基于格子Boltzmann方法的油水两相流动规律

文中采用随机生长四参数生成法,对储层岩石的二维微观孔隙结构进行了重构。基于格子Boltzmann方法,从孔隙尺度模拟了多孔介质中的油水两相流动,对不同驱替时刻多孔介质内流体分布进行了模拟,得到了油水两相相对渗透率曲线和油水压汞曲线,并分析了π准数(界面张力与压力梯度比值)对油水两相流动的影响。研究结果表明:润湿相(水相)沿着大孔道的中轴部位驱替非润湿相(原油),在小孔道残余部分原油,而随着水驱过程的继续进行,小孔道中的油也逐渐被驱替出来;随着含水饱和度的增加,油相相对渗透率逐渐下降,水相相对渗透率逐渐增加。当π准数减小时,油水两相相对渗透率值均增大,其中油相相对渗透率值增大幅度较水相相对渗透率值增大幅度更大,可通过提高驱动压力梯度或者降低界面张力提高采收率。     

基于虚拟狼群策略的分层分布式自动发电控制

为解决传统集中式自动发电控制(AGC)无法解决的大规模新能源接入电网所带来的强随机扰动问题,从AGC角度提出一种面向分布式能源、基于虚拟狼群策略的分层分布式控制方法,以实现区域的最优协同控制。该方法简称虚拟狼群策略,它结合新赢输评判标准、爬山算法和资格迹,通过智能体精确计算赢输评判标准并快速收敛到纳什均衡;在总功率指令分配部分采用协同一致性算法。通过对IEEE标准两区域电力系统改进模型以及湖北电网模型进行仿真,表明所提方法能实现区域协同控制、改善闭环系统性能、减少碳排放,同时具有更快的收敛速度。     

EJMA标准矩形波纹管计算公式探讨

美国膨胀节制造商协会标准（简称EJMA）从1985年修订第五版就给出了矩形波纹管的计算公式，其推导过程原理是按照材料力学超静定方法，将波纹部分的受力变成两端固支的两个梁的叠加，从而推导出计算公式，矩形波纹管实际的推导原理应按照长短边不等的框架处理，这样EJMA给出的公式与实际有很大误差。本文按照EJMA及实际情况分别给出了各个计算公式，从而判定了EJMA中计算公式的不准确。     

炭体在石墨化过程中的晶胀及其抑制方法

1前言在石墨电股及其他石墨产芯．的生产。卜，一般采用低硫石油焦作为原料，但是在石墨化这个最关键的工艺中，出现人们所不希叩的不可逆膨胀现象（晶胀），使近干成品的产’尼；易形成裂纹，引起体积密度、强度、导电系数下降，从而使电极质量下降，废品率上IU据有关资料报道，其导致原因是和焦炭杂原子（S、N）的含显、焦炭结构、孔隙率以及粘河杯I有关。下面是某厂1996年！～6月的石堆化工序。“’品的平均成品和废品比率：成品不（％）裂Yt／）义”H大品（％）：6）diirhl（I＞10t）5，411，5高功斯。U｛）t（1）．川1955（j．（（…     

基于分形理论的页岩基质表观渗透率研究

为了表征页岩基质表观渗透率,研究其动态变化规律,基于迂曲毛细管束分形理论及气体微观渗流机理,分别建立考虑吸附、滑脱、扩散及渗流的无机质和有机质表观渗透率模型,并通过面积系数加权得到页岩基质表观渗透率模型。结合实验数据及已有模型验证了新建模型的可靠性,定量分析了页岩基质微观孔隙结构(孔径、孔隙度、分形维数),外界环境(压力、含水饱和度、有效直径修正因子)及气体性质对页岩基质表观渗透率的影响。研究结果表明:随着储层压力的降低,无机质孔隙水膜厚度增大,有效直径减小,迂曲度分形维数增大,孔隙分形维数减小,气体滑脱效应增强,但仍以吸附影响为主,无机质表观渗透率总体呈下降趋势;有机质孔隙吸附气解吸使有效直径修正因子逐渐增大,迂曲度分形维数减小,孔隙分形维数增大,滑脱效应及努森扩散在低压小孔中增强,有机质表观渗透率总体呈上升趋势;有机质与无机质表观物性参数随压力、吸附层变化规律不同,渗透率差值较大,因此在页岩基质表观渗透率研究时应予以区分计算,避免其差异性所带来的误差。     

石墨电极的超声波检测

用超声波透射制品,测得超声波在制品中的穿透速度,是检测制品质量的无损检测方法之一。为了确定声速与电极炼钢单耗的关系,用振荡频率为６０ｋＨｚ,声速测量相对误差为１．５％的УК－１４П型超声波检测仪对Φ４００、Φ５５０和Φ６１０ｍｍ石墨电极进行分选,然后将合格品和条件废品两个等级电极分别在伏尔加格勒的一家冶炼厂进行炼钢试验。试验表明,测得声速值大的电极,炼钢单耗低;测得声速值最差的电极使用中折断最多。证明用超声波测电极声速是评价电极质量的可靠方法。表２参４石墨电极的超声波检测@李玉丹     

基于虚拟狼群控制策略的智能发电控制

解决雾霾问题重要途径之一是大规模引入可再生能源。新能源大规模接入会给电网带来随机扰动问题,如何保证新能源与电力系统兼容成为当务之急。该文提出一种面向分布式能源,基于多智能体随机一致博弈原理,融入新赢输评判标准和时间隧道思想的智能发电控制方法,即基于虚拟狼群控制策略的分层分布式控制(virtual wolf pack control strategy based hierarchical and distributed control,VWPCHDC),来获得区域的最优控制,以解决传统集中式自动发电控制难以解决新能源及分布式能源大规模接入电网所带来的随机扰动问题。通过改进的IEEE标准两区域负荷频率控制(load-frequency control,LFC)电力系统模型以及包含多种分布式能源及多个微网的智能配电网模型进行仿真验证。仿真表明所提策略能够获得区域协同控制,与传统方法相比,VWPC-HDC动态优化速度快,鲁棒性强,能提高新能源利用率,减少发电成本。     

电感耦合等离子体发射光谱法测定面制品中铝含量的不确定度评定及方法改进

采用微波消解-电感耦合等离子体发射光谱法(ICP-OES)测定面制品中铝的含量,对测定过程中可能引入的不确定度进行分析和评定。根据JJF 1059.1—2012《测量不确定度评定与表示》中规定,建立了不确定度评定的数学模型,分析不确定度的主要来源,并将各分量进行合成。当铝含量为47.9 mg/kg时,扩展不确定度为3.0 mg/kg(k=2)。针对引起测量不确定度的主要贡献者,通过几种改变测量方法的途径,使其中的3个主要分量分别从0.022 0、0.008 4、0.004 2下降为0.010 2、0.006 2、0.001 7,效果显著,达到了降低影响结果准确性因素的目的。     

Hadoop下多模式并行分类算法及其应用研究

根据人工神经网络自组织、高度并行以及具有非线性映射能力的特点,提出一种基于云计算的Hadoop多模式并行分类算法。通过将自组织映射网络与多个并行BP神经网络结合,提高多语义模式中复杂分类问题的学习效率和训练精度。采用Hadoop平台下的Map Reduce框架实现算法的并行处理,解决大规模数据样本训练时内存开销大、通信耗时长的问题。实验结果表明,与传统单BP多输出分类算法相比,该算法训练速度更快、分类精度更高,在处理大规模数据集时具有实时和高效的特性。