碳中和背景下配电网差异化节能降耗潜力评估分

为了提高配电网差异化节能降耗效果，解决现有潜力评估方法存在的应用性能差的问题，提出碳中和背景下配电网差异化节能降耗潜力优化评估方法。根据配电网的空间结构，构建相应的等值电路模型。在该模型下，从设备损耗和运行附加损耗2个方面计算配电网的损耗量。根据损耗量计算结果，确定配电网差异化碳中和节能降耗方式。从静态和动态2个角度设置潜力评估指标，通过指标数据处理、指标权重求解等步骤，得出配电网差异化节能降耗潜力的综合量化评估结果。将设计潜力评估方法应用到配电网的差异化节能降耗改造工作中，能够有效降低配电网的实际线损量、降低区域损耗费用，并具有较高的应用价值。     

塔里木盆地塔西南坳陷柯东构造带甫沙4井原油来源及充注过程

甫沙4井位于塔里木盆地塔西南坳陷昆仑山前冲断带的柯东构造带上，北部和东部分别发育有柯克亚和柯东1井油气田。为研究甫沙4井原油来源与充注过程，对原油样品和连续抽提后的含油砂样各组分（游离态、束缚态、包裹体）进行GC、GC?MS和 GC?IRMS分析，与柯克亚凝析油气田油样进行油—油对比。结果表明：甫沙4井晚期充注原油组分具有C_29?32重排藿烷、重排甾烷和Ts相对含量高，C_27?29甾烷ααα 20R分布呈反“L”型，以及正构烷烃单体碳同位素值较低等特征，与柯克亚凝析油气田来源于二叠系普司格组（P_2?3p）烃源岩的主体原油（I类）地球化学特征一致。而早期充注的原油组分具有重排藿烷、重排甾烷和Ts相对含量较低，C_27?29甾烷ααα 20R分布呈“V”型，以及正构烷烃单体碳同位素值较高等特征，与柯克亚凝析油气田来源于中—下侏罗统湖相泥岩的II类原油地球化学特征一致。甫沙4井经历3个阶段成藏过程：①在上新世，二叠系烃源岩于生油晚期阶段生成的I类原油运移至柯克亚构造带或柯东构造带深部形成油藏；②在更新世早期，侏罗系烃源岩于生油早—中期生成的II类原油运移至甫沙4井白垩系储层；③在第四纪，强烈的构造作用使深部I类原油沿断裂调整进入甫沙4井白垩系储层。最终造成甫沙4井白垩系储层II类原油先充注，I类原油后充注的特殊现象。     

十二碳醇酯同分异构体比例的影响因素

为了分析十二碳醇酯产品中的杂质对贮存后产品的伯 /仲酯比例的影响，通过在十二碳醇酯中添加杂质异丁醛、 2，2，4-三甲基 -3-羟基戊酸、异丁酸以及三甲基戊二醇，检测杂质对十二碳醇酯伯酯、仲酯及总含量稳定性的影响。结果表明：异丁醛、异丁酸及羟基戊酸会对十二碳醇酯伯 /仲酯比例的稳定性产生明显影响，加入 3种杂质后均使仲酯的含量明显上升，伯酯明显下降，而总含量没有明显变化。而三甲基戊二醇对十二碳醇酯含量没有明显的影响。     

关于发布《高耗能行业重点领域节能降碳改造升级实施指南(2022年版)》的通知(发改产业[2022]200号)

各省、自治区、直辖市及计划单列市、新疆生产建设兵团发展改革委、工业和信息化主管部门、生态环境厅(局)、能源局:按照《关于严格能效约束推动重点领域节能降碳的若干意见》《关于发布〈高耗能行业重点领域能效标杆水平和基准水平(2021年版)〉的通知》有关部署,为推动各有关方面科学做好重点领域节能降碳改造升级,现发布《高耗能行业重点领域节能降碳改造升级实施指南(2022年版)》,并就有关事项通知如下。     

浅谈低渗透油藏渗吸采油技术进展与展望

石油作为国家重要的战略资源,是确保国民经济稳定发展的重要保障。在新时期必须要高度重视低渗透油藏渗吸采油技术的深入研究,因为低渗透油藏的储层物性差,存在着孔喉细小、阻力增大、油层泥沙交互等多种不良影响,如果采用常规的开采技术很容易导致低渗透油藏的开采效率明显降低,本文对低渗透油藏渗吸采油技术进行深入地分析和探究,总结技术的要求和特点,为未来的低渗透油藏开采提供相应的展望。     

毫米波三维异质异构集成技术的进展与应用

三维异质异构集成技术是实现电子信息系统向着微型化、高效能、高整合、低功耗及低成本方向发展的最重要方法,也是决定信息化平台中微电子和微纳系统领域未来发展的一项核心高技术。文章详细介绍了毫米波频段三维异质异构集成技术的优势、近年来的发展趋势以及面临的挑战。利用硅基MEMS 光敏复合薄膜多层布线工艺可实现异质芯片的低损耗互连,同时三维集成高性能封装滤波器、高辐射效率封装天线等无源元件,还能很好地处理布线间的电磁兼容和芯片间的屏蔽问题。最后介绍了一款新型毫米波三维异质异构集成雷达及其在远距离生命体征探测方面的应用。     

基于改进残差特征蒸馏的轻量级超分辨率网络

基于深度学习的图像超分辨率算法通常采用递归的方式或参数共享的策略来减少网络参数，这将增加网络的深度，使得运行网络花费大量的时间，从而很难将模型部署到现实生活中。为了解决上述问题，本文设计一种轻量级超分辨率网络，对中间特征的关联性及重要性进行学习，且在重建部分结合高分辨率图像的特征信息。首先，引入层间注意力模块，通过考虑层与层之间的相关性，自适应地分配重要层次特征的权重。其次，使用增强重建模块提取高分辨率图像中更精细的特征信息，以此得到更加清晰的重建图片。通过大量的对比实验表明，本文设计的网络与其他轻量级模型相比，有更小的网络参数量，并且在重建精度和视觉效果上都有一定的提升。