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1.
“十三五”以来,中国石化针对深层特深层油气、致密气和非常规油气高效勘探开发中的关键技术难题,持续加大科技攻关力度,突破了一批制约油气勘探开发的技术瓶颈,研发了一批高端技术装备、井下工具仪器和作业流体,形成了优快钻井完井、高温高精度测控、精细录井和高效储层改造等技术系列,促进了顺北油气田、涪陵页岩气田的高效勘探与效益开发, 为老油田和致密气田增储稳产提供了强有力的技术保障。但是,目前中国石化石油工程技术装备在作业效率、技术指标、综合成本等方面与国外先进水平相比还存在较大差距,因此在“十四五”期间,必须大力实施创新驱动战略,大力提升自主创新能力,突破钻井完井、测录井及储层改造等专业的关键核心技术,尽快提升石油工程技术装备水平,为中国石化稳油增气降本提供技术支撑。 相似文献
2.
采用溶胶-凝胶法制备CuO-SiO2复合气凝胶,通过在气凝胶孔道内填充TiCl4,然后将其气相水解,得到了在CuO-SiO2气凝胶表面生长了高结晶度的TiO2纳米纤维(CuO-SiO2@TiO2),纤维直径~16 nm.通过XPS、UPS、UV-Vis DRS、荧光光谱(PL)等表征了材料的结构及光电性能.结果表明,制备的CuO-SiO2@TiO2对可见光有明显吸收,且荧光强度较商用TiO2(P25)大幅降低,光生电子-空穴对更加稳定.再在纳米纤维上负载CuO,所得CuO-SiO2@TiO2/CuO在可见光区的荧光强度进一步增强.以300 W氙灯为光源,分别以CuO-SiO2@TiO2及CuO-SiO2@TiO2/CuO为催化剂,无牺牲剂条件下光催化还原CO2,4 h后甲醇产率分别为1304.0及1589.0μmol/g-cat,转换频率(TOF)分别为0.038及0.046 h–1.循环实验表明,纳米纤维具有较好的光催化稳定性,经过4次光催化循环实验后,CuO-SiO2@TiO2/CuO的保留率~94%,甲醇产率可达1472.0μmol/g-cat,TOF为0.042 h–1. 相似文献
3.
为了解锥形齿在旋转冲击和扭转冲击载荷作用下的破岩过程和破岩效率,采用数值模拟和试验数据验证的方法,研究了2种破岩方式下不同冲击幅值和冲击频率对应的岩石内部应力变化、岩石损伤特征、岩石破碎体积和破碎深度、破岩比功。数值模拟分析结果表明,锥形齿在旋转冲击和扭转冲击破岩过程中均表现为切削齿侵入岩石、岩石损伤贯通裂纹萌生、岩石损伤贯通裂纹扩展、裂缝贯通岩屑崩落4个阶段,拉应力是引起岩石内部到表面贯通裂缝产生的主要原因,压剪应力是岩石内部出现损伤和形成微裂纹的主要原因。随着冲击幅值和冲击频率增大,旋转冲击和扭转冲击破岩方式下,锥形齿破碎岩石的体积都会增大,但当冲击幅值和冲击频率增加到一定值时,岩石破碎体积的增加趋势趋于平缓;锥形齿旋转冲击破岩方式下的最大破碎体积高于扭转冲击破岩方式。常规切削、旋转冲击和扭转冲击3种破岩方式下,锥形齿常规切削的破岩比功最大,不同冲击幅值和冲击频率条件下,锥形齿扭转冲击破岩方式下的破岩比功普遍比旋转冲击破岩方式低。 相似文献
4.
气液交叉流(GLCA)除尘系统通过分布板形成阵列液柱群捕获尾气中的颗粒物,其运行能耗主要集中于循环水耗。为降低循环液量,以迎风面布膜的非均匀降膜阵列代替原液柱。采用大涡模拟(LES)和离散相模型(DPM)对GLCA系统除尘过程进行数值模拟,所得模拟结果与实验吻合。结合某氨酸法复合肥生产线尾气数据,以比电耗为评价标准,利用所得模型对降膜槽的迎风面布膜角度进行寻优。结果表明,研究条件下非均匀降膜式GLCA系统达到最低运行能耗对应的最佳布膜角度为70°,单位体积尾气的质量除尘效率达到80%时对应的比电耗可低至1.83×10-4 kW·h·m-3,与燃煤电厂电除尘器1级能效相当。 相似文献
5.
为了解决目前在综采工作面中对运输机窜动原因不明确、窜动趋势判断错误进而导致工作面不能进行正规循环生产的问题,利用力学及几何学推算出了运输机支架的力作用平衡方程,以及窜动临界方程的函数关系.该论述可为倾斜变化煤层智能化采煤提供理论基础和计算路径,使开采复杂地质煤层实现真正意义上的智能化. 相似文献
6.
7.
为研究去学水电站厂房振动系统的混沌特性,明晰振动系统产生混沌现象的原因,采用饱和关联维数和最大Lyapunov指数两种方法,定量分析水电站厂房振动响应的混沌特性。利用完备总体经验与奇异值联合模态分解(简称CEEMDAN-SVD)提取代表不同成分的分量信号,计算不同分量的混沌特性指标,分析水电站厂房产生混沌现象的原因。结果表明,水电站厂房振动系统具有混沌特性,且尾水脉动是水电站厂房振动系统产生混沌特性的主要原因,而机组运行的振动激励掩盖了部分尾水脉动的混沌特征。研究结果为优化水电站厂房机组的开度与开启方式提供了理论基础,为监测及预警水电站厂房的运行状态提供了新思路。 相似文献
8.
机器翻译译文质量估计(Quality Estimation,QE)是指在不需要人工参考译文的条件下,估计机器翻译系统产生的译文的质量,对机器翻译研究和应用具有很重要的价值。机器翻译译文质量估计经过最近几年的发展,取得了丰富的研究成果。该文首先介绍了机器翻译译文质量估计的背景与意义;然后详细介绍了句子级QE、单词级QE、文档级QE的具体任务目标、评价指标等内容,进一步概括了QE方法发展的三个阶段: 基于特征工程和机器学习的QE方法阶段,基于深度学习的QE方法阶段,融入预训练模型的QE方法阶段,并介绍了每一阶段中的代表性研究工作;最后分析了目前的研究现状及不足,并对未来QE方法的研究及发展方向进行了展望。 相似文献
9.
10.