多元共混动态硫化SBR热塑性弹性体的研究

本文采用动态硫化技术,借助Brabender流变仪,研究了SBR/HDPE/EVA和SBR/HDPE/EVA/EPDM多元共混热塑性弹性体。结果表明,添加EVA可使共混物永久变形降低;添加EPDM可使共混物拉伸强度增高;适量的增塑剂可改善加工性能;动态硫化多元共混SBR热塑性弹性体具有返炼再生性能。     

固相法低度氯化聚乙烯耐老化性能的研究

用室温对折断裂试验,研究固相法低度氯化聚乙烯老化性能,当氯含量约为7.4％时,其老化时间发生突跃,老化时间发生突跃时,氯含量与试样的氯化温度和老化温度有关.     

水显影光固化材料的制备及其各组分对感光性能的影响

利用热塑性酚醛环氧树脂的环氧基，依次用丙烯酸及叔胺盐进行开环反应，合成了水溶性丙烯酸酯类感光高分子，将其配制成水显影光固化材料，并研究了叔胺盐的种类，不同光引发剂和光谱效剂以及稀释性单体对其感光性能的影响。     

废聚乙烯薄膜氯化产物在橡胶中的应用

将废聚乙烯农地膜氯化产物(CWPE)与几种二烯类橡胶并用,研究了硫化条件及混合配比对产物性能的影响,结果表明,硫载体硫化体系和过氧化物硫化体系都可以使CWPE和混合体系硫化。CWPE分别占20％～40％、60％和75％时,CWPE与NBR、SBR、NR共混物的拉伸强度、伸长率和永久形变达到最佳值。     

基于循环神经网络的煤矿工作面瓦斯浓度预测模型研究

瓦斯灾害制约着煤矿安全生产的发展水平,瓦斯治理是高瓦斯煤矿开采工程中的重要环节,有效预测出下一时间段瓦斯浓度并做出合理的安全防护措施,可为煤矿瓦斯治理决策提供一定的参考依据。利用循环神经网络适合处理连续时间序列样本的特性,构建了一种基于循环神经网络的煤矿工作面瓦斯浓度预测模型。该模型以宽泛策略为原则初步确定预测模型网络结构参数,选取数据量更大、时间跨度更长的瓦斯浓度时间序列为训练样本。首先采用邻近均值法和插值法处理训练样本中的异常值和缺失值,同时采用最大最小值标准化法对数据进行归一化处理,其次以均方误差和运行时间为评价指标,采用自适应矩估计优化器优化模型权重,选取修正线性为激活函数,隐藏层中加入丢弃层,通过不断调节步长、网络层数等参数,最终得到最优的循环神经网络瓦斯预测模型。研究结果表明:相比于反向传播神经网络预测模型和双向循环神经网络预测模型,基于循环神经网络的煤矿工作面瓦斯浓度预测模型的训练误差降低至0.003,预测结果误差降低至0.006,具有更高的预测准确度;同时,预测误差波动范围在0.001～0.024,具有更好的稳定性和鲁棒性。基于循环神经网络的工作面瓦斯浓度预测模型具有更高的准确度、稳定性和鲁棒性,可有效预测出下一时间段瓦斯浓度的变化趋势,从而提前做出合理的防护措施,为煤矿安全生产提供一定的参考意见。     

ZQY221型不锈钢封隔器在空气泡沫驱井的应用

针对空气泡沫驱井的腐蚀特点,优选3Cr13不锈钢材料,研制了ZQY221型不锈钢封隔器。该封隔器结构简单,耐腐蚀性强,施工方便,坐封、解封可靠,可满足空气泡沫驱井的使用要求。在模拟工况条件下试验48 h,该封隔器工作正常。在4口空气泡沫驱井上应用以ZQY221型不锈钢封隔器为主体的工艺管柱,工艺施工成功率100%,有效率100%;在平均油压13.8 MPa的条件下,平均注入空气8.41×105m3后,封隔器平均免修期达到565 d;4口井换封作业,封隔器均能安全解封,并能顺利地从井中起出。     

丙烯酸-丙烯酰胺的反相悬浮聚合及吸水性能的研究

以环己烷为连续相,十六烷基磷酸单酯为悬浮稳定剂,N,N＇-亚甲基双丙烯酰胺为交联剂,过硫酸盐为引发剂,采用反相悬浮聚合法合成了高吸水性丙烯酸钠-丙烯酰胺交联共聚物。研究了共聚物吸水性能与交联剂、引发剂用量、丙烯酸中和度、共聚单体组成、水中所含电解质浓度以及共聚物粒度的关系。制得的共聚物吸去离子水可达700g/g以上,吸0.9％NaCl溶液70g/g以上。