应用小波尺度域地震波衰减属性检测气层

本文从小波域瞬时参数和尺度能量方程出发,提出小波尺度域的能量属性和瞬时属性在一定的尺度范围内可以表征地震信号的衰减特征,并把它们定义为小波尺度域地震波衰减属性。其含义为：①实际地震信号的尺度能量在极值点尺度达到最大,从该尺度起的“带通”范围内,随尺度的减小,反射信号的尺度能量呈指数降低;②由极值点尺度起向小尺度方向的“带通”区域内所计算的尺度能量称为地震波尺度能量衰减属性,相应尺度的瞬时参数剖面也归结为地震波小渡尺度域衰减属性范畴。理论模型研究和实例分析表明,小波衰减属性较常规的瞬时振幅属性对气层的敏感性强。当检测薄的含气地层或地震记录中含噪声时。小波衰减属性的检测效果明显好于常规的瞬时振幅属性。     

一个成功的国际科技合作案例及其给我们的启示

本文介绍了中国石油天然气集团公司近年来一项国际科技合作研究项目——“储层流体地球物理场响应岩石物理基础研究”的实施情况。该项目在不到3年的时间里,在地震岩石物理理论与技术、实验方法引进、理论学习与再发展、新技术研发与应用以及人才培养等多个方面都取得了令人鼓舞的成果,使中国石油在地震岩石物理领域的研究获得了跨越式的发展。其成功说明,准确的选题、优秀的项目长、一流的合作伙伴、必要的经费支持是国际科技合作成功的重要因素;参加国际工业合作研究组织是一种很好的国际合作方式。     

硅藻土制备硅酸钙板的研究

我国硅藻土资源丰富,由于其具有多孔性、密度小、强度高的特点,用来制备轻质保温建筑材料具有较好的发展前景。本文以硅藻土、水泥、木纤维为原料,流浆成型后经180℃(1MPa)蒸压养护8h获得了硅酸钙板,并探讨了硅藻土、木纤维的添加量对所制备硅酸钙板性能的影响。结果表明,通过改变硅藻土的加入量可以制备出性能指标达到D0.8~1.3-II、D0.8~1.3-Ⅲ类别的硅酸钙板,其导热系数均小于0.16W/(m·K)、吸水率与硅藻土加入量呈线性关系;但通过改变木纤维的加入量来制备不同类别硅酸钙板的尝试不具可行性。     

基于交通管制的多AGV调度系统设计

针对当下多 AGV 调度系统无法满足独特的工厂车间环境要求的问题,提出了适用于车间环境的交通管制法,设计了基于交通管制的多 AGV 调度系统.经测试,该系统可满足车间任务要求,具有较强的鲁棒性和稳定性。     

多孔氧化铝模板中交流沉积钴纳米线阵列

利用二次阳极氧化法制备了多孔氧化铝模板(PAM).用交流电化学沉积方法成功地在模板孔道内制备了Co纳米线.采用扫描电子显微镜(SEM)、X射线衍射仪(XRD)对Co纳米线的形貌、晶体结构进行了研究.结果表明,模板的孔径均匀,孔道平直.Co纳米线均匀分布在PAM纳米孔隙中,直径与PAM孔径一致,约50 nm,并沿Co(111)晶面择优生长.     

碳化硅零部件机械加工工艺

为了满足碳化硅材料部件工程项目需求,开展了SiC材料零件机械加工工艺性能的研究。首先分析了材料性能,接着根据碳化硅材料性能,开展了磨削工艺、数控加工、线切割及超声波加工机械工艺试验;最后针对加工中出现的技术难题,采取了特殊的工艺措施。实验结果表明用铝基树脂结合剂金刚石砂轮,采用磨削等工艺方法可以达到工程技术要求,并取得了较好的实验结果。     

石油焦原料对合成碳化硅粒径及形貌的影响

原料碳化硅粉体的形貌、粒径对所制备碳化硅多孔陶瓷的孔形状和孔径大小及分布有重大影响。以不同粒径的石油焦为碳源,直接与硅粉进行反应合成了Si C粉体,X射线衍射分析表明所合成的粉体为纯的β-Si C。通过分析软件Image Pro Plus测得了SEM图中的颗粒的粒径和圆度,研究了石油焦形貌、粒径及反应温度对碳化硅形貌、粒径的影响,并分析了不同温度下石油焦粒径与碳化硅粒径之间的关系。研究结果表明:Si C在1600℃时继承了石油焦层状和片状形貌;当温度为1700℃时,碳化硅由片状转变为具有一定球形度的球状,但随着温度升高球形度变差;Si C粒径受石油焦粒径和温度的共同影响,在1800℃时石油焦的粒径可以控制碳化硅的粒径。     

多阶变截面杆弯曲自由振动的计算

本文通过引入一组用矩阵形式表示的基本函数,分解了单阶杆的精确解,导出了相应于多阶变截面杆的频率方程和振型函数的通式,并通过计算机处理得到了精确数字解。最后还给出了数值解与理论解的比较。     

基于时频特征分析的变压器有载分接开关运行状态识别

为了对变压器有载分接开关的运行状态进行识别,该研究首先对其运行状态和故障特征进行总结分析,针对分接开关运行过程中产生的振动信号,利用集合经验模态(EEMD)分解为多个固有模态函数分量(IMF),再经过希尔伯特变换法,结合能量熵提取得到基于时频分析的特征向量。将特征向量输入自适应遗传算法(AGA)优化的BP神经网络模型中进行故障识别,并进行数据仿真,与相空间重构后提取的特征向量(PPDC)进行对比,验证不同网络模型下,所提方法的识别准确率和收敛速度。结果表明,以PPDC故障样本作为模型输入时,AGA算法优化前后的BP神经网络模型的识别准确率分别为81.68%和88.32%,收敛次数为981和363,当以基于时频特征提取的故障样本作为模型输入时,AGA算法优化前后的BP神经网络模型的识别准确率分别为91.66%和96.68%,收敛次数为349和159,AGA算法可显著提高BP神经网络模型的性能。由此可见,可将时频特征提取方法与AGA-BP神经网络结合,实现有载分接开关运行状态的有效识别。     

石墨包覆铁纳米粒子的结构及生长机制

用金属钾还原2阶FeCl3石墨层间化合物(FeCl3-GICs)前驱体制备了石墨包覆纳米α-Fe.X射线衍射(XRD)、X射线能量色散谱(EDX)分析表明所制备样品由石墨、α-Fe和少量KCl组成,透射电镜(TEM)观察发现样品中的α-Fe为纳米粒子,嵌入在石墨结构层间,含量丰富.高分辨透射电镜(HRTEM)观察证实α-Fe纳米粒子由多晶组成,呈二维或准二维形态,α-Fe纳米晶的空间取向严格受石墨结构层控制.在实验基础上提出了一种石墨包覆纳米α-Fe的可能生长机制.