利用玉米秸秆残渣制备木质素

玲珑GREEN Max轮胎在芬兰2011年夏季轮胎测试中表现出色     

鱼类耳石扫描电镜样品制备与观察

本文介绍了一种鱼类耳石样品的扫描电镜制样方法，通过对草鱼耳石进行包埋，抛磨，并用合适的腐蚀剂处理，用ＳＥＭ成功地观察了耳石的日轮及超微结构，该方法简便易行，保证所观察耳石样品的微观结构完整与清晰。     

陆相盆地中不整合体系与油气的不均一性运移

不整合体系类型及其分层结构特征是不整合体系内油气不均一性运移的主要控制因素.在陆相盆地内,可依据构造应力性质、强度及不整合时空表现形式来划分不整合体系,其中断褶不整合与褶皱不整合最有利于油气运移,不同类型不整合体系的空间叠置导致油气在宏观上运移的不均一性.现今不整合体系的形成与地质历史时期地层所受的风化、剥蚀和大气水淋滤作用及后期的水进沉积作用关系密切.不整合体系在纵向上的三段结构特征与古风化带的垂向分层规律之间具有紧密联系.不整合体系中的薄层砂砾岩和风化淋滤带的中段是有利的油气运载层,中部风化粘土层中裂缝发育特征是油气窜层运移的关键,油气在不整合体系内始终沿着级差最大的方向以"线状"优势运移,在优势通道上的有利圈闭内聚集成藏.     

反转构造的反转程度及其与油气聚集的关系

结合典型反转构造地震剖面，分析了断层型和褶皱型两类反转构造的反转程度，上下皆正断层型和向形褶皱型反转构造的反转程度轻微；上逆下正断层型和透镜形褶皱型反转构造的反转程度中等；上下皆逆断层型和背形褶皱型反转构造的反转程度强烈。分析了反转构造的反转程度与油气聚集的关系，处于轻微反转程度的上下皆正断层型反转和向形褶皱型反转，以及处于强烈反转程度的上下皆逆断层型反转和背形褶皱型反转不利于油气聚集；处于中等反转程度的上逆下正断层型反转和透镜形褶皱型反转类型有利于油气聚集成藏。     

自动超声相控阵技术在海洋敷管环焊缝检测中的应用

简述了自动超声相控阵检测技术的发展、基本原理、特点及换能器分类等.将相控阵同衍射波时差法TOFD(Time of Flight Diffraction)、数字信号处理以及A,B,C,D型扫描和成像等技术结合起来,分析了其在海洋敷管环焊缝检测中的应用效果,在检测精度、检测速度、减少环境辐射污染、降低劳动强度等方面比其它检测方法有着明显的优势,具有良好的发展前景.     

大型机组润滑油系统化学清洗的简易方法

大型机组润滑油系统化学清洗的新方法比较及化学清洗配方。     

浅谈不锈钢复合板的焊接工艺

本文分析了Q235+316L不锈钢复合板的焊接性,对复合材料的焊接工艺进行了评定试验,确定了基层和复层分别焊接、不添加过渡层的焊接工艺。     

低渗透气藏压裂水平井试井曲线特征及影响因素

针对低渗透气藏压裂水平井的实测试井曲线与理论曲线在流态特征及曲线形态方面存在一定差异的问题,基于数学模型绘制试井理论曲线图版,分析了水平段长度、裂缝半长及裂缝条数对试井曲线的影响,结合矿场实例探讨了实测试井曲线与理论曲线差异的原因。研究结果表明,压裂水平井流态可划分为双线性流、径向流、储层线性流、过渡流及系统径向流等5个阶段,与水平井相比,压裂水平井在第一个径向流特征段出现之前具有明显的裂缝双线性流或线性流特征段;压裂裂缝半长越大,前期线性流及裂缝径向流差异明显;水平段越长,裂缝径向流段出现越晚,后期系统径向流段一致。综合分析认为压裂液对近裂缝储层的污染和近井形成的连通缝网是导致现场实测试井曲线与理论曲线差异的主要原因。该分析为压裂水平井试井解释模型的选用提供了依据。     

高效无损岩心孔隙度精确测量新方法

将微纳米CT图像与微图像拼接技术相结合,识别出干酪根内微纳米尺度孔隙,从而对岩心孔隙度进行精确测量。首先利用微纳米CT图像,识别出其中的宏观连通孔隙度、孤立孔隙度以及干酪根区域（无法辨识的干酪根孔隙）所占体积百分比;然后借助扫描电镜或FIBSEM图像,对微纳米CT图像中的干酪根区域进行超高分辨率成像,识别出干酪根孔隙空间,并通过九格法测量有代表性的样品点计算出干酪根本身的平均孔隙度;最后将超高分辨率下得到的干酪根孔隙度信息,返回到微纳米CT图像中的干酪根区域内,修正微纳米CT图像宏观总孔隙度。整个测量过程操作简便,并且不对岩心造成实质性伤害。     

数据分析与BP神经网络相结合的乙烯装置智能故障诊断系统

针对化工生产流程中各单元具有强关联性、连续性、复杂性的特点,以某乙烯生产装置为对象进行Aspen仿真,提取数据并进行灵敏度分析,发现设备故障可以通过分馏塔再沸器和冷凝器的热负荷变化来反映;进而,以脱甲烷塔、脱乙烷塔和乙烯精馏塔为例建立动态模型,把引起热负荷变化的温度、压力、甲烷含量和进料流量4种可观测参数数据集进行故障分类编码,再利用3层BP神经网络建立热公用工程(主要指蒸汽)智能诊断系统模型。对不同可观测参数及其组合数据各选取10 000组数据样本进行训练和验证,在获得阶段性诊断结果后,综合设备热负荷变化得到完整的装置故障情况。测试集样本验证结果显示,所建BP神经网络诊断模型的准确率较高,可达到99.75%。实际应用结果表明,该故障诊断系统在实际操作中能够快速有效地判断出设备故障诱因。