BP神经网络法预测水基绒囊钻井液当量静态密度

为研究水基绒囊钻井液当量静态密度随井深变化规律,以绒囊钻井液PVT实验数据为样本,建立了反映绒囊钻井液压力、温度和密度关系的BP神经网络。以BP神经网络为基础,建立与压力和温度相关的井深与绒囊钻井液井下静态当量密度预测模型。模型计算结果相比多元回归预测结果,与PVT实测数据相对误差更小,与磨80-C1井现场测定的0~2 500 m钻井液静态当量密度结果更吻合。用建立的BP神经网络模型预测磨80-C1井所在的磨溪地区绒囊钻井液2 500~6 000 m的静态当量密度,发现绒囊钻井液随井深增加密度逐渐减小,表明绒囊未在高温高压下被压缩成连续相,随井深增加,温度使气囊膨胀作用比压力压缩作用更明显,间接证明了绒囊结构抗压缩能力强的同时,也表明温度加强了绒囊封堵作用。同时,BP神经网络应用于预测钻井液井下静态当量密度,为井下密度预测提供了一种新的数学处理方法。     

浅谈企业技术标准体系的建立

企业技术标准体系是企业生产、经营、管理的技术依据,根据国内企业标准化工作的总体现状,综述了企业技术标准化体系策划和建立的过程、体系实施的保证措施、体系评价和改进等.     

工作场所空气中检测锌质量控制方法探讨

目的：建立工作场所空气中锌的全过程质量控制方法。方法：通过对空气中锌样品的采集、样品的处理、样品检测全过程的质量控制,确保采集样品的代表性,检测结果的准确性。结果：对工作场所空气中锌检测各个环节质量控制方法进行了讨论,提出质量控制的具体要求,同时已将锌检测的质量控制方法用于日常检测工作。结论：该方法为工作场所锌检测质量控制提供了参考。     

基于创新能力培养的实践教学探讨

实践教学对于工科学生创新能力的培养和提高至关重要。以郑州航空工业管理学院材料成型与控制工程专业本科生创新教育为观测点,从实践教学体系和平台建设等方面,开展了创新人才培养教学改革与综合实践研究,取得了一定的成效。     

大豆多酚氧化酶、过氧化物酶的酶学特性研究

对大豆氧化还原酶系中的多酚氧化酶和过氧化物酶的酶学特性进行了较深入系统地研究,其中包括酶活力、酶热稳定性、pH值的影响,以及大豆卵磷脂、二巯基丙醇对酶活力的抑制作用.结果表明多酚氧化酶在120℃时,酶活力值已达到不可逆失活状态,pH6～7时酶活力最大,当二巯基丙醇的浓度为1.5mmol/L时其酶活力降至6%以下.过氧化物酶具有较高的耐热性,酶活力最适的pH值为5.5左右,大豆卵磷脂浓度达到80mg/L时其酶活力可降至20%左右.     

基于红外技术的智能机器人控制系统

基于红外技术、单片机技术等完成了智能机器人控制系统的设计.该机器人实现了步行、跟踪、避障、步伐调整、语音、声控、液晶显示、地面探测等功能.     

基于三角模糊数的确定因子模型

本文将ＭＹＣＩＮ确定因子模型扩展到能取三角模糊数的情形，并与原来的模型兼容。     

氧解吸实验操作条件的优化研究

采用塑料星型填料,对氧解吸实验装置,空气、水、氧气传质体系的操作条件进行了单因素和正交实验研究,分析了氧气流量、空气流量和水流量等因素对解吸效果的影响,确定了最佳的实验操作条件,氧流量0.6 L/min,空气流量24 m3/h,水流量100 L/h,对氧解吸实验提出了新的教学方法,既达到了传统的教学目的,又掌握了一种实验设计理念,适应了现代教育发展的要求.