基于偶极横波测井资料预测储层压裂缝几何参数

利用偶极横波测井资料算出泊松比、弹性模量和最小水平主应力等岩石力学参数,基于IVERSON模型首先估算射孔层段压裂缝延伸高度,通过工区储层各向异性系数与裂缝宽度的回归关系估算裂缝宽度,根据椭球体积模型并结合压裂液的利用率及加砂量估算裂缝的径向延伸长度。将该方法优化编程,用于处理工区压裂前后井的测井资料,对比分析预测结果与实际压裂效果,两者较为一致,表明该方法效果明显,值得推广应用。     

鄂尔多斯盆地定边油田长7 致密砂岩储层成岩作用及孔隙演化规律

鄂尔多斯盆地定边油田延长组长7储层石油地质储量丰富,但砂体致密、非均质性强等因素严重制约了油气的有效勘探开发。综合运用铸体薄片、扫描电镜等资料,深入分析研究区储层的岩石组分、孔隙类型、物性特征及成岩作用,将成岩演化事件与地质响应有机匹配建立研究区孔隙演化模型,厘清储层成岩演化及孔隙演化规律,同时对比不同深度成岩作用对孔隙演化规律的影响程度。结果表明,研究区长7储层以长石砂岩为主,主要发育黏土、碳酸盐等胶结物,有效孔隙类型以残余粒间孔、次生溶孔及晶间微孔为主,为典型的特低孔、超低渗透致密砂岩储层。成岩演化过程先后经历快速压实—早期胶结、胶结—早期溶蚀、溶蚀增孔、压实—晚期胶结等阶段,目前处于中成岩A期。压实作用是导致孔隙减小、储层致密的主控因素,平均减孔量为20.40%;胶结作用平均减孔量为14.02%,其中晚期胶结是储层致密的关键因素;溶蚀作用平均增孔量为5.87%,可延缓储层致密过程。长7^1油层段底部与长7^2油层段中部储层压实、胶结作用减孔量相对较弱,溶蚀增孔量相对较大,可作为研究区勘探开发的首要目标。     

石墨烯的制备方法与工艺研究进展

石墨烯的理论基础及实际应用研究已经成为该领域的前沿和热点课题之一。综述制备石墨烯的6种主要方法及工艺,重点介绍碳化硅外延生长法、化学气相沉积法及氧化石墨还原法的原理和工艺过程,比较几种相似方法的异同,并指出其相应优缺点及今后发展方向。     

集成电路设计人才培养课程体系改革

本文讨论了本校微电子专业方向的课程体系改革。改革内容包括拓展课程设置范围,设置专业模块和课程群,增加学生选课空间;将部分专业基础课前移至5学期和6学期;加强集成电路设计实验室建设,培养毕业生实际动手设计能力。校企联合可以实现优势互补,共同培养集成电路产业急需的专业技术人才。组织学生和教师共同参与教研可以提高课堂教学质量。     

一类张角问题的研究

将工程设计计算中常遇到的要在一定范围内求对一物体有最大张角的点的位置问题，抽象为在平面曲线上确定对曲线外一线段有最大张角的点的位置，应用微分几何中关于曲线密切圆与曲率半径的有关理论推证，寻找到视角与曲线密切圆半径的关系，得到了可用简单的几何作图或解析计算求已知线角点，张角值区间，最大或最小张角点等问题的一般结论和方法。     

广播电视数字微波电路扩容改造工程实践

为了提高山西省内干线广播电视微波电路传输能力,提高其传输稳定性和可靠性,对原有的微波设备进行扩容改造。采用机架式网际互连协议（Internet Protocol,IP）数字微波设备,完成山西省地市IP微波与山西省内干线同步数字体系（Synchronous Digital Hierarchy,SDH）微波组网,实现多种业务更便捷的接入与传输。     

待到齐心奋力时，人人皆欢笑——访清华大学陈弘毅教授

本期高端人士介绍：陈弘毅教授，博士生导师，原清华大学学术委员会委员、信息学院学术委员会副主任、微电子学研究所所长、学术委员会主任，IEEE高级会员、中国电子学会高级会员。     

100万吨洗煤炼焦的经济值价

100万吨洗煤炼焦时,可得约70万吨焦炭和大量荒煤气,经加工,可得下列主要化工产品:硫铵1万吨;焦油4万吨,进一步提取可得3千多吨萘,它可生产的确良布1000万米;粗苯1万吨,硫磺约2千吨。焦炉气3亿立方米,可生产合成氨20万吨。     

大体积混凝土凝固过程的温度和应力仿真与控制

为了防止施工中混凝土出现温度裂缝,保证结构的整体性和耐久性,必须进行温度和温度应力的控制.基于瞬态温度场和徐变应力有限元法,对混凝土凝固过程的温度场和应力场进行了数值仿真和分析.研究表明,实际混凝土内部的最高温度多数发生在混凝土浇筑的最初3~5d.第7d左右开始出现超强度区域且分布最为广泛,以后超强度的区域逐渐减小且大部分分布在应力集中区域.施工时应主要控制第7d左右的温度和热应力变化,同时关注超强区的分布范围.     

可合流的自动分拣系统订单排序优化

现代自动分拣系统广泛采用先分区拣选后订单合流的分拣策略,其中存在着订单排序优化问题. 对此,首先提出一种可压缩式订单合流方法,即提前各分区内订单货物的开始拣选时间,并在订单合流过程中将提前的拣选时间转化为对货物间距的压缩,从而既减少了订单总拣选时间,又避免了合单过程中货物的冲突.由于订单的拣选次序影响各订单的提前拣选时间,进而影响订单总拣选时间,故建立订单排序优化问题的数学模型并归结为旅行商问题(traveling salesman problem, TSP)问题,即各订单类似于待访问的城市,受订单排序影响的各订单拣选时间类似于各城市之间的距离,目标为求得合理的订单排序,从而使得总拣选时间最小. 最后应用最大最小蚁群算法(max-min ant system, MMAS)求解该模型.仿真结果显示,订单排序优化后自动分拣系统的拣选效率有了较大幅度的提高.