Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "rotary hammer" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    Determination of dynamic characteristics of austenitic steel to be utilized in FEM simulation and its verification
    Wyznaczanie charakterystyki dynamicznej stali austenitycznej na potrzeby symulacji mes i jej weryfikacja
    Autorzy:
    Szturomski, B.
    Świątek, K.
    Jurczak, W.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/222122.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Akademia Marynarki Wojennej. Wydział Dowodzenia i Operacji Morskich
    Tematy:
    dynamic characteristics of material
    drop-weight type impact hammer
    rotary hammer
    Johnson-Cook constitutive model
    dynamiczna charakterystyka materiału
    młot rotacyjny
    młot opadowy
    model konstytutywny Johnsona-Cooka
    Opis:
    This paper presents the dynamic mechanical properties of austenitic steel with improved durability, which is used in the construction of hulls of minesweepers, mine destroyers, submarines and other naval vessels. Dynamic tensile tests performed on the steel samples using a rotary hammer with a strain rate of up to 1000 s-1 allowed determination of elastic-plastic characteristics of the material in the form of a polynomial of Johnson-Cook constitutive model, taking into account the influence of strain rate and temperature. A characteristic of this type is utilized in numerical calculations in the CAE software. The obtained characteristics were experimentally verified by bending tests of flat samples with a drop-weight type impact hammer. Simultaneously numerical calculations were performed in order to compare the deformation state.
    W artykule przedstawiono dynamiczne właściwości mechaniczne stali austenitycznej o podwyż-szonej wytrzymałości, która jest wykorzystywana do budowy kadłubów trałowców, niszczycieli min, okrętów podwodnych oraz innych jednostek wojennych. Na podstawie dynamicznego roz-ciągania próbek na młocie rotacyjnym w zakresie prędkości odkształcenia do 1000 s-1 opracowano sprężysto-plastyczną charakterystykę materiału w formie wielomianu w postaci modelu konstytutywnego Johnsona-Cooka uwzgledniającego prędkość odkształcenia i wpływ temperatury. Charakterystyka tego typu wykorzystywana jest w obliczeniach numerycznych w programach CAE. Otrzymaną charakterystykę zweryfikowano, wykonując eksperyment udarowego zgięcia płaskownika na młocie opadowym, dla którego równolegle wykonano obliczenia numeryczne, porównując stan deformacji.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Akademii Marynarki Wojennej; 2018, R. 59 nr 2 (213), 2 (213); 35-42
    0860-889X
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Akademii Marynarki Wojennej
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Drilling intake wells in carbonate formations to provide water for drilling purposes
    Autorzy:
    Macuda, Jan
    Łukańko, Łukasz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2052213.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
    Tematy:
    well drilling
    percussion‑rotary drilling
    down‑the‑hole hammer
    drilling technology
    wellbore structures
    Opis:
    The realization of drilling works oriented towards the prospection and extraction of hydrocarbons from conventional and unconventional resources requires the supply of large amounts of water for technological purposes and fracturing jobs in shale formations. One of the important sources of water supply for wellbores may be useful groundwater levels taken in by deep wells. Technological processes accompanying drilling works and other technological operations require large amounts of water in a short period of time. The possibility of drilling intake wells at the drilling site significantly reduces the costs of acquiring the necessary quantities of water and facilitates its transfer to technological installations. Such wells must have high yields. Accordingly, this necessitates drilling wells with a relatively large diameter to accommodate filters with a large active surface area, a considerably thick gravel pack, and a high‑capacity pumping unit. Drilling large diameter intake wells in difficult geological conditions using the rotary percussion method with simultaneous casing is much more efficient than the water‑based rotary mud or percussion methods used to date. This paper presents principles for selecting technological parameters of drilling large diameter wells in difficult geological conditions using the percussion‑rotary method with simultaneous casing. Among the main advantages of this method (as compared to the rotary method with drilling fluid) is its high RPM and the related lower cost of the well. Eliminating water‑based drilling mud has a positive effect on the hydraulic efficiency of the well and enhancement work can be omitted in many cases.
    Źródło:
    AGH Drilling, Oil, Gas; 2020, 37, 1; 5-12
    2299-4157
    2300-7052
    Pojawia się w:
    AGH Drilling, Oil, Gas
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Prediction of penetration rate of rotary-percussive drilling using artificial neural networks – a case study
    Prognozowanie postępu wiercenia przy użyciu wiertła udarowo-obrotowego przy wykorzystaniu sztucznych sieci neuronowych – studium przypadku
    Autorzy:
    Aalizad, S. A.
    Rashidinejad, F.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/219500.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    prędkość wiercenia
    wiertło obrotowo-udarowe
    sztuczne sieci neuronowe
    urządzenia udarowe
    kopalnia rud żelaza Sangan
    penetration rate
    rotary-percussive drilling
    artificial neural networks
    top hammer drilling
    Sangan iron mine
    Opis:
    Penetration rate in rocks is one of the most important parameters of determination of drilling economics. Total drilling costs can be determined by predicting the penetration rate and utilized for mine planning. The factors which affect penetration rate are exceedingly numerous and certainly are not completely understood. For the prediction of penetration rate in rotary-percussive drilling, four types of rocks in Sangan mine have been chosen. Sangan is situated in Khorasan-Razavi province in Northeastern Iran. The selected parameters affect penetration rate is divided in three categories: rock properties, drilling condition and drilling pattern. The rock properties are: density, rock quality designation (RQD), uni-axial compressive strength, Brazilian tensile strength, porosity, Mohs hardness, Young modulus, P-wave velocity. Drilling condition parameters are: percussion, rotation, feed (thrust load) and flushing pressure; and parameters for drilling pattern are: blasthole diameter and length. Rock properties were determined in the laboratory, and drilling condition and drilling pattern were determined in the field. For create a correlation between penetration rate and rock properties, drilling condition and drilling pattern, artificial neural networks (ANN) were used. For this purpose, 102 blastholes were observed and drilling condition, drilling pattern and time of drilling in each blasthole were recorded. To obtain a correlation between this data and prediction of penetration rate, MATLAB software was used. To train the pattern of ANN, 77 data has been used and 25 of them found for testing the pattern. Performance of ANN models was assessed through the root mean square error (RMSE) and correlation coefficient (R2). For optimized model (14-14-10-1) RMSE and R2 is 0.1865 and 86%, respectively, and its sensitivity analysis showed that there is a strong correlation between penetration rate and RQD, rotation and blasthole diameter. High correlation coefficient and low root mean square error of these models showed that the ANN is a suitable tool for penetration rate prediction.
    Postęp wiercenia przy wierceniach skał jest jednym z podstawowych parametrów decydujących o opłacalności przedsięwzięcia. Całkowite koszty prowadzenia prac wiertniczych określa się w oparciu o prognozowane tempo postępu wiercenia, parametr ten uwzględnia się następnie przy planowaniu prac wydobywczych. Niektóre spośród licznych czynników wpływających na postęp wiercenia przy użyciu wiertła obrotowo-udarowego nie zostały jeszcze w pełni rozpoznane. Przy prognozowaniu postępu wiercenia prowadzonego przy użyciu urządzeń udarowo-obrotowych uwzględniono cztery rodzaje skał obecnych w kopalni Sangan, leżącej w prowincji Khorasan-Razavi w północno -wschodniej części Iranu. Wybrane czynniki mające wpływ na postęp prac wiertniczych pogrupowano w trzy kategorie: właściwości skał, warunki prowadzenia prac wiertniczych oraz plan prowadzenia wiercenia. Parametry określające właściwości skał to gęstość, jakość skał (RQD) i wytrzymałość na ściskanie jednoosiowe, wytrzymałość skał otrzymywana w oparciu o test brazylijski, porowatość, twardość Mohra, moduł Younga, prędkość propagacji fali, Parametry określające warunki prowadzenia wierceń obejmują: udar, prędkość obrotowa, siła naporu, ciśnienie płukania, zaś parametry związane z planem prowadzenia wiercenia obejmują: wymiary otworu wiertniczego i długość. Właściwości skał określono laboratoryjnie, warunki i plan wierceń badano w terenie. Korelacji pomiędzy prędkością postępu wiercenia i właściwościami skał oraz warunkami i planem prac wiertniczych poszukiwano przy użyciu sztucznych sieci neuronowych (ANN). Zbadano 102 otwory wiertnicze, przeanalizowano warunki prowadzenia wierceń, plany prac i zarejestrowano czasy ich prowadzenia. W celu znalezienia korelacji pomiędzy tymi danymi a prognozowaną prędkością wiercenia wykorzystano oprogramowanie MATLAB. W treningu sieci neuronowej wykorzystano 77 danych, 25 z nich otrzymano w drodze testowania wzorca. Wyniki działania sieci neuronowych oceniono w oparciu o błąd średniokwadratowy (RMSE) oraz współczynnik korelacji (R2). Dla zoptymalizowanego modelu (14-14-10-1) błąd średniokwadratowy i współczynnik korelacji wynoszą odpowiednio 0.1865 i 86%. Analiza wrażliwości wykazała istnienie silnej korelacji pomiędzy prędkością wiercenia a jakością skały, prędkością obrotową wiertła i średnicą otworu wiertniczego. Wysoki współczynnik korelacji i niska wartość błędu średniokwadratowego otrzymana dla tych modeli wskazuje, że metody wykorzystujące sztuczne sieci neuronowe są odpowiednie do prognozowania prędkości wiercenia.
    Źródło:
    Archives of Mining Sciences; 2012, 57, 3; 715-728
    0860-7001
    Pojawia się w:
    Archives of Mining Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-3 z 3

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies