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1.
为了解决深海油气井工程和大洋科学钻探深部高温井段钻井液流变稳定性和护壁性能等变差问题,以复合粘土为造浆材料,通过优选抗温抗盐降滤失剂、防塌剂和高温稳定剂等关键处理剂及钻井液配方优化研究,研发了一套耐230℃高温海水钻井液配方。采用高温高压流变仪、六速旋转粘度计和高温高压滤失仪等仪器,开展耐230℃高温海水钻井液的综合性能评价,如热稳定性、高温流变性等。实验结果显示,密度1.5 g/cm3的钻井液在230℃老化16 h前后,表观粘度变化率为2.5%,高温高压滤失量为23 mL。研究结果表明,该海水钻井液抗温可达230℃,具有良好的抗高温稳定性、高温流变性能以及较低的高温高压滤失量,可满足深海高温硬岩钻探要求。 相似文献
2.
3.
5.
石油和天然气是全球和中国最重要的一次能源。石油工业的生存发展是由油气资源、市场、技术和社会政治经济环境等要素决定的,其中,技术进步是最活跃和最关键的因素之一。中国已成为全球油气生产消费大国,中国石油工业上游的发展也高度依赖石油科技的进步。中国石油工业已形成了先进完整的理论技术研发和装备制造体系,支撑了油气产量持续稳产和增产。未来是中国社会经济发展的关键期,石油工业必将面对重大挑战与新的技术需求,大力实施国家创新战略,发展具有国际领先水平的新一代勘探开发理论技术,支撑油气产业发展,保障国家油气能源安全。中国石油工业上游在未来面临的重大挑战与技术需求包括:①满足中国未来现代化建设的巨大油气需求和保障油气供应安全,这当中必须加大中国油气勘探开发,同时进一步扩大全球及"一带一路"油气投资与生产;②实现中国石油长期稳产2×108t/a以上;③实现中国天然气产量上升至3 000×108m3/a并长期稳产;④发展海洋及深水油气勘探开发先进技术与装备;⑤形成新一代石油工程服务技术装备和数字化转型。中国石油工业上游未来的科技攻关方向和研发重点包括:①先进的石油大幅度提高采收率技术;②大气田勘探与复杂气田提高采收率技术;③非常规油气勘探开发技术;④海洋及深水油气勘探开发技术及装备;⑤"一带一路"油气勘探开发技术;⑥新一代石油工程服务技术装备和数字化转型。 相似文献
6.
监测对于国家公园的科学保护管理与规划具有重要意义。中国正处于国家公园体制建设初期,有必要深入研究如何建立国家公园监测体系。以近20年来发展迅速的美国、加拿大和英国的国家公园监测体系为研究对象,基于文献调查和比较分析,从监测内容框架与指标、数据管理与转化、组织和保障3个方面梳理在各自资源与管理背景下国家公园监测体系的基本特点,并提取出面向规划管理的国家公园监测体系建设的16个基本要点,为我国提供借鉴和启示。 相似文献
7.
根据材料力学的基本理论,分析平面弯曲梁强度中的两个问题:一是截面形状对梁弯曲正应力强度的影响;二是工字型截面梁截面上的最大切应力与腹板名义平均切应力的关系。定量求出各种截面形状对梁弯曲正应力强度的影响程度、工字型截面梁的截面尺寸变化对截面上最大切应力的影响规律。研究结果表明,当矩形截面横放且宽高比大于1.396 26时,其弯曲正应力强度差于圆形截面;当工字型截面竖放程度小于矩形截面的竖放程度时,如果工字型截面的腹板很矮或很宽,则工字型截面的弯曲正应力强度差于矩形截面。对于一般的截面尺寸,工字型截面上的最大切应力并不等于腹板名义平均切应力,仅在特定的截面尺寸条件下,工字型截面上的最大切应力才等于腹板名义平均切应力。研究结果修正了现行材料力学课程教学中的一些模糊概念,此研究过程和研究方法也为提高学生的科学素养和培养学生的科学研究能力提供了一个良好的案例,对材料力学课程教学具有重要意义。 相似文献
8.
Identification of potential technologies for 1,4-Butanediol production using prospecting methodology
Ramon Geraldo Campos Silva Tatiana Felix Ferreira Élcio Ribeiro Borges 《Journal of chemical technology and biotechnology (Oxford, Oxfordshire : 1986)》2020,95(12):3057-3070
1,4-Butanediol (1,4-BDO) is a four-carbon diol used for industrial applications such as organic solvents, and the production of adhesives, fibers and polyurethanes. 1,4-BDO currently is produced through several petrochemical routes: hydrogenation of maleic anhydride, isomerization of propylene oxide, acetoxylation of butadiene, and the reaction between formaldehyde and acetylene. The current trends in 1,4-BDO production involve the utilization of renewable sources such as biomass. In this context, the present study aimed to identify promising technologies of 1,4-BDO production through prospecting methodology based on the analyses of patents and scientific article, describing the most relevant aspects of those emerging technologies. An increasing amount of 1,4-BDO production focused on biotechnological routes has been reported, with the US heavily involved in the development of new technologies. This study tracked three promising technologies which have potential for application in a biorefinery context because those processes involve (i) production of 1,4-BDO from sugars, classified herein as the biotechnological route; (ii) production of intermediates from sugar fermentation followed by catalytic conversion into 1,4-BDO, classified herein as the hybrid route, and (iii) furan/furfural conversion into 1,4-BDO. © 2020 Society of Chemical Industry 相似文献
9.
Due to its outstanding ability in processing large quantity and high-dimensional
data, machine learning models have been used in many cases, such as pattern recognition,
classification, spam filtering, data mining and forecasting. As an outstanding machine
learning algorithm, K-Nearest Neighbor (KNN) has been widely used in different situations,
yet in selecting qualified applicants for winning a funding is almost new. The major problem
lies in how to accurately determine the importance of attributes. In this paper, we propose a
Feature-weighted Gradient Decent K-Nearest Neighbor (FGDKNN) method to classify
funding applicants in to two types: approved ones or not approved ones. The FGDKNN is
based on a gradient decent learning algorithm to update weight. It updatesthe weight of labels
by minimizing error ratio iteratively, so that the importance of attributes can be described
better. We investigate the performance of FGDKNN with Beijing Innofund. The results show
that FGDKNN performs about 23%, 20%, 18%, 15% better than KNN, SVM, DT and ANN,
respectively. Moreover, the FGDKNN has fast convergence time under different training
scales, and has good performance under different settings. 相似文献
10.