浮式液化天然气技术综述

随着能源需求的不断攀升,小型边际气田、伴生气田及深海气田开发日益受到重视。浮式液化天然气(FLNG)生产装置具有投资低、建设周期短、可重复使用等优点,可灵活应用于环境条件恶劣的深海边际气田和小气田的天然气开采,是未来接收站发展的趋势和方向。结合国内外在这一技术上的研究现状论述了FLNG的两大装置:海上液化天然气生产储卸装置(FPSO)和浮式储存再气化装置(FSRU),详细分析了该装置的液化系统、卸货系统和再气化外输系统,提出了适用于FLNG的液化技术、卸载技术及再气化技术。     

国内外油气输送管道泄漏检测技术及发展趋势

油气输送管道泄漏不仅会造成巨大的经济损失和资源浪费,而且会带来安全和污染问题,对人们的生命、财产和生存环境造成潜在威胁,因此对油气输送管道进行泄漏检测非常必要。文章介绍了近几十年来国内外油气输送管道的泄漏检测及定位技术,分析了国内管道泄漏检测技术现状,阐述了该领域未来的发展方向。     

SCJ-1稠化酸的研究与应用

稠化酸与常规酸相比,具有较高的粘度及良好的缓速、降滤失、造缝、携砂及减阻性能,并能减轻对地层导流能力的二次伤害,使油气层保持较长的稳产期。稠化酸应用范围很广,而且不受施工规模大小的影响,它可以单独使用,也能与前置液以及后冲洗液以各种方式混合使用。在冀中油田的赵县赵73井用SCJ-1稠化酸进行了酸化压裂的现场应用,该井先用SCJ-1稠化酸作为前置液酸化压裂,然后加砂压裂,压裂施工顺利,地层破裂压力及平均泵压下降10 MPa以上,达到对地层进行预处理的效果。     

湖泊水力调控对河湖连通伴生洪水风险的缓释影响

河湖水系连通是国家治水、用水的重要战略手段,复杂的河湖连通工程往往伴随着系列风险,其中如何量化评估湖泊水力调控对河湖连通风险的影响,有待深入研究.本文利用Vine Copula函数与水动力模型模拟技术,以沂沭泗水系下游河湖连通工程为例,研究了不同洪水重现期下,骆马湖水力调控对河湖连通伴生洪水风险的定量影响.结果表明,发...     

AuGe合金的加工问题

Au Ge_(12)合金是一种低熔点共晶材料,共晶温度为356℃。可用作半导体、微波器件中的欧姆接触材料。它与N 型Ga As 可形成较好的欧姆接触,因此被认为是一种比较理想的溅射、蒸发源。同时Au Ge_(12)合金还广泛地用作晶体管、集成电路等元件的低熔点焊料。虽然Au Ge_(12)合金有很多用途,但由于在室温下的组织是由富Au 的α固溶体和纯Ge 组成的共晶体,而Ge 的晶体点阵又是金刚石型的,所以该合金很脆,加工性能很差。使用受到了限制。     

多用途粒状棉打包机

多用途粒状棉打包机何朝远郑云吕杰南京玻璃纤维研究设计院１概况粒状矿岩棉是矿岩棉经造粒加工成形的粒状纤维材料，主要用作保温隔热填充材料、喷涂材料和吸声板原料等。虽然经造粒后的矿岩棉容重有所增加，但对运输来讲，其单位体积的重量还是太小，因而大大增加了运输...     

油田地面注水系统规划技术研究

油田地面注水系统是油田注水系统的重要组成部分，其规划关系到整个系统的投资和运行成本，对于油田地面注水系统的规划技术进行了研究，采用分级优化的策略，将整个系统的规划问题分解为注水支线管网的规划和注水干线管网的规划两部分，在注水支线管网的规划中，提出了以系统投资和系统可靠性为目标的数学模型，并对模型进行了求解，针对注水干线管网的特点，通过对注水站站址的优选，主干线的走向及干线与支线交点的确定，在满足工艺要求的条件下，实现对注水干线管网的优化，使管线费用达到最少。     

关于四色问题两个重要反例的研究

该文用Tait方法证明了Heawood反例是四色的;用Kempe链方法证明了Tutte反例也是四色的。发现了3-正则平面图的二级Hamilton圈生成机制。为四色问题的非计算机证明找到了一个新的途径。     

基于MSP430F1611的Zigbee超声波液位传感器的设计

ZigBee是一种新型的低功率、低成本、近距离的无线通信技术,是实现无线传感器网络的理想解决方案。本文介绍了一种基于ZigBee协议的无线超声波传感器设计方案。该液位传感器以CC2420射频芯片为无线传感器网络接口实现数据的收发,采用低功耗微处理器MSP430F1611为控制核心。     

C-V2X边缘缓存中文件请求预测机制

在基于蜂窝通信演进形成的车用无线通信技术(Cellular-Vehicle to everything, C-V2X)场景下,基站作为多接入边缘计算(Multi-access Edge Computing, MEC)边缘缓存节点可提高用户获取数据的效率,但其缓存容量有限.因此, C-V2X中如何准确预测缓存请求内容成为待解决的重要问题.本文从文件请求的时变性出发,针对实际的城市场景,采用Simulation of Urban MObility (SUMO)对交通流进行建模;其次,通过采集实际网站分时分类的点击量数据,并根据各路段交通流规律进行预处理,构建用户请求模型;最后,利用Long Short-Term Memory (LSTM)深度学习模型进行训练,预测各基站的文件请求.仿真结果表明,在网易新闻流行度分布和请求间隔分布形成的文件请求下, vanillaLSTM模型对娱乐类型数据集预测时的均方根误差在1.3左右.