鄯善油田提压注水试验应用效果评价

低渗油藏的主要特征是具有小孔隙、细喉道、高渗流阻力和低吸水能力。油井产油能力和吸水能力都非常低。流体在地层中的流动受毛管力、贾敏效应等因素影响,注水井大多启动压差大,要求注水压力高,注水难以达到配注要求。在低渗油田注水开发过程中,存在许多欠注井,常规的酸化、压裂增注的效果不明显。特别是Ⅱ、Ⅲ类储层压力扩散困难,不能建立有效的压力驱替梯度。为了增加驱动压力梯度,提高Ⅱ、Ⅲ类层的吸水强度,提高储量动用程度,制定并实施了微超压注水的技术对策（即提压注水）试验,经过一期和二期提压注水,收到了很好的效果。     

南昌五湖大酒店爆破拆除预处理方法研究

利用液压切割机、水钻等机械切割设备以及多项辅助措施,对南昌五湖大酒店22层主楼进行爆破拆除预处理施工,将1～5层、8～9层、14～15层3个设计爆破切口范围内所有非承重墙、承重剪力墙和钢筋混凝土楼梯间进行拆除或"开窗"处理,并对预处理后结构的可靠性进行了安全校核.爆破瞬间切口形成及时,倒塌方向准确,爆破取得圆满成功.工...     

桑葚酵素饮料的发酵工艺研究及其质量评价

超氧化物歧化酶(superoxide dismutase,SOD)是重要的生物活性因子。以桑葚为原料,SOD酶活力为指标,单因素及正交试验优化桑葚酵素饮料的发酵工艺。优化后的桑葚酵素饮料的发酵工艺为发酵菌种为醋酸菌,初始糖度14Brix,接种量10%,发酵温度30℃、发酵时间24 h。此工艺条件下制备的桑葚酵素饮料的SOD酶活力达24 122.2 U/m L,比桑葚果汁的SOD酶活力(10 818.7 U/mL)提高了123%。桑葚酵素饮料色泽紫红鲜艳,酸味柔和,口感上佳,具有桑葚果香和醋香,其感官指标、理化指标及微生物指标符合相关国家标准。     

吐哈“三低”油田套管井地层测试技术应用

吐哈"三低"油田储层具有低孔、低渗、低矿化度特性,老井的水淹层划分难度较大,通过对七种套管井地层测井技术的应用研究,建立了"三低"油田特有的套管井测井组合,可有效识别"三低"油田储层水淹特征,评价储层水淹程度,这对同类油藏具有借鉴意义。     

竹木复合材料胶合强度与破坏模式

研究采用双切口拉伸试验法对竹木复合材料的胶合强度进行测试,重点探讨了水煮和气干两种条件下密度对材料胶合强度的影响,并对破坏模式及界面进行了深入分析.结果表明,密度为0.95 g/cm3时,竹材本身发生剪切破坏,胶合强度最大,达到6.46 MPa;气干条件下材料破坏界面光滑,薄壁细胞基本完整；经沸水处理后,胶合强度下降明显,降幅达到42.41％,且破坏界面粗糙,大部分薄壁细胞被破坏；材料破坏模式可归纳为三种:竹材本身剪切破坏、胶层竹材混杂剪切破坏和胶层剪切破坏.     

应用周期注水技术改善温西六区块开发效果

针对温西六区块在井网加密滚动调整后出现的主力层单一,并严重水淹、产量大幅度下降等问题,寻求一种新的方法来解决上述出现的开采矛盾。在借鉴国内外砂岩油田周期注水经验基础上,有效利用油藏数值模拟技术,从实际出发,对温西六区块实施周期注水的可行性进行了研究,优化了注水周期参数,论证了周期注水时机,提出了周期注水具体实施方案,并经现场检验取得了较好效果。     

基于灰色关联度与距离的TOPSIS偏序决策方法研究

传统的TOPSIS方法在求与理想解接近程度时,大都采用距离方法来判别,也有用灰色关联度代替距离来判别,二者皆有一定的缺点.利用灰色关联度与距离结合的方法定义一个综合距离概念,求出备选方案与理想解的灰色关联度和距离的大小,从中选出最优方案.该方法结合灰色关联度几何形状逼近的特点,弥补了距离方法缺乏总体性和具有对称性的缺点.提出了解决某些实际问题时应放弃全序而采用偏序的观点,能更合理地反映出方案的优劣.     

单井动态相渗曲线的建立及应用

研究储层在注水开发条件下油水两相流动状况，揭示不同含水饱和度下油水运动规律，是评价油藏开发状态、预测油藏开发趋势、制定油藏开发政策的基础。应用油田开发及测试资料，提出并建立了单井动态油水相对渗透率曲线。曲线的变化形态较好反映了实际油藏条件下油水两相渗流特征。通过划分对比不同渗流类型，分析制约油井生产的主要因素，评价油层性质变化特征，探讨并采取相应的增产措施，有利于改善油田开发效果。     

低渗透油田周期注水的研究及应用

周期注水是利用现有的井网，周期性地提高和降低注水压力的办法，在油层内产生不稳定压降，使层内不同渗透率区域之间产生相应的液体交换渗流，使滞留状态的原油动用起，来，扩大注入水的波及体积，提高注入水的利用率。鄯善低渗透油藏，油层亲水且存在较大的非均质性，通过计算确定油田周期注水的参数，选择性实施周期注水，井组含水上升得到控制。     

强化空间感知的多尺度芯片表面缺陷检测算法

在检测芯片表面缺陷时,多尺度和不规则形变的缺陷导致模型难以精准定位并正确聚类,为此,提出一种改进YOLOv5网络的芯片表面缺陷检测框架。利用基于边缘信息的数据增强策略,降低芯片走线的背景纹理,增强不规则边缘的输入特征;提出多尺度空间感知池化层MSSPP(multi-scale spatial perception pooling layer)强化网络对多尺度目标的空间定位能力和高维特征提取能力;引入ConvNext模块和RFB模块优化网络检测性能、丰富模型的感受野;最后,通过难分样本重检策略过滤错误目标、重检混淆目标,提高模型的识别精度。实验结果表明：相较于典型的目标检测算法,提出算法的识别精度更高、鲁棒性更强。在芯片表面缺陷数据集上,mAP0.5指标达到95.5%,可为芯片表面质检任务提供高精度的缺陷检测方案。