高含硫气藏海相碳酸盐岩高温高压水岩反应实验

为研究川东北地区元坝气田高含硫气藏中酸性气体对海相碳酸盐岩储层物性的影响,利用取样的海相碳酸盐岩岩心,通入不同配比的酸性气体(H2S或CO_2),模拟地层温度(121℃)、地层压力(50 MPa)条件,开展酸性气体下的水岩反应实验。实验表明:高温高压水岩反应后,岩心相对分子质量总体呈现减小的趋势,质量改变率最高达到7. 41%;储层岩心渗透率和孔隙度总体呈现增长趋势,渗透率增长幅度最高达644. 99%,孔隙度增长幅度最高达53. 84%;不同酸性气体质量浓度和气体组成对岩心矿物溶蚀效果不一致,单一酸性气体比混合酸性气体的溶蚀效果好,H_2S气体比CO_2气体对储层岩石的溶蚀效果好;酸性气体在地层高温高压环境下对海相碳酸盐岩具有明显的酸蚀改造作用,水岩反应后酸性气体不仅能溶蚀矿物,造成孔隙度、渗透率的增大,还存在矿物溶蚀颗粒运移沉淀堵塞部分岩石孔隙喉道的现象。     

磺酸型离子液体催化合成脂肪族1,2-二醇

以磺酸型离子液体1-(3-丙烷磺酸)吡啶磷酸氢盐[PyPS]H_2PO_4为催化剂催化甲酸-双氧水氧化端烯烃合成相应的1,2-二醇,采用~1H NMR对产物的结构进行了表征。以1-己烯合成1,2-己二醇为模型反应,得到了反应的优化条件,即:n(1-己烯)∶n(H_2O_2)∶n(甲酸)=1∶1.1∶2,催化剂[PyPS]H_2PO_4 2.5 mol%,反应温度50℃,反应6 h。在此条件下,1,2-己二醇、1,2-戊二醇、1,2-辛二醇、1,2-环己二醇以及苯乙二醇收率分别为78.2%,74.7%,68.8%,76.2%和74.0%。[PyPS]H_2PO_4容易回收,在循环使用中催化活性未见明显降低。     

建-桥合建高架车站性能化设计方法及算例

针对以建筑为主体的建-桥合建高架车站,提出相应的结构性能化设计标准,并通过算例验证了该类高架车站的具体结构性能化设计方法,即车站整体按照建抗规计算,相关构件按照铁抗规及桥抗规复核;这一设计方法综合了建抗规、铁抗规和桥抗规的相关要求,并最大程度满足了上述规范的规定。此外,通过对比计算,比较按照新老规范设计的横向双柱建-桥合建高架车站之间的安全储备差异,得到按照建抗规进行结构性能化设计的车站结果偏于安全的结论。     

汽车蓄电池箱壳体破裂的粘接修复

阐述了汽车蓄电池箱壳体破裂的粘接修复工艺,采用交流电压法与渗透染色技术明确裂纹位置及形状,选用合理的表面处理方法对裂纹处进行表面处理,其中选用3%～6%的热的氢氧化钠碱液反复擦拭裂纹处进行脱脂处理,砂布打磨及重铬酸钾-浓硫酸化学处理液喷淋处理,最后用清水冲洗并干燥。采用环氧-聚硫胶与无碱无蜡玻璃纤维布进行胶接修复,修复过程中,涂胶与玻璃布贴敷交替进行,最后室温固化48h,完成整个粘接修复过程。     

N,N-二乙酸酯基芳香胺系列染料中间体的合成

以间乙酰氨基苯胺、3-氨基-4-甲氧基乙酰苯胺为原料,氯乙酸甲酯和氯乙酸乙酯为烷基化试剂,研究了催化剂种类、缚酸剂种类、反应时间和加料方式对反应的影响,并对合成的四个N,N-二乙酸酯基芳香胺系列染料中间体进行了结构表征。结果表明:Na Br和Na_2CO_3分别是催化该类反应合适的催化剂和缚酸剂。当芳香胺:氯乙酸酯:碳酸钠为1:4:1. 1(mol),在回流反应2h后加入10%的催化剂溴化钠和0. 5%抗氧化剂(m),再进行分水回流反应2h,得纯度99%(HPLC)、收率98%以上的N,N-二乙酸酯基芳香胺系列染料中间体。经紫外光谱、红外光谱、核磁共振氢谱和质谱分析,所合成的四个N,N-二乙酸酯基芳香胺系列染料中间体为目标产物。     

浅谈彰武地区雾霾产生因素及其治理措施

彰武地区的雾-霾天气已成为常见的环境污染问题,而且有迅猛增长之势。空气质量的下降,不仅影响着人们的身体健康和出行,而且对社会发展有着不可估量的负面影响。通过对本地区雾-霾天气造成的污染问题,浅析其产生的因素和季节特点,以及应采取的治理措施。     

四川盆地高石梯-磨溪地区下二叠统气源示踪

以天然气、烃源岩及储层沥青的地球化学特征为主要依据,通过天然气-天然气、储层沥青-烃源岩、天然气-烃源岩3个方面对比,深入探讨四川盆地高石梯-磨溪地区下二叠统天然气来源。研究表明,四川盆地高石梯-磨溪地区下二叠统天然气主要来源于筇竹寺组泥岩。其5项证据分别为:下二叠统天然气乙烷碳同位素小于-30.5‰,甲、乙烷碳同位素倒转是由高演化程度烃源岩所致;多数下二叠统天然气与龙王庙组天然气特征最为相似;GS18,NC1井下二叠统天然气特征与寒武系相似,说明上下层气源一致;高石梯-磨溪地区下二叠统储层沥青地球化学特征与筇竹寺组泥岩最为相似;筇竹寺组泥岩主要为下二叠统供气,这一认识符合干酪根油气生成理论和同位素分馏规律。     

因素空间理论下基点分类算法研究

目前，基于因素空间理论的背景基提取算法计算过程复杂，初始化必须依赖各因素极值，基点数量提取冗余等原因，未能在应用中取得很好效果。为此，结合内点判别法和知识可继承、可扩展的思想，提出一种计算简单、初始化独立、基点数量小的改进的背景基提取算法。然后，利用改进的背景基提取算法构造出一种全新的数据分类算法-基点分类算法，基点分类算法以提取每一类样本的背景基为预测模型，再通过新定义的λ-背景基，优化预测模型。数值实验表明:基点分类算法原理简单、构造难度小、分类模型泛化能力强，预测能力准确率高，同时严格的模型限定区域又能为识别新类别提供新方法。