井下安全监控系统设计与实现

张智亮, 王威, 伊明, 刘强

张智亮, 王威, 伊明, 刘强. 井下安全监控系统设计与实现[J]. 石油钻探技术, 2020, 48(6): 65-70. DOI: 10.11911/syztjs.2020094
引用本文: 张智亮, 王威, 伊明, 刘强. 井下安全监控系统设计与实现[J]. 石油钻探技术, 2020, 48(6): 65-70. DOI: 10.11911/syztjs.2020094
ZHANG Zhiliang, WANG Wei, YI Ming, LIU Qiang. Design and Implementation of a Downhole Safety Monitoring System[J]. Petroleum Drilling Techniques, 2020, 48(6): 65-70. DOI: 10.11911/syztjs.2020094
Citation: ZHANG Zhiliang, WANG Wei, YI Ming, LIU Qiang. Design and Implementation of a Downhole Safety Monitoring System[J]. Petroleum Drilling Techniques, 2020, 48(6): 65-70. DOI: 10.11911/syztjs.2020094

井下安全监控系统设计与实现

基金项目: 国家科技重大专项课题“西部山前复杂地层安全快速钻完井技术”(编号:2011ZX05021-001)和中国博士后科学基金资助项目(编号:2019M663865)联合资助
详细信息
    作者简介:

    张智亮(1984—),男,四川隆昌人,2006年毕业于西南石油大学过程装备与控制工程专业,2018年获中国石油大学(北京)动力工程及工程热物理专业博士学位,高级工程师,主要从事动力工程及工程热物理、机械工程等方面的研究工作。E-mail:280238724@qq.com

  • 中图分类号: TE28

Design and Implementation of a Downhole Safety Monitoring System

  • 摘要: 针对目前国内井下故障频发,而预警效率低、安全监测技术较为滞后的问题,设计研制了一种具有自主知识产权的井下安全监控系统。该系统可以直接测量近钻头力学参数和工程参数,利用钻井液脉冲将所测参数实时传输至钻井风险分析评估模块,该模块通过分析计算接收到的数据判断钻井风险类型,并评估风险等级。现场试验表明,井下安全监控系统功能完善、性能稳定,风险评估准确率大于95%,部分技术指标达到了国外同类监测系统的水平。研究表明,井下安全监控系统可以降低深部复杂地层钻井风险和钻井成本、解决深部复杂地层井下故障预警效率低等问题,可以产生较大的经济效益。
    Abstract: In order to solve the problems of frequent downhole safety accidents, low early-warning efficiency, lagging safety monitoring technology in China, a downhole safety monitoring system with independent intellectual property rights was designed and developed. This system directly measures near-bit mechanical parameters and engineering parameters, and transmits the measured parameters to the drilling risk analysis and assessment module in real time by using the drilling fluid pulse, by which the received data can be analyzed and calculated to determine the type of drilling risk and assess the risk level. Field tests confirmed that the downhole safety system is fully functional and has a stable performance. The accuracy rate of the risk assessment is higher than 95%, and some technical indexes have reached the level of similar monitoring system abroad. The research show that the downhole safety monitoring system could reduce the drilling risk and drilling cost in deep complex formations. It could create great economic benefits for it has solved the problem of low early warning efficiency of downhole safety accidents.
  • 石油资源是我国重要的战略资源,我国目前还有85×108 t石油资源未探明,其中处于深部地层的石油资源达到70%,而石油资源极其丰富的我国西部地区(如塔里木、准噶尔、吐哈和柴达木等盆地)有大约73%的石油资源埋藏在深部复杂地层[1]。勘探开发深部石油资源过程中井下故障率较高,且不确定性因素较多。如在钻井过程中,由于难以实时准确获取井下工况和钻遇地层的情况,卡钻、坍塌、井漏和跳钻等井下故障层出不穷[2-3]。井下安全监控是一种可有效减少井下故障的技术手段,通过井下安全监控系统可实时采集钻进中的各种地面信息、井下信息,并根据采集的信息预测钻井风险,给出消除风险或降低风险的建议,从而降低井下故障时率、提高钻井时效[4]

    国外石油公司在井下安全监控系统方面的研究起步较早,各大油田技术服务公司都研发了井下安全监控系统,如CoPilot井下随钻诊断系统(贝克休斯公司)、ADT系统(哈里伯顿公司)、NDS无风险钻井系统(斯伦贝谢公司),并被各大油田企业广泛应用[5-7],但使用成本较高。近年来,国内一些科研院所开展了地应力预测和井眼稳定技术研究[8-11],取得了许多创新性研究成果,但由于不能及时获取地层情况和井下工况,这些研究成果还很难指导现场施工,而井下安全监控系统研发还处于起步阶段[12]。为此,中国石油集团西部钻探工程有限公司工程技术研究院对井下安全监控系统进行了系统化技术攻关,在软件开发、装备研制、配套检测设施等多个方面均取得了多项重大进展,并且在塔里木油田、新疆油田等的13口井进行了先导性试验,成功预测了多种井下故障,提高了井筒安全性,确保了钻井安全。

    研制井下安全监控系统的目的,是通过测量井下参数监控钻井过程和预防钻井风险。该系统由井下参数测量、井下数据传输处理和钻井风险实时分析评估等模块组成,如图1所示。

    图  1  井下安全监控系统工作原理
    Figure  1.  Working principle of the downhole safety monitoring system

    井下安全系统的工作原理如图2所示:井下工具实时测量钻井动态参数,测得的数据经过处理后以钻井液脉冲的方式实时传输至地面,地面数据采集、综合分析软件对这些数据进行实时分析,预测、评估钻井作业中的风险,进而给出风险提示和降低风险的措施,实现井下监测、井上控制,避免风险发生,实现无风险钻井。在测量传输数据的同时,井下安全监控系统还会将数据存储起来,待其出井后,对存储的数据进行分析。

    图  2  井下安全监控系统组成
    Figure  2.  Components of the downhole safety monitoring system

    井下参数测量模块由测量短节和供电及信号传输短节组成,如图3所示。测量短节主要进行钻压、弯矩、扭矩、转速、钻柱内外压力、振动、井斜角和方位角的测量及数据处理,钻井液脉冲发电机完成信号的上传及系统的供电。

    图  3  井下参数测量模块结构示意
    Figure  3.  Structure diagram of the downhole parameters measuring module

    转速、井斜角、方位角、压力、振动的测量均选用了成熟的传感器,选用NP-2106型转速压力传感器测量转速,选用CYB-15S型压力传感器测量压力,选用834HT型高温板装式三轴加速度传感器测量振动参数,选用WL800型测斜短节测量井斜角和方位角。所选用传感器的芯片及元件均耐温150 ℃。

    国内外目前尚无适用井下工况的测量钻压、扭矩、弯矩的传感器,有鉴于此,为保证测量精度达到1.0%~0.5%,结合石油钻井工具特点设计了专门用于标定井下安全监控系统钻压、弯矩、扭矩的试验台(见图4)。该试验台可以给钻井工具施加设定的拉、压、弯、扭4种载荷,满足标定直径150~300 mm、长度2 000~3 000 mm钻井工具的需求。该试验台采用100T型轮辐式拉压传感器,拉压传感器通过螺钉直接与液压缸的液压杆连接,可以同时测试拉力和压力,精度达到0.05%。拉压传感器的测量信号被放大为0~5 V电压信号,该电压信号被16位模拟信号采集卡采集到,并传输至工控机。工控机将接收到的模拟信号滤波后,转换成数据存储起来。测试时的拉力和压力为拉压传感器的测量值。测试弯矩和扭矩时需要测量液压缸施力点到弯扭矩施加点的距离,将力传感器采集到的数据与此距离相乘,即可得到弯矩与扭矩测试值;将测试值与工具显示值进行对比,即可得到钻井工具上弯矩和扭矩传感器的实际精度。

    图  4  钻井工具钻压、弯矩、扭矩标定试验台
    Figure  4.  Calibration test bench for weight on bit, bending moment and torque of drilling tools

    井下仪器目前常用电池供电,但电池供电会受到电池电量的制约[7]。为了延长井下仪器在井下的工作时间,研制了钻井液发电机。钻井液发电机把钻井液的循环动能转换成了电能,其优点在于可持续工作,缺点则是对钻井状态和钻井液循环排量有要求,只有在钻井液循环的时候才能对仪器供电。为保证钻井安全,需要动态监控整个钻井过程。因此,井下安全监控系统采用钻井液发电机与电池相结合的供电方式。

    井下采集电路设计为2套,主控电路设计为1套(见图5)。其中,钻压、扭矩、弯矩、井底环空压力和钻具内部液柱压力的采集周期为5 s,采集5 s内的最大值和平均值;近钻头振动参数的采集周期为5 s,采集5 s内x轴、y轴和z轴的加速度,采用DFT算法计算其频率,并求取最大幅值,将最大频率对应的幅值与最大幅值对应的频率视为一个采集计算周期内的结果,采用相关算法评价该结果对钻具影响的等级。转速采集周期为10 s,采集10 s内磁阻传感器出现峰值的次数,并经滤波放大电路放大6倍,即可得到当前近钻头的转速。采集电路将采集结果按照各参数采集周期存储至存储容量为16 M字节的存储器中。主控电路与采集电路之间采用单总线通讯方式,主控电路在每个循环周期向2个采集电路发送数据读取指令,并将读取到的数据与自身采集的井斜角和方位角按照相关算法进行编码,形成脉冲驱动信号,输出至脉冲发生器。

    图  5  电路设计方案
    Figure  5.  Design scheme of circuit

    随着国内外钻井行业的迅猛发展,井下数据传输技术也随之取得了较大发展。由于钻井液脉冲传输方式具有成本较低、原理简单和使用方便等优点,且不会影响钻井过程,故采用钻井液脉冲传输数据。

    信号处理主要由井下数据采集、数据编码、脉冲控制、地面基于Can-Bus的数据采集、数据通讯、Can-Bus接口地面数据接收和数据解码等7个功能模块组成。除数据接收和数据解码是在地面进行之外,其余均在井下固化电路中进行。具体处理流程为:传感器采集井下各参数,通过A/D转换器将其转为数字信号,并且存储于数据寄存器;采集软件对数据进行读取、处理之后进行编码,通过脉冲发生器产生的脉冲压力传输到地面,而地面采集系统则将数据传送到接收解码软件;最后,解码数据与波形数据存储在数据库内,并以曲线或数字的方式实时显示,如图6所示。

    图  6  信号处理流程
    Figure  6.  Signal processing flow

    风险评估方法是实时分析评估各类钻井信息数据风险程度及权重的综合处理方法[13]。为保证钻井风险实时评估系统运行顺畅,本文主要采用神经网络与专家系统评估钻井作业的风险。专家系统通过收集钻井、测井和录井等各专业现场工程师的经验和集成各专业的知识,按照参数变化的规则判断风险类型,其优点是可扩展、结果易控制。神经网络识别的特点是需要大量的训练案例,无需人工干预,适应性强。值得注意的是,无论神经网络识别算法,还是专家规则集识别算法,都不对原始数据进行识别,只对抽象数据进行识别,而后者需要对原始数据进行2次抽象。

    输入变量包括井下压力、当量循环密度、地层压力、井下弯矩、井斜角、摩阻、扭矩、钻压和振动等数据;输出变量为钻井井下风险类型,包括漏失、井涌、井壁坍塌、局部狗腿、岩屑堆积、粘滑、跳钻、振动、涡动和卡钻等10类。具体评估过程为:1)归一化钻井参数,包括随机性数据与确定性数据,并将相应数据输入神经网络中;2)系统分析已出现的井下故障,待样本集数量足够多之后,建立关系数据模型;3)对数据表进行约简,提取其中的事件决策规则集与典型学习样本,在此基础上建立耦合神经网络模型;4)采用遗传算法训练耦合神经网络;5)计算新产生的钻井数据,基于计算结果判断钻井风险类型和评估风险等级。钻井风险实时分析评估流程如图7所示。

    图  7  钻井风险实时分析评估过程
    Figure  7.  Drilling risk real-time analysis and assessment process

    1)评估系统自动计算所测得的数据,计算出发生各类井下故障的概率,最终得出此处可能发生的井下故障的类型,待实时分析评估完成之后,系统数据既可回放,又可与历史数据进行连接,进而重现整个钻井过程;2)可读取、回放仪器内存储的数据;3)风险案例学习,将已经确认的风险案例筛选出来,进行案例学习,包括系统自学习及人员学习。

    井下安全监控系统先后在新疆油田、吐哈油田、青海油田和塔里木油田等11口井进行了原理样机功能试验、定型和效果验证等不同阶段的现场试验,结果见表1。第一阶段,在T83002井、沙130井、阜北3井和JL2302井进行了原理样机功能试验,并根据试验结果对其功能设计进行了完善,实现了井下参数的测量及钻井风险的初步分析;第二阶段,在恰10-5井、玛607井和BT1185井测试了井下安全监控系统的稳定性和可靠性,并根据测试结果对其进行了改进完善,实现了定型;第三阶段,在英买49井、圆探1井、玛湖15井和牙哈304H井进行了井下安全监控系统预判井下风险能力的验证试验,结果表明,其评估风险的准确率大于95%,与邻井相比,机械钻速提高10%以上。在英买49井的试验过程中,井下安全监控系统在井深5 542.00 m处发现井漏,由于发现及时,避免了后续井下故障的发生;该井5 000.00 m以深井段钻井周期缩短60%以上,钻井成本也大幅降低,验证了井下安全监控系统实时分析评估风险的功能。目前,井下安全监控系统的最大试验井深为5 590.00 m(塔里木油田英买49井),井下最长工作时间为236 h(圆探1井)。

    表  1  井下安全监控系统现场试验情况
    Table  1.  Field test of the downhole safety monitoring system
    阶段油田井名试验井段/m工作时间/h机械钻速提高率,%备注
    原理样机功能试验新疆油田T83002井2 026.00~2 070.0042无故障
    新疆油田阜北3井3 682.00~3 739.0049无故障
    新疆油田沙130井1 928.00~2 195.00150 无故障
    新疆油田JL230井4 250.00~4 395.0023无故障
    定型吐哈油田恰10-5井670.00~896.005210无故障
    新疆油田玛607井3 446.00~3 453.005310无故障
    3 676.00~3 821.00158
    新疆油田BT1185井1 800.00~2 380.00177 40无故障
    效果验证塔里木油田英买49井5 510.00~5 590.00108 30无故障
    青海油田圆探1井4 603.00~4 840.00236 10无故障
    4 847.00~4 950.00
    新疆油田玛湖15井4 000.00~4 033.003325无故障
    塔里木油田牙哈304H井4 936.00~5 122.005520无故障
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    表2为井下安全监控系统与CoPilot井下随钻诊断系统的技术指标对比。

    表  2  井下安全监控系统与国外同类监控系统的技术指标对比
    Table  2.  Comparison between technical indexes of the downhole safety monitoring system and those of the similar monitoring systems abroad
    名称钻压弯矩扭矩振动压力转速
    CoPilot井下随钻诊断系统量程±375 kN±113 kN·m±38 kN·m±50g0~138 MPa–500~1 000 r/min
    分辨率<60 N<3 N·m<2 N·m<0.002g<7 kPa
    误差±0.2%±0.9%±1.9%±5.0%0.25%<1 r/min
    井下安全监控系统量程±400 kN±113 kN·m±40 kN·m±62.5g0~138 MPa±360 r/min
    分辨率<78 N<34 N·m<23 N·m<0.008g<5 kPa
    误差±0.6%±0.4%±2.0%±5.0%0.05%<1 r/min
     注:①为相对误差;②为绝对误差。
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    表2可以看出,井下安全监控系统与国外同类监控系统的测量参数不完全相同,但在相同参数的测量指标上已经部分达到或超过国外同类监控系统的技术水平。

    1)节约服务费。井下安全监控系统的服务费是3万元/d,而国外同类监控系统的服务费为4万元/d,按1年钻12口井、每口井钻井工期20 d计算,应用井下安全监控系统1年可以节约服务费240万元。

    2)节省处理井下故障的费用。按井下故障率降低20%、每次处理井下故障需要7 d、每年可以避免2次井下故障、钻机日费按6万元/d计算,处理井下故障的费用可减少84万元。

    综上所述,应用井下安全监控系统每年可节约费用324万元。由此可见,井下安全监控系统对降低钻井成本可起到积极作用。

    1)通过直接测量近钻头力学参数和工程参数,将其实时传输至地面钻井风险评估系统,进行综合分析,实现风险自动报警、钻井参数优化提示,形成了具有自主知识产权的井下安全监控系统。

    2)井下安全监控系统的可靠性及稳定性验证结果表明,其技术指标已经达到了国外同类监控系统的水平,为解决深部复杂地层安全钻井问题提供了有力的技术支持。

    3)井下安全监控系统应用过程中还需要不断改进完善,并形成标准化的检测程序与批量化的作业能力,以充分发挥其作用。

  • 图  1   井下安全监控系统工作原理

    Figure  1.   Working principle of the downhole safety monitoring system

    图  2   井下安全监控系统组成

    Figure  2.   Components of the downhole safety monitoring system

    图  3   井下参数测量模块结构示意

    Figure  3.   Structure diagram of the downhole parameters measuring module

    图  4   钻井工具钻压、弯矩、扭矩标定试验台

    Figure  4.   Calibration test bench for weight on bit, bending moment and torque of drilling tools

    图  5   电路设计方案

    Figure  5.   Design scheme of circuit

    图  6   信号处理流程

    Figure  6.   Signal processing flow

    图  7   钻井风险实时分析评估过程

    Figure  7.   Drilling risk real-time analysis and assessment process

    表  1   井下安全监控系统现场试验情况

    Table  1   Field test of the downhole safety monitoring system

    阶段油田井名试验井段/m工作时间/h机械钻速提高率,%备注
    原理样机功能试验新疆油田T83002井2 026.00~2 070.0042无故障
    新疆油田阜北3井3 682.00~3 739.0049无故障
    新疆油田沙130井1 928.00~2 195.00150 无故障
    新疆油田JL230井4 250.00~4 395.0023无故障
    定型吐哈油田恰10-5井670.00~896.005210无故障
    新疆油田玛607井3 446.00~3 453.005310无故障
    3 676.00~3 821.00158
    新疆油田BT1185井1 800.00~2 380.00177 40无故障
    效果验证塔里木油田英买49井5 510.00~5 590.00108 30无故障
    青海油田圆探1井4 603.00~4 840.00236 10无故障
    4 847.00~4 950.00
    新疆油田玛湖15井4 000.00~4 033.003325无故障
    塔里木油田牙哈304H井4 936.00~5 122.005520无故障
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    表  2   井下安全监控系统与国外同类监控系统的技术指标对比

    Table  2   Comparison between technical indexes of the downhole safety monitoring system and those of the similar monitoring systems abroad

    名称钻压弯矩扭矩振动压力转速
    CoPilot井下随钻诊断系统量程±375 kN±113 kN·m±38 kN·m±50g0~138 MPa–500~1 000 r/min
    分辨率<60 N<3 N·m<2 N·m<0.002g<7 kPa
    误差±0.2%±0.9%±1.9%±5.0%0.25%<1 r/min
    井下安全监控系统量程±400 kN±113 kN·m±40 kN·m±62.5g0~138 MPa±360 r/min
    分辨率<78 N<34 N·m<23 N·m<0.008g<5 kPa
    误差±0.6%±0.4%±2.0%±5.0%0.05%<1 r/min
     注:①为相对误差;②为绝对误差。
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-03-18
  • 修回日期:  2020-06-28
  • 网络出版日期:  2020-07-17
  • 刊出日期:  2020-11-30

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