基于决策树的堆芯物理参数预测研究

反应堆堆芯核设计涉及大量方案的搜索与详细计算，缩短方案搜索时间有利于提高核设计效率。数据挖掘技术通过对大量数据进行学习与模式识别，可实现核设计方案物理参数的快速预测，更快地筛选出可行的备选堆芯方案。本文基于数据挖掘的决策树4种算法：C4.5、RepTree、Random Forest及Random Tree，在计算时以燃料富集度、含可燃毒物燃料棒数量及含量作为自变量，以寿期内k_eff不均匀系数偏差（KUCD）、径向功率不均匀系数偏差（RPNCD）、径向中子通量不均匀系数偏差（RFNCD）、堆芯寿期（CL）作为目标函数，构成目标函数符合度（CPF），利用大量已知核设计参数的组件及堆芯设计方案作为数据挖掘训练集，构建数据挖掘模型，并用于对未知核设计参数的组件方案集合（测试集）进行CPF快速预测。结果表明，4种算法利用训练集构建数据挖掘模型的时间在0.6 s以内，各算法的交叉验证精度均在0.7以上，其中C4.5算法对CPF预测精度最高；对测试集方案的核设计参数预测中，单个方案的预测时间均在0.9 s以内，而Random Forest算法对CPF等于4的预测效果最好。     

新型处理剂在Halfaya油田高密度钻井液中的应用

Halfaya油田地质复杂,高压盐膏层钻进过程中极易发生泥包、蠕变缩径、高密度钻井液被高浓度Ca2+污染等问题,钻井液维护难点在于抑制软泥岩分散、稳定pH值、除Ca2+相互关联。通过优选和优化钻井液处理剂,引入聚胺盐类抑制剂BZ-HIB和新型除钙剂BZ-DCA,改进施工技术措施,较好地解决了高密度钻井液流变性控制、除Ca2+、稳定pH值等问题,在提高钻速、降低维护难度等方面效果明显。     

年产2万吨铸件树脂砂生产线的设计

该呋喃树脂砂生产线由振动落砂机、振动输送机、振动破碎机、两级磁选设备、沸腾冷却床、气力再生机、风选器、砂温调节器及机运系统、水冷系统、混砂系统、除尘系统、电气控制系统等部分组成.本文对该线的设计以及落砂、砂再生、除尘等系统作了介绍.     

自主研制的铬铁矿砂回收系统简介

为了能把铬铁矿砂从开箱后的混合砂中分离出来,实现回收再利用,研制了铬铁矿砂回收系统。该系统铬铁矿砂的回收率80%,分选后铬铁矿砂中硅砂含量1.5%,硅砂中铬铁矿砂含量2%。     

水化膨胀型凝胶堵漏技术在伊拉克油田的应用

伊拉克Halfaya油田区块地质结构复杂,特别是下部Mishrif等灰岩储层井段孔隙度高,渗透性强,多 个层位裂缝发育,导致地层承压能力差。钻进过程中极易发生间断性持续性漏失和瞬时漏失,导致钻井液维护困难,成为该区块井下发生事故复杂的主因,严重制约了正常施工。针对该井段施工难点的分析后,结合在本区块已完钻井的成功经验,试验新型堵漏材料,针对不同的漏层特性,对堵漏剂的选取和配方进行优选优化,并成功适用于Halfaya油田HF081-N081井,HF071-M266井和HF052-N052等井,取得了良好的效果。     

水玻璃砂造型线的开发和应用

主要介绍了水玻璃砂造型线的特点、水玻璃砂造型工艺及根据流程进行电气系统设计，实现了生产线按流程运作。     

基于数据挖掘技术的组件核子密度预测研究

采用DRAGON程序对9600个样本进行计算,并以235U、238U、239Pu、241Pu、137Cs、244Cm以及154Nd核素的核子密度为预测参数,选用线性回归模型、基于决策树构建的回归树模型、多层感知机（MLP）模型和随机森林模型开展模型训练,选用皮尔逊相关系数（PCC）、平均绝对误差（MAE）、相对绝对误差（RAE）、相对均方根误差（RRSE）评价模型的拟合效果;利用训练好的模型在测试集中对目标核素进行预测,通过相对误差评价其预测精度。结果表明,训练数据模型的时间均在3 s以内;通过选取的参数的评价可得,对于所有预测核素,在4种模型中训练效果最佳的为MLP模型,其相关性均在0.999以上;MLP模型对所有的预测核素的预测平均偏差小于1%。本文初步验证了数据挖掘技术在组件核子密度预测方面的可行性。      

V法造型生产线控制系统的开发

介绍V法造型工艺、V法造型生产线的生产流程、根据流程进行控制系统PLC系统设计、程序设计以及外围电路设计，实现了生产线按流程运作。     

脲醛树脂的合成及其在堵水中的应用

本文以尿素和甲醛为主要原料来合成脲醛树脂,考察了甲醛和尿素的摩尔比、尿素加入方法、改性剂加量等对树脂中的游离甲醛含量以及树脂稳定性的影响,优化了合成条件。以氯化铵为固化剂,六次甲基四胺为固化速度调节剂对合成的脲醛树脂进行固化。通过性能评价,发现脲醛树脂的固化时间在较大范围内可以调节;固化后抗压强度高;在地层液体中具有低的溶解率;采用加入增孔剂的方法成功的使脲醛树脂具有了选择性。