手动设计特征提取器，从而节省了大量的人力和时间成本。
然而，堆叠自动编码器的特征提取方法也存在一定的局限性。
首先，由于堆叠自动编码器是一个深层神经网络模型，因此在训练过程中需要较大的数据集和较长的训练时间，从而增加了计算成本和时间成本。
其次，堆叠自动编码器在训练过程中也容易出现过拟合的问题，需要采取一定的正则化手段来避免这一问题的发生。
First-principles study of the structural, vibrational, phonon and thermodynamic
1. Introduction Ultra-high temperature ceramics (UHTCs) with melting temperatures in excess of 3000 K are usually composed by the refractory borides, carbides and nitrides of early transition metals [1–7]. Among the UHTCs, transition metal carbides (TMC) such as TiC, ZrC and HfC are metallic compounds with unique physical and chemical properties including an extremely high melting point and hardness, chemical stability, corrosion resistance combined with metallic electrical and thermal conductivities [5–10]. These features give transition metal carbides the capability to withstand high temperatures in oxidizing environments, making them candidates for applications in the atmosphere of extreme thermal and chemical environments [6,7]. The structural, vibrational, phonon and thermodynamic properties of IVb group transition metal carbides have been investigated experimentally [10–17] and theoretically [13,18–28] in the earlier reports. In the 1970s, the phonon dispersion relations of TiC, ZrC and HfC were measured using inelastic neutron scattering by Pintschovius et al. [10] and Smith et al. [15–17]. Lattice dynamics calculation and the phonon dispersion relations of transition metal carbides such as ZrC and HfC were reported using a phenomenological ‘‘double-shell’’ model theory [18] where long-range interatomic interactions were taken into account in order to get a
浅谈基于IS7600_视觉相机的滑橇识别及离线系统
图1 滚床-滑橇结构的实物图2 面漆滑橇下线检测系统的实物图资料：交通流量Q=2500t/h；V=ST3150,4m/s；宽度B=1400mm；E=2.24×108；Ls=1.2m；Lx=3m的下部托辊间重量qTs=30kg/m；下滚轮转qTx=11kg/m；张紧器的初始张力F0=245250N；传动鼓8800kg，直径为1400mm；拉紧圆3500kg，直径为10000mm。
工作环境：一般温度、微尘、设备品质一般要求具备预启动、重负荷、可控启动（启动曲线为反向S型）、RK4算法，模拟时间的最小，正弦线的居中，三角形和长方形的最大。
为了有效地限制或消除皮带的加速度，建议采用抛物线型加速度控制曲线，并建议在启动或制动减速的时间间隔10)T1（基波振动循环）。
本文以胶带黏弹性力学模型—Vogit模型为基础，利用离散动力学建模方法，建立了皮带运输机的动力学模型。
该系统可以模拟各种工作条件下的输送设备的动力学特性，并得到较为准确的计算结果，从而将Visual Basic和有机地结合起来，然而，本系统在建立皮带运输机的状态方程时仍有一些缺陷，需要不断改进和优化。
图3 面漆滑橇下线系统操作界面可行性分析视觉相机所检测的区域实际上是车身滑橇的号码牌处，此区域结构简单、视野清晰、观察性好。
硬件功能方面，视觉相机集成了拍照、I/O实时信号传输、逻辑运算、图片存储等功能。
PLC的通信方面，视觉相机支持PNP与NPNI/O通讯，视觉相机拍照与检测的信号通过分布模块传输到PLC。
远程操控方面，视觉相机支持TCP/IPv4的通讯协议，100Mbps的速度向远程软件端传输实时视频。
经过上述的分析，通过视觉相机，实现对下线滑橇号码监控，具有较高的可行性。
硬件选择控制器的选择北京奔驰汽车有限公司MRA1喷漆车间主要使用罗图4 视觉相机与PLC通讯的示意图3 硬件安装与调试3.1 视觉相机的接线视觉相机使用标准的12芯线缆，故实现I/O通讯需要将相机的24V供电接口与24V电源连接，将视觉相机的输入/输出信号线及其COMM端线与PLC分布式I/ O点连接（如图4、图5）。
堆叠自动编码器的训练方法详解(七)
堆叠自动编码器的训练方法详解自动编码器是一种无监督学习的神经网络模型，它的目标是学习输入数据的有效表示，以便在编码和解码过程中能够重建输入数据。
堆叠自动编码器是由多个自动编码器叠加而成的深度神经网络模型，它能够学习到更加复杂的特征表示，适用于大规模的数据集和复杂的任务。
本文将详细介绍堆叠自动编码器的训练方法，包括逐层预训练和整体微调两个步骤。
1. 逐层预训练在堆叠自动编码器中，每个自动编码器都被训练来学习数据的高阶特征表示。
逐层预训练是指在堆叠自动编码器中，先训练每一层的自动编码器，然后将它们叠加在一起来形成一个深度神经网络。
这种逐层预训练的方法能够有效地解决深度神经网络训练的困难问题，即梯度消失和梯度爆炸的问。
在逐层预训练过程中，每个自动编码器都被训练来最小化输入数据与重构数据之间的差异，以此来学习到数据的有效表示。
逐层预训练的过程是迭代进行的，首先训练第一层的自动编码器，然后使用第一层自动编码器的编码结果作为第二层自动编码器的输入，依次进行下去，直到所有层的自动编码器都被训练完成。
在每一层的训练过程中，可以使用梯度下降等优化算法来最小化重构误差，从而学习到每一层的特征表示。
通过逐层预训练，堆叠自动编码器能够逐渐学习到更加复杂的特征表示，从而提高整个深度神经网络的性能。
2. 整体微调在逐层预训练完成之后，堆叠自动编码器需要进行整体微调，以进一步提高网络的性能。
整体微调是指在完成逐层预训练之后，将所有层的自动编码器叠加在一起，然后使用标注数据对整个深度神经网络进行端到端的训练。
整体微调的目标是最小化输入数据与重构数据之间的差异，同时也考虑了标注数据的预测误差，以此来优化整个网络的参数。
在整体微调过程中，可以使用反向传播算法来计算网络参数的梯度，然后使用梯度下降等优化算法来更新网络参数。
整体微调过程中，可以使用不同的损失函数来进行训练，例如均方误差损失函数、交叉熵损失函数等。
整体微调的过程需要花费较长的时间来训练整个深度神经网络，但是能够显著提高网络的性能和泛化能力。
单相机机械手贴合算法
单相机机械手贴合算法【单相机机械手贴合算法】1. 引言在工业自动化领域，机械手贴合是一种重要的操作技术，广泛应用于零部件的组装、焊接、粘接等工艺过程中。
为了提高生产效率和质量，在机械手贴合过程中，精确定位和精确控制是至关重要的。
然而，由于工业环境的不确定性和传感器限制，机械手贴合常常面临位置偏差、姿态误差和震动等问题。
为了克服这些挑战，研究人员提出了许多贴合算法，其中单相机机械手贴合算法是一种有效的解决方案。
2. 单相机机械手贴合算法的原理单相机机械手贴合算法基于计算机视觉技术，通过从单个相机获取的图像数据，实现对待贴合目标的测量和控制。
其基本原理包括图像获取、角点检测、角点匹配和位姿估计等关键步骤。
2.1 图像获取在单相机机械手贴合算法中，首先需要获取待贴合目标的图像数据。
这可以通过在机械手的末端安装一台高分辨率的摄像头来实现。
摄像头可以实时采集待贴合目标的图像，并将其传输到算法的处理单元。
2.2 角点检测角点检测是单相机机械手贴合算法的第二个关键步骤。
它通过对图像进行特征提取，找到待贴合目标上几何结构的边缘点。
常用的角点检测算法包括Harris角点检测、Shi-Tomasi角点检测和FAST角点检测等。
2.3 角点匹配角点匹配是单相机机械手贴合算法的第三个关键步骤。
它通过对待贴合目标和模板图像进行角点匹配，确定待贴合目标在模板图像中的位置。
常用的角点匹配算法包括基于距离的匹配和基于特征描述子的匹配等。
2.4 位姿估计位姿估计是单相机机械手贴合算法的第四个关键步骤。
它通过分析待贴合目标在图像上的位置和角度信息，估计机械手末端执行器的位置和姿态。
常用的位姿估计算法包括基于二维-三维匹配和基于特征点对齐的算法等。
3. 单相机机械手贴合算法的优点相较于其他贴合算法，单相机机械手贴合算法具有以下优点：3.1 系统成本低由于单相机机械手贴合算法只需要一台相机进行图像获取，相较于多相机系统而言，系统成本更低，布线更方便。
堆叠自动编码器的优化技巧
自动编码器是一种常用的无监督学习算法，用于学习有效的数据表示。
而堆叠自动编码器（stacked autoencoders）则是一种深度学习模型，通过将多个自动编码器叠加在一起来构建更深层次的表示学习模型。
在实际应用中，堆叠自动编码器可以用于特征提取、降维、重构等任务。
然而，堆叠自动编码器的训练过程相对复杂，需要一些优化技巧来提高训练效果。
本文将探讨堆叠自动编码器的优化技巧。
### 1. 逐层训练堆叠自动编码器由多个自动编码器叠加而成，因此可以采用逐层训练的方法来提高训练效果。
逐层训练的基本思想是先训练第一层自动编码器，然后将其作为输入来训练第二层自动编码器，以此类推。
通过逐层训练，可以避免深层网络训练过程中的梯度消失或梯度爆炸问题，同时也可以更好地初始化模型参数。
### 2. 加入正则化在堆叠自动编码器的训练过程中，往往会出现过拟合的问题。
为了缓解过拟合，可以在训练过程中加入正则化项，如L1正则化、L2正则化或者dropout。
这些正则化技巧可以帮助模型更好地泛化到未见过的数据上，提高模型的鲁棒性。
### 3. 使用稀疏编码稀疏编码是一种有效的特征提取方法，可以帮助自动编码器学习更加鲁棒和有效的表示。
在堆叠自动编码器中，可以通过引入稀疏编码的约束条件，来促使模型学习稀疏的特征表示。
这样可以减少特征之间的冗余信息，提高特征的区分度，从而提高模型的性能。
### 4. 使用更复杂的激活函数自动编码器中常用的激活函数包括sigmoid、tanh和ReLU等，而在堆叠自动编码器中，可以尝试使用更复杂的激活函数来提高模型的表达能力。
例如，可以使用Leaky ReLU、ELU等激活函数来代替传统的激活函数，从而提高模型的非线性拟合能力。
### 5. 调整学习率学习率是影响模型训练效果的重要超参数。
在堆叠自动编码器的训练过程中，可以尝试使用不同的学习率来寻找最优的学习率。
通常可以采用学习率衰减的方法，逐渐减小学习率来提高模型的稳定性和收敛速度。
堆叠自动编码器的优化技巧(六)
堆叠自动编码器的优化技巧简介堆叠自动编码器(Stacked Autoencoder)是一种深度学习模型，它可以用于特征提取、降维、图像处理等多种任务。
但是，由于其深度结构和复杂的参数设置，堆叠自动编码器的训练和优化过程并不简单。
本文将讨论堆叠自动编码器的优化技巧，希望能够帮助读者更好地理解和应用这一模型。
1. 梯度消失和爆炸问题在深度神经网络中，梯度消失和梯度爆炸是常见的问题。
堆叠自动编码器作为一种深度学习模型，同样面临这些问题。
梯度消失指的是在反向传播过程中，深层网络的梯度趋近于零，导致参数无法更新。
而梯度爆炸则是指梯度值变得异常地大，导致参数更新过于剧烈，模型不稳定。
为了解决这些问题，我们可以采用一些优化技巧。
例如，使用合适的激活函数（如ReLU、Leaky ReLU等）可以缓解梯度消失问题；使用批标准化（Batch Normalization）可以加速收敛，减少梯度爆炸的可能性。
2. 预训练和微调由于堆叠自动编码器的深度结构，直接进行端到端的训练可能会遇到困难。
这时，预训练和微调是一种常见的策略。
预训练阶段可以使用无监督学习的方法，逐层地训练每个自动编码器，生成更好的初始化参数；微调阶段则可以使用监督学习的方法，对整个模型进行端到端的训练。
预训练和微调的策略可以有效地加快模型的训练速度，并且有助于避免局部最优解。
然而，在实际应用中，预训练和微调也需要谨慎地选择参数和超参数，以及监督信号的传递方式，以达到最佳效果。
3. 正则化和dropout正则化和dropout是常用的防止过拟合的技术，同样可以应用到堆叠自动编码器的训练中。
正则化可以通过添加惩罚项来限制模型参数的大小，防止模型过于复杂；dropout则可以随机地丢弃部分神经元的连接，以减少模型的复杂度和提高泛化能力。
在堆叠自动编码器中，正则化和dropout可以有效地防止模型在训练集上过拟合，提高模型在测试集上的泛化能力。
然而，需要注意的是，正则化和dropout 的选择和调参也需要谨慎，以避免对模型的训练产生负面影响。
斯伦贝谢petrel教程3
A. Double-click on the top horizon B. Go to Operations tab, Calculations folder, and select Volume/area
versus depth C. Specify min and max Z values (the depth interval to calculate
C. Incorporate fluid contact “Set Z=A where:” Z>A (base) or Z<A (top)
3-C
Volume processing (2D Grids)
Build gross rock thickness grid
1. Open the Surface calculator (right click on a surface and select calculator)
surface (constant) C. Specify base level D. Execute and inspect the result in the Petrel Message log
Between a surface and a plane
Volume processing (2D Grids)
Make sure they close Make sure they encompass the correct area C.In the Select/pick mode (arrow) touch a polygon to see its area, or Execute for Area and Length in Calculations for the Polygon.
Abaqus帮助文档整理汇总
Abaqus 使用日记Abaqus标准版共有“部件（part）”、“材料特性（propoterty）”、“装配（assemble）”、“计算步骤（step）”、“交互（interaction）”、“加载（load）”、“单元划分（mesh）”、“计算（job）”、“后处理（visualization）”、“草图（sketch）”十大模块组成。
建模方法：一个模型（model）通常由一个或几个部件（part）组成，“部件”又由一个或几个特征体（feature）组成，每一个部分至少有一个基本特征体（base feature），特征体可以是所创建的实体，如挤压体、切割挤压体、数据点、参考点、数据轴，数据平面，装配体的装配约束、装配体的实例等等。
1．首先建立“部件”（1）根据实际模型的尺寸决定部件的近似尺寸，进入绘图区。
绘图区根据所输入的近似尺寸决定网格的间距，间距大小可以在edit菜单sketcher options选项里调整。
（2）在绘图区分别建立部件中的各个特征体，建立特征体的方法主要有挤压、旋转、平扫三种。
同一个模型中两个不同的部件可以有同名的特征体组成，也就是说不同部件中可以有同名的特征体，同名特征体可以相同也可以不同。
部件的特征体包括用各种方法建立的基本特征体、数据点（datum point）、数据轴（datum axis）、数据平面（datum plane）等等。
（3）编辑部件可以用部件管理器进行部件复制，重命名，删除等，部件中的特征体可以是直接建立的特征体，还可以间接手段建立，如首先建立一个数据点特征体，通过数据点建立数据轴特征体，然后建立数据平面特征体，再由此基础上建立某一特征体，最先建立的数据点特征体就是父特征体，依次往下分别为子特征体，删除或隐藏父特征体其下级所有子特征体都将被删除或隐藏。
××××特征体被删除后将不能够恢复，一个部件如果只包含一个特征体，删除特征体时部件也同时被删除×××××2．建立材料特性（1）输入材料特性参数弹性模量、泊松比等（2）建立截面（section）特性，如均质的、各项同性、平面应力平面应变等等，截面特性管理器依赖于材料参数管理器（3）分配截面特性给各特征体，把截面特性分配给部件的某一区域就表示该区域已经和该截面特性相关联3．建立刚体（1）部件包括可变形体、不连续介质刚体和分析刚体三种类型，在创建部件时需要指定部件的类型，一旦建立后就不能更改其类型。
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TIME minutes
PUMP STROKES SLOW PUMP RATE
stks
min
+ l + l stks stks stks min min min
TOTAL WELL SYSTEM VOLUME ACTIVE SURFACE VOLUME TOTAL ACTIVE FLUID SYSTEM
CURRENT DRILLING FLUID: kg/m
3
DENSITY
kg/m3
CASING SHOE DATA: kPa SIZE M. DEPTH mm m m
PUMP NO. 1 DISPL.O. 2 DISPL. m3 / stroke
T.V . DEPTH
x DYNAMIC PRESSURE LOSS kPa
(K) = ICP - FCP
kPa
=
kPa/100 strokes
STROKES PRESSURE [kPa]
STATIC & DYNAMIC DRILL PIPE PRESSURE [kPa]
STROKES
Dr No SV 03/02 (S.I.-0.00981) 29-01-2003
International Well Control Forum Surface BOP Kill Sheet - Vertical Well (S.I. Units)
DATE : NAME :
FORMATION STRENGTH DATA: SURFACE LEAK -OFF PRESSURE FROM FORMATION STRENGTH TEST DRILLING FLUID DENSITY AT TEST (A) (B) kPa kg/m3
HOLE DATA: SIZE M. DEPTH kPa kPa T.V . DEPTH mm m m
kPa kPa LENGTH m x x x CAPACITY m3 / m
VOLUME m3 = = = (D) + + l (E)
PUMP STROKES stks
VOLUME PUMP DISPLACEMENT
KICK DATA : SIDPP KILL FLUID DENSITY KMD INITIAL CIRCULATING PRESSURE ICP FINAL CIRCULATING PRESSURE FCP KILL FLUID DENSITY CURRENT DRILLING FLUID DENSITY x ................. = (K) x 100 --.--------(E) kPa SICP + = kPa
CURRENT WELL DATA:
MAX. ALLOWABLE DRILLING FLUID DENSITY = (A) (C) (B) + = SHOE T.V. DEPTH x 0.00981 INITIAL MAASP = ((C) - Current Density) x 0.00981 x Shoe TVD =
(PL) DYNAMIC PRESSURE LOSS SLOW PUMP RATE DATA: SPM SPM PRE-RECORDED VOLUME DATA: DRILL PIPE HEAVY WALL DRILL PIPE DRILL COLLARS DRILL STRING VOLUME DC x OPEN HOLE DP / HWDP x OPEN HOLE OPEN HOLE VOLUME DP x CASING TOTAL ANNULUS VOLUME x (F+G) = (H) x x = = (F) = (G) PUMP NO. 1 PUMP NO. 2
(D+H) = (I) (J) (I +J)
l l l
stks stks stks
min
Dr No SV 03/01 (S.I.-0.00981) 29-01-2003
International Well Control Forum Surface BOP Kill Sheet - Vertical Well (S.I. Units)
DATE : NAME :
PIT GAIN SIDPP
m3
CURRENT DRILLING FLUID DENSITY ................. +
TVD x 0.00981 kg/m3
DYNAMIC PRESSURE LOSS + SIDPP ................. + ................. = kPa