油田污水中咪唑啉缓蚀剂浓度检测技术研究

研究评价了油田污水中咪唑啉缓蚀剂浓度检测的七种方法 ,其中紫外光分析法和显色反应法适合于低浓度咪唑啉缓蚀剂检测 ,且方法简便、速度快、成本低 ,检测浓度范围 2～ 5 0mg/L。     

含CO2天然气井腐蚀规律及腐蚀预测研究

通过对气井腐蚀因素、腐蚀规律和腐蚀程度预测研究，旨在挖潜造成气井腐蚀的主要因素，揭示气井腐蚀速率与各腐蚀因素存在的内部规律，并预测不同条件下气井的腐蚀程度，以便为油田气井防腐提供理论参考。     

油田气井腐蚀因素与防护对策研究

从四个不同途径研究油田气井腐蚀因素,找出气井腐蚀的主要原因,并针对腐蚀原因提出防护措施。     

基于改进即时学习算法的湿法冶金浸出过程建模

针对湿法冶金浸出过程中存在的多变量、非线性和多工况等问题,采用基于即时学习算法的最小二乘支持向量机建立浸出率的预测模型。将时间有序性引入到即时学习算法学习集的选取规则中以确定系统当前工作点的建模邻域,从而提高模型精度;引入累计相似因子以提高所建模型的实时性,并利用自适应相似度阈值来判定是否需要重新建立当前工作点的局部模型。将改进的建模方法应用到湿法冶金浸出过程浸出率的预测中,仿真结果表明,所建模型具有较高的精度和实时性,可用于湿法冶金工业生产过程。     

有限水层对物体运动影响的数值计算研究

穿越自由液面过程中航行体表面携带的附着水层会对分离物体受力及分离运动产生重要影响。首先采用流体体积方法（Volume of Fluid,VOF）建立了圆柱运动的刚体动力学方程和气液两相流动N-S方程的耦合求解模型,基于试验数据验证了算法的准确性。在此基础上,开展了不同外形物体穿越有限水层的计算分析。研究了不同形状、结构质量、运动形式、水层厚度等因素对物体穿越有限水层的受力情况和运动变化规律。     

波长色散X射线荧光光谱法测定五氧化二钒中主次组分

采用熔融法制备试样,以混合熔剂(m_Li2B4O7∶m_LiBO2=67∶33)做熔剂,同样品放入铂-黄金坩埚中熔融成玻璃片,其中加入硝酸铵作为氧化剂可避免砷在熔融过程中的损失。通过熔融条件对比试验确定了熔剂稀释比为1∶13,熔融温度为950 ℃。以五氧化二钒高纯试剂作为基体,加入标准物质,制备标准融片并绘制五氧化二钒、铁、磷、硅、砷、氧化钾、氧化钠主次成分的校准曲线,建立了X射线荧光光谱法(XRF)测定五氧化二钒中主次成分的方法。结果表明,铁、磷、硅、砷、氧化钾、氧化钠次量成分的检出限分别为200、100、100、100、100、100 μg/g,相对标准偏差(RSD)均小于0.2%。对五氧化二钒实际样品进行分析,实验方法的测定结果与目前行业标准所用方法的测定结果具有良好的一致性。     

水基解卡剂WJK—1的研制与评价

通过基液聚环氧乙烷环氧丙烷醚的合成和各组份筛选,研制了由聚醚基液、两种快速渗透剂、两种表面活性剂及一种脱水剂（泥饼压缩剂）组成的水基解卡剂WJK－1。在室内考察了WJK－1的各项有关性能：对水基 泥浆性能的影响,加入加重剂对解卡时间的影响,解卡剂的耐热性,泥浆含盐量的影响;与油基解卡剂相比,水基解卡剂在密度小于1.45g/cm^3泥浆中解卡较快,在密度大于1.45g/cm^3泥浆中解卡较慢。在一发生卡钻的井浆中（密度1.54g/cm^3）分别加入WJK－1和油基解卡剂,在室内用解卡仪测得解卡时间分别为196min和169min。WJK－1基本上无荧光。     

确定气井腐蚀因素的四种方法

1．从产出水性质看腐蚀因素 中原油田气井产出水的水体性质有三个特点：（1）CO2含量高。气井产出水CO2一般在300mg／L以上。     

惰性气体熔融-热导/红外法同时测定钛合金中氧氮氢

以合适的钛合金标准样品绘制校准曲线,用惰性气体熔融-热导/红外法测定,建立了钛合金中氧、氮和氢的同时测定方法。确立了最佳实验条件:对于0.13～0.15 g试样, 镍篮助熔剂的用量为1 g,分析功率为0.55 kW。氧、氮和氢的线性范围分别为0.000 1%～0.1%、0.000 1%～0.01%和0.000 05%～0.002%(质量分数),方法检出限分别为0.000 045%、0.000 061%和0.000 018%(质量分数)。采用实验方法测定钛合金实际样品中氧、氮和氢,测定结果与国家标准方法(GB/T4698.7-2011和GB/T4698.15-2011)的测定结果基本一致,相对标准偏差(RSD, n=6)在0.14%～4.6%范围。     

基于KFCM和AMDE-LSSVM的软测量建模方法

针对软测量建模过程中模型存在失效问题,提出了一种基于KFCM和AMDE-LSSVM多模型的软测量建模方法。首先,采用核模糊C均值聚类(Kernel-based fuzzy c-means algorithm,KFCM)对训练样本数据进行划分,然后利用最小二乘支持向量机(least squares vector machina,LS-SVM)对每个聚类建立子模型,并使用自适应变异差分进化算法(Adaptive Mutation different evolution, AMDE)对最小二乘向量机中的径向基宽度和惩罚系数进行寻优。将提出的算法用于秸秆发酵关键参数乙醇浓度、基质浓度（总糖浓度）、菌体浓度检测中,通过软测量建模得到的预测值与离线化验值进行对比,证明方法的有效性。实验结果表明,改进后的算法克服了差分进化算法中容易陷入局部最优,早熟收敛的现象;建立的新模型相比单一模型,乙醇浓度、基质浓度（总糖浓度）、菌体浓度测量误差分别为0.64%,1.85%和0.75%,具有更好地适应秸秆发酵过程、提高测量精度的优势。