考虑井眼清洁条件下的小井眼钻井液性能优化研究北大核心

新疆油田玛湖部分区块采用长水平段(超2000 m)小井眼技术进行钻井和开发。在钻井过程中,井眼不清洁导致的卡钻,井筒压力过大导致的漏失问题严重制约了该区块的高效经济开发。钻井液性能的优化是解决上述问题的关键方法之一。为此,采用了CFD数值模拟的方法,建立了环空固液两相流模型,探究了不同钻进参数下钻井液不同流变参数(赫巴流变模型)对岩屑运移和环空压耗的影响。根据数值模拟结果可知:(1)提升钻井液密度有利于提高携岩能力;(2)不同钻进参数下,钻井液流变参数对岩屑运移作用效果不同;(3)钻井液流变参数并非越大越有利于岩屑运移;(4)结合玛湖区块特征,确立了最优钻井液流变参数范围,并将该范围成功的应用于现场。     

火麻仁油微乳凝胶面膜的制备及初步评价

目的:制备火麻仁油微乳凝胶补水面膜并对其理化性质、保湿性和抗氧化活性进行评价.方法:通过伪三元相图确定火麻仁油微乳最佳处方,采用单因素及正交试验优化火麻仁油微乳凝胶处方,载入保湿活性物质制得火麻仁油微乳凝胶面膜并对其质量、稳定性、保湿性和抗氧化活性进行评价.结果:火麻仁油微乳最佳处方:火麻仁油0.2％、PEG-20氢化蓖麻油0.53％、1,3丙二醇0.27％.火麻仁油微乳凝胶最佳处方为卡波姆-940含量1％,丙三醇含量5％,稀释倍数30倍.制得的微乳凝胶澄清透明、涂展性较好、易清洗、不油腻;平均粒径为(30.91±0.31)nm,PDI为0.299±0.017,电位为(-3.54±0.43)mV;黏度为494725.15 mPa·s;pH值为5.50±0.01;保湿效果优于市售某凝胶面膜;火麻仁油微乳凝胶面膜对DPPH自由基清除率高于火麻仁油毛油,质量浓度为6 mg·mL-1时可达62.39％,IC50为3.71 mg·mL-1.结论:火麻仁油微乳凝胶面膜安全、稳定,制备工艺简单,对皮肤具有良好的补水和抗氧化效果,具备开发和推广的价值.     

广义正交码索引调制系统的性能分析

摘 要：为了提高码索引调制（code index modulation，CIM）系统的传输效率，提出了一种具有更低复杂度的单输入单输出（single input single output，SISO）的广义正交码索引调制（generalized orthogonal code index modulation，GQCIM）系统。CIM 系统使用扩频码和星座符号传输信息，但只能激活两个扩频码索引和一个调制符号。而 GQCIM 系统以一种新颖的方式克服了只激活一个调制符号的限制，同时充分利用了调制符号的正交性，增加扩频码索引以传输更多的额外信息位，提高了系统的传输效率。此外，分析了GQCIM系统的理论性能，推导了误码率性能的上界。通过蒙特卡罗仿真验证了GQCIM系统的性能，对比发现GQCIM系统的理论和仿真性能一致。而且在相同的传输效率下，结果显示GQCIM系统的性能优于同样具有正交性的调制系统，如广义码索引调制（generalized code index modulation，GCIM）系统、CIM系统、码索引调制-正交空间调制（code index modulation aided quadrature spatial modulation，CIM-QSM）系统、码索引调制-正交空间调制（code index modulation aided spatial modulation，CIM-SM）系统、脉冲索引调制（pulse index modulation，PIM）系统。     

刚性航天器的预定义时间滑模控制

针对刚性航天器在姿态跟踪控制中存在的系统不确定及外界干扰等问题,提出了一种预定义时间滑模控制器(PTSMC).首先,给出了以四元数为姿态参数的航天器姿态跟踪控制系统,利用误差四元数和误差角速度设计了预定义时间滑模面.然后,考虑了航天器系统的不确定性和外界干扰设计了一种非保守上界的PTSMC,并通过边界层技术降低了系统抖动.最后,通过设计Lyapunov函数,证明了所提出的控制器的预定义时间稳定性和系统收敛时间上界的非保守性.仿真结果表明,刚性航天器的姿态跟踪误差精度可达1.5×10-6 rad,角速度跟踪误差精度可达2×10-6 rad/s.与现有的预定义时间控制器相比,所提出的控制器的稳定时间上限是更加非保守的,与传统PD控制和非奇异终端滑模控制相比,所提出的控制器具有更高的跟踪精度和鲁棒性.通过3自由度气浮平台的姿态跟踪实验进一步说明了控制方案的有效性,其中角度跟踪误差小于0.1 rad,位置跟踪误差小于0.2 m.     

深度元学习在无人驾驶中的应用前景

在无人驾驶发展的初期,科学家们依靠数学方法与计算机视觉领域的相关技术创造出无人驾驶算法,其性能和安全性都不是很理想。近年来,随着深度学习的不断发展,无人驾驶领域出现了越来越多与深度学习相关的优秀算法。与传统算法相比,与深度学习相结合的无人驾驶算法有着更为优秀的性能,无人驾驶技术也随着深度学习的发展不断向商用化推进,其中具有代表性的产品即为近年来美国特斯拉公司生产的车辆,其拥有较为完善的辅助驾驶系统,可以将其看作一款非常典型的无人驾驶产品。本文将从目标检测以及目标跟踪两个领域分析深度元学习在无人驾驶领域中的应用前景。     

关键技术成果通过鉴定 中国石油助力石油“稀土”规模效益开发

上证报中国证券网讯12月28日,中国石油《强非均质特超稠油开发关键技术及工业化应用》成果鉴定会在京举行。据悉,鉴定委员会由17位院士、专家组成。鉴定委员会表示,该成果针对超稠油开发动用和特稠油强非均质油藏大幅度提高采收率的世界级难题,通过多学科持续攻关,形成了适合陆相强非均质稠油开发热采理论技术体系,大幅度提高了采收率,降低了生产成本,建成了全球最大的优质环烷基稠油生产基地。     

典型石油污染土壤中PAHs污染特征分析

为探讨废弃井场中土壤PAHs污染状况,采取江汉油田废弃井场土壤样品,对16种PAHS的质量分数及组成特征和垂直分布特征进行研究.结果表明:分析样品中∑16PAHs质量分数范围0.0084～2.5956μg·g-1,146号采样点PAHs质量分数均大于147号采样点,PAHS组成多以2～3环为主,∑16PAHs和单体分布基本一致,其中土壤层位在0～20 cm时,菲(Phe)、荧蒽(Flu)、屈(chr)占比较大,为主要污染物;147号采样点,PAHs多以5～6环为主,屈(Chry)、苯并(b)荧蒽(BbF)占比较大,土壤∑16PAHs和单体质量分数随深度增加而减小.通过单组分比值(Ant/(Ant+Phe))的分析得出,146号采样点土壤中PAHs多为石油源,而147号采样点土壤中的PAHs多为燃烧源,且Fla/(Fla+Pyr)比值大于0.5,说明来源于煤、植物、木炭燃烧.     

虚拟植入技术在电视节目制作中的应用

伴随虚拟现实技术在影视制作方面的发展,虚拟现实技术衍生出了一批新形态影视制作手段和呈现方式.例如,电视节目制作领域先后出现了虚拟演播室技术和虚拟植入技术,成为目前在电视节目制作领域应用最为广泛的技术.通过剖析虚拟植入技术的特点,分析虚拟植入系统的构成及功能,进而阐述虚拟植入技术在电视节目制作领域的应用及实现方式,为推动5G+4K/8K+AI发展时期电视节目制作技术的发展提供一些基础经验.