鄂尔多斯盆地中东部奥陶系盐下深层储层特征及主控因素

鄂尔多斯盆地奥陶系盐下深层白云岩储层近年来取得较好的勘探效果,具有一定勘探前景。综合运用岩心观察、铸体薄片、扫描电镜、物性分析、压汞等资料,对盆地中东部奥陶系盐下深层马家沟组马三段、马四段储层特征及其发育的主控因素展开研究。结果表明：马三段储层以海退蒸发环境的含膏云岩为主,马四段储层以海侵环境的灰质云岩、粉—细晶云岩为主;马四段、马三段主要储集空间类型分别为溶孔（溶洞）、晶间孔、晶间溶孔、微裂隙;微裂隙、膏模孔、溶孔和粒间孔;孔隙结构复杂,毛管压力曲线形态可划分为溶孔型、晶间（溶）孔型、微裂隙型和微孔型4种类型;现有资料显示马三段—马四段平均孔隙度分别为2.1%和2.3%,平均渗透率分别为0.19×10^-3 μm²和0.22×10^-3 μm²。中央古隆起、乌审旗—靖边次级古隆起以及神木—子洲低隆带控制了马三段—马四段沉积相带及有利岩相分布;沉积微相控制岩石原始沉积组构,一定程度影响储层物性,砂屑云岩、晶粒云岩及膏质云岩的储层物性通常相对较好;此外,成岩作用也是控制盐下储层发育的关键因素,多种成因机制下的白云化作用是晶间孔形成的主要方式,表生成岩环境及埋藏成岩环境下的溶蚀作用控制了次生孔隙的发育;燕山期构造活动对储层微裂隙的发育起关键作用,显著改善了储层渗透性。总之,构造背景、岩石组构、成岩作用以及裂缝作用决定了盐下深层储层的储集性能,是优质储层形成的主控因素。     

鄂尔多斯盆地华庆地区延长组6段深水致密砂岩填隙物特征及对储层发育的影响

深水重力流成因的致密砂岩油藏是目前非常规油气勘探开发的新热点。深水环境水动力复杂,填隙物类型及含量变化大,储层微观非均质性强,严重制约了深水沉积储层油气资源的勘探开发进程。通过铸体薄片、扫描电镜、矿物自动识别与分析系统（QEMSCAN）、电子探针和纳米CT等实验分析手段,对鄂尔多斯盆地华庆地区延长组6段（长6段）深水致密砂岩不同填隙物的微观特征进行了精细表征,探讨了不同填隙物对储层孔隙结构及物性的影响。结果表明：杂基并非完全致密,经过成岩改造后的杂基能够产生一定数量的杂基晶间孔和杂基溶孔,孔径介于20~1 000 nm,构成了复杂的杂基次生孔隙网络。当杂基含量≤7%时,杂基次生孔隙发育,对储层产生积极影响。当杂基含量＞7%时,杂基次生孔隙发育程度降低,加剧了储层的致密。粘土矿物胶结物的晶间孔在一定程度上缓解了孔隙度的降低,但不同粘土矿物的形态、产状及对储层造成的敏感性又加剧了粘土矿物与渗透率关系的复杂性。伊利石、伊/蒙混层和绿泥石含量的高值区,储层物性通常较差,优质储层多分布在高岭石的发育区;碳酸盐和硅质胶结物是深水致密砂岩储层物性降低的主要因素。综合分析认为,杂基含量≤7%,且高岭石胶结物相对发育的地区是深水致密砂岩油藏勘探开发的重点区域。     

基于SOM神经网络的三电平逆变器的故障诊断

针对三电平逆变器的开路故障,采用一种基于小波包变换与自组织映射神经网络(SOM)的故障诊断方法。测量三电平逆变器的上、中、下桥臂电压进行故障模式的分类,桥臂电压经过小波包分解后进行故障特征向量提取,将故障向量作为SOM神经网络的输入进行故障模式识别。仿真和实验表明,该诊断方法对三电平逆变器故障的分类准确且快速,能够降低检修人员的故障识别难度,有效提高诊断效率,对于实现三电平逆变器的在线故障诊断具有广阔的应用前景。     

N-异丙基丙烯酰胺的合成与表征

介绍了一种N-异丙基丙烯酰胺(NIPAM)的改进合成方法,即以丙烯腈(0.15 mol)、异丙醇(0.15 mol)、对羟基苯甲醚(3×10-4 mol)、浓硫酸(0.45 mol)为原料合成NIPAM,收率为54.2%,并结合NIPAM的分子结构,用红外光谱、核磁共振氢谱、碳谱对其结构进行了表征,结果表明,所得的产物为NIPAM。     

基于酸度控制的吸收光谱法测定饮料中共存的柠檬黄和日落黄

建立快速、准确测定饮料中共存着色剂柠檬黄与日落黄的吸收光谱检测方法。在一定酸度的Tris-HCl介质中,乙基紫与柠檬黄（pH 5.69）和日落黄（pH 8.68）反应生成离子缔合物,在波长506 nm处产生能定量分析共存色素中柠檬黄的特征吸收峰,在波长646 nm处产生能定量分析共存色素中日落黄的特征吸收峰,它们的表观摩尔吸光系数分别为1.37×105 L/（mol·cm）（柠檬黄体系）和7.68×104 L/（mol·cm）（日落黄体系）。柠檬黄在0.04～9.6 mg/L范围内与吸光度绝对值呈线性关系,检出限为0.024 mg/L,定量限为1.29 mg/kg;日落黄在0.04～6.3 mg/L范围内与吸光度呈线性关系,检出限为0.031 mg/L,定量限为1.68 mg/kg。该法用于实际样品分析,加标回收率为97.0%～104%（柠檬黄体系）和97.3%～103%（日落黄体系）,相对标准偏差（n=5）为1.5%～2.6%（柠檬黄体系）和1.2%～2.6%（日落黄体系）。该法简便、快速,用于饮料中共存柠檬黄和日落黄的测定,结果满意。     

复合材料对含缺陷混凝土输送管的防护作用分析

含有裂纹、磨损等损伤缺陷的常规混凝土输送管在工作中易发生爆管,影响到施工安全。依据复合材料的分层失效特点,提出金属基底-纤维复合材料的输送管结构,并以四种含碳纤维或玻璃纤维的铺层方式为例,采用有限元法就复合材料对含裂纹、磨损典型缺陷混凝土输送管的防护作用进行了研究。损伤状态下,各纤维层与金属内衬的应力状态表明,纤维层先于金属内衬发生失效,避免了脆性材料内衬突然破坏而导致的爆管现象,有效防护了混凝土输送管的安全使用。     

《机械制造基础》实践教学改革研究

根据《机械制造基础》课程教学特点,分析实践教学现状和问题,结合枣庄学院实践教学实际,阐述了实践教学改革内容,提出了以应用能力为导向的实践教学措施,以期提高课程教学效果和学生工程素养,培养工程实际应用能力。     

基于覆盖范围需求的LTE下行资源分配方式

为了提高TD-LTE的网络规划质量,根据LTE的技术特征,提出一种基于覆盖范围需求的下行资源分配方式。该方法通过对控制信道的相关参数选择使得控制信道的覆盖范围与相应的业务信道趋于一致,并根据控制信道的覆盖受限范围推导出不同速率业务的频域资源块数目可取范围。理论和仿真结果表明,这种新的资源分配方案可以减少不必要的干扰和功率浪费,与现有频域资源分配方法没有考虑到网络规划的因素相比,该方法配合下行不同业务的资源分配算法则更适合于TD-LTE的资源分配,极大地提升了小区边缘的覆盖质量。     

基于近红外光谱技术测定小麦蛋白质模型的建立

为了实现小麦籽粒蛋白质含量的快速、准确测定,用近红外分析仪对158份小麦进行光谱扫描,采用主成分分析法剔除异常光谱,对剔除异常值后的图谱进行标准正常化及去散射处理,并分别进行一阶和二阶导数处理.并在光谱预处理基础上,建立了预测小麦籽粒蛋白质含量的BP神经网络和偏最小二乘法校正模型.结果表明:经过标准正常化及去散射处理和二阶导数预处理的图谱,运用BP神经网络建立的模型预测小麦籽粒蛋白质含量效果最优,预测的R2和均方根误差分别为0.983和0.067,小麦蛋白质含量的国标测定值与最优条件下的预测值之间的t检验结果为P =0.82＞0.05,两种方法测定结果无显著性差异.将其与近红外仪器自带模型相比,预测效果显著提高.采用非线性BP神经网络法建立的定标模型可提高预测小麦蛋白质含量的准确性.