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1.
针对低渗油藏注水开发过程中对储层微裂缝简单调驱后,注入水易沿高渗条带发生绕流造成开发效果严重受限的问题,评价了泡沫体系起泡、稳泡性能和一种改性淀粉凝胶成胶性能,开展了泡沫微观调驱和裂缝性低渗岩心复合体系协同驱油实验,并利用径向流模型模拟油藏实际井网对复合体系协同驱油适应性进行了验证。实验结果表明:起泡剂和稳泡剂最佳质量分数分别为0.5%和0.1%,改性淀粉凝胶体系成胶后具有较高强度和突破压力;注入泡沫体系后水驱,小孔隙微观驱油效果较前期水驱提高14.21%,其在渗透率级差约为30时具有更好的调剖性能;裂缝性低渗油藏水驱过程中,采用改性淀粉凝胶联合泡沫协同驱油效果最佳,其较注入单一改性淀粉凝胶或泡沫体系后水驱采收率可分别提高22.17%和46.07%,且径向流模型验证实验表明该协同驱油方法在裂缝性低渗油藏的适应性较好。 相似文献
3.
为进一步开发利用茶渣中的多糖类物质,以绿茶水提之后的茶渣为原料,以水溶性还原糖得率为考察指标,在优化筛选辐照降解、碱降解、酸降解制备水溶性还原糖的基础上,探讨辐照预处理+碱降解+酸降解绿茶渣制备水溶性还原糖的效果。结果表明,辐照降解在辐照吸收量为1 200kGy的降解效果最佳,水溶性还原糖得率为4.13%;碱降解的最佳工艺组合为0.05mol/L氢氧化钠于90℃下降解1h,水溶性还原糖得率为2.08%;酸降解的最佳工艺组合为9%硝酸于100℃下降解2h,水溶性还原糖得率为10.57%;辐照预处理+碱降解+酸降解的最佳工艺组合为先将茶渣进行1 000kGy剂量的辐照降解,然后采用最佳碱降解工艺组合进行降解,再采用最佳酸降解工艺组合进行降解,水溶性还原糖得率为13.18%,说明1 000kGy辐照预处理+最佳碱降解+最佳酸降解的组合工艺是利用绿茶渣制备水溶性还原糖的最优工艺技术。 相似文献
4.
利用固定化细胞技术提高热带假丝酵母降解高浓度噻吩的效率,考察了固定化包埋的载体类型及固定化的方法,优化了固定化微球降解噻吩的实验条件。实验结果表明:用2%的海藻酸钠固定化热带假丝酵母,微球表面可形成一层致密的薄膜,将大量细胞包埋在微球里,菌体密度达到5×1010 CFU/g微球;噻吩降解实验中较佳条件为:微球接种量7 g/100 mL、培养基初始pH 8.5~9.0、培养温度30℃。在500 mg/L噻吩的培养液中,培养16 h时降解可达62.3%。 相似文献
5.
以获得重大突破的鄂宜页1井为研究对象,对寒武系水井沱组黑色页岩进行了有机地球化学、矿物X射线衍射、场发射扫描电镜及核磁共振分析等测试,研究了鄂西宜昌斜坡区页岩储层的发育特征。该区页岩主要由黏土矿物、石英和碳酸盐矿物组成,由浅至深表现出黏土矿物和碳酸盐矿物逐渐减少、石英含量逐渐增加的趋势,总体上显示出"高钙低硅"特征;页岩的孔隙度与有机碳含量表现出正相关性,尤其有机碳含量大于2.0%的层段,页岩孔隙度随有机碳升高而增大明显;页岩孔隙以微孔和小孔为主,小孔和中孔对孔隙度贡献明显;页岩中脆性矿物内的孔隙对页岩基质孔隙的贡献稳定,而有机质孔和黏土矿物层间孔隙的贡献与其各自含量变化相关,随深度的增加有机质孔贡献逐渐升高,而黏土矿物层间孔隙贡献逐渐降低。 相似文献
6.
采用超声波辅助二元混合溶剂对黄姜黄色素的提取工艺过程进行研究,在考察了溶剂配比、料液比、提取时间、超声功率的单因素实验基础上,对这4个因素进行L31(45)的二次通用旋转组合设计优化实验。以黄色素提取率为目标建立数学回归模型,通过对实验结果进行方差分析及对数学模型进行优化得到优化工艺条件:丙酮∶无水乙醇为1∶5(体积比),料液质量体积比1∶11 g/m L,提取时间70 min,超声功率90 W。在此条件下,黄色素的提取率为0.160 4‰。该提取工艺稳定,可为黄姜黄色素超声提取放大工艺研究以及资源化利用提供理论参考。 相似文献
7.
8.
由于天然气净化厂脱硫胺液中含有甘醇类降解产物,二甘醇(DEG)和三甘醇(TEG)难于准确称量,以DEG或TEG为内标物的毛细管气相色谱法测定胺液中MDEA的含量时,会产生较大的误差。为避免这种影响,建立了以甲苯为内标物的毛细管气相色谱测定法:选用美国Agilent HP-50+毛细管柱来分析胺液中甲基二乙醇胺(MDE)的含量;定量方法为内标法;对三甘醇(TEG)和甲苯进行分析对比,最终选用甲苯作为内标物;使用MINITAB 15.1处理实验数据。实验结果表明:MDEA和甲苯出峰稳定,重复性好;方法回收率为99%~101%,相对标准偏差<2%。该法精密度和准确度较高,不仅可用于天然气净化厂胺液中MDEA含量的测定,而且对同类胺液的MDEA含量测定研究也有一定的借鉴作用。 相似文献
9.
基于位置的社交网络利用用户的签到数据进行兴趣点(POI)推荐,但是出于对数据隐私的考虑,各种社交平台之间不愿意直接共享数据。为综合各个社交平台的数据从而提供更好的POI推荐服务,提出一种基于局部敏感哈希(LSH)的隐私保护POI推荐算法。通过LSH选取相似用户集合,极大地减少计算量,满足用户的快速响应需求。利用LSH和Paillier同态加密技术,在计算过程中保护数据隐私不被泄露。真实数据集上的实验结果表明,在响应时间和预测准确度上,该算法优于传统基于用户的协同过滤推荐算法。 相似文献
10.