基于Solidworks的筒体设备法兰组对装置建模和运动仿真

本文在分析压力容器筒体与设备法兰结构特点的基础上,对筒体设备法兰自动组对的问题进行了研究,提出了一种具有快速调心、导向对中功能的筒体设备法兰自动组对平台的设计方案。通过Solidworks对平台的关键部件进行了三维建模和运动仿真,证明该方案具有实际可行性。     

北沙参乙醇分级多糖的理化性质及抗氧化活性研究

采用水提醇沉法分级纯化得到4种北沙参多糖(GLP-30、GLP-50、GLP-70、GLP-剩余),采用傅里叶变换红外光谱、高效液相色谱、凝胶渗透色谱、扫描电镜以及差示扫描量热—热重分析等进行分析,并测定其抗氧化活性。结果表明:4种北沙参多糖均具有多糖的典型基团,但差示扫描量热结果相差较大;各多糖组分分子量随乙醇浓度的增加而降低;不同组分间的多糖得率及单糖含量有一定差异,其中GLP-50得率(5.43%)和半乳糖醛酸含量(2.03%)最高,蛋白含量(7.66%)较高,具有最高的保油性,在清除DPPH自由基和羟基自由基中表现出最高的抗氧化能力。乙醇分级沉淀的方法可用于分级纯化北沙参多糖组分,其中50%乙醇更适宜沉淀制备北沙参多糖,且所得多糖抗氧化性较强。     

不同产地北沙参多糖的性质和生物活性研究

对10个产地北沙参中多糖的提取率、可溶性总糖含量、黏度、分子量分布、抗氧化及降血糖活性进行了研究。结果表明:产地不同,北沙参多糖的理化性质和生物活性存在差异,但具有相似的紫外、红外光谱学性质及分子量分布。多糖提取率范围在(13.20±0.07)%～(26.75±0.01)%之间,可溶性总糖含量范围为(81.28±0.02)%～(89.10±0.10)%,黏度范围为(6.55±0.05)Pa·s～(9.40±0.10)Pa·s;其中产地为河北安国的北沙参多糖对DPPH和羟基自由基的清除率以及对α-葡萄糖苷酶的抑制率最高,半数清除率浓度(half maximal inhibitory concentration,IC50)分别为0.237、0.564、10.614 mg/mL。     

相似系数阈值滤波的数据驱动控制束偏移

高斯束偏移不仅具有接近波动方程偏移的精度，而且具有Kirchhoff偏移灵活、高效的特点。然而当实际地震采集数据中含有较强噪声时，易产生偏移假象而影响成像质量。为此，在传统高斯束偏移的基础上，根据有效信号和干扰信号在τ-p域中的相干性差异，发展了一种基于相似系数阈值滤波的数据驱动控制束偏移方法。采用数据驱动策略，在高斯束偏移成像过程中，先计算τ-p道集的相似系数，再通过设定相似系数阈值控制干扰信号，从而降低偏移剖面中的随机噪声；控制束偏移可以直接提取角度域共成像点道集，无需复杂的角度映射变换且具有更高信噪比。模型测试及实际资料处理结果表明：对于低信噪比数据，控制束偏移剖面的信噪比明显高于常规高斯束偏移，但会损失相对振幅的可靠性；尽管控制束偏移在τ-p道集的滤波过程增加了一定的计算量，但总体与常规高斯束偏移方法的计算效率相当；相似系数阈值参数选取十分关键，阈值较小时偏移噪声较强，但过大阈值也可能压制部分有效信息或产生偏移假象，选取合适的阈值参数才能得到较理想的偏移剖面。     

海藻纤维棉涤纶三组分混纺纱性能研究

海藻纤维具有吸湿透气、抗菌除臭等特性。为了扩大其应用范围,对海藻纤维与棉、涤纶进行三组分纺纱试验,研究了混纺比对其拉伸性能、毛羽和条干均匀度的影响。结果表明,随着海藻纤维含量的提高,纱线强伸性下降,毛羽指数上升;纱线条干均匀度与混纺纤维整齐度有关,整齐度越高,条干越均匀。其中海藻纤维/棉/涤纶混纺比为20/65/15时纱线物理性能较好,适合实际应用。     

水基电解质隔膜流延法制备与性能研究

因为水基电解质隔膜流延法制备具有高效、低成本、低污染等优点，故提出了一种以流延机制备电解质隔膜工艺过程，主要针对以α-LiAlO2为粉料，蒸馏水和聚乙烯醇（PVA）的混合溶液为黏结剂，通过流延机流延制备大面积高强度环保型的水基电解质隔膜，并对隔膜和电池性能进行了测试。结果表明:所制备水基隔膜平均孔径为0.217 μm，孔隙率为61.63%，通过组装1.5 kW电堆进行实验验证，0.7 V恒电压下放电最大功率在1.718 kW，比设定值1.5 kW超过13%，功率稳定输出在1.5 kW运行超过了900 h。该研究为后期大功率熔融碳酸盐燃料电池研发奠定基础。     

基于米兰科维奇理论的湖相细粒沉积岩高频层序定量划分

湖相的细粒沉积同时具有高度的连续性和分辨率，其忠实地记录了湖泊流域的气候和环境变化的信息，由于沉积过程的稳定性，使得这种湖相细粒沉积成为米兰科维奇旋回分析的理想载体，而米兰科维奇理论的时间内涵是进行高频旋回划分和对比有效手段，可以提高地层划分的时间分辨率，是传统层序地层学的有力补充。精确识别米氏旋回是湖相细粒沉积岩高频层序划分的基础，约束沉积速率的变化是米氏旋回识别的关键。针对陆相沉积地层相变快、非均质性强等特点，以磁化率作为替代性指标，引入进化谐波（EHA）和平均频谱拟合差（ASM）分析技术，约束纵向上沉积速率的变化，更精确识别米兰科维奇旋回信号。结合高分辨率层序地层学基准面旋回理论，四级层序与中期基准面旋回对应，时间量化为405 kyr；五级层序与短期基准面旋回对应，时间量化为100 kyr；六级层序与超短期基准面旋回对应，时间量化为40 kyr，最终分别以长偏心率、短偏心率和斜率周期曲线作为四级、五级和六级层序划分的参考曲线，实现湖相细粒沉积岩高频层序定量划分。     

基于多变量时间序列及向量自回归机器学习模型的水驱油藏产量预测方法

提出了一种基于多变量时间序列(MTS)及向量自回归(VAR)机器学习模型的水驱油藏产量预测方法,并进行了实例应用。该方法在井网分析的基础上通过MTS分析对注采井组数据进行优选,并将井组内不同采出井产油量及注入井注水量作为彼此相关的时间序列,通过建立VAR模型从多个时间序列中提取出相互作用规律,挖掘注采井间流量的依赖关系从而进行产量预测。水驱油藏历史生产数据分析结果表明,与数值模拟历史拟合结果相比,机器学习模型产量预测结果具有更高精度,同时不确定性分析提升了预测结果的安全性。通过脉冲响应分析对注入井的采油贡献量进行评价,可为注水开发方案调整提供理论指导。