小容量机组保护监控一体化

以数字信号处理器(DSP)和复杂可编程逻辑器件(CPLD)为硬件平台,研制了新一代面向中、小型水电站的综合自动化模块.充分发挥MB40智能可编程逻辑控制器(iPLC)及MB100系列保护测控系统的技术优势,将小型水电站的保护装置做成模块插件,融入监控系统,降低了小型水电站自动化设备的成本,为推出真正意义上的面向小型水电站的"五合一"产品打下坚实的基础.     

流体势与油气运聚规律研究——以孤东地区为例

流体势是地下流体所有能的综合表现,不同的流体(如油、气、水)在各自的势场作用下,有各自的势场分布规律运动.通过研究地下流体势空间分布模式,可确定盆地流体系统构成,提高对油气运移规律的认识,明确预测有利油气聚集区,提高钻探成功率.研究表明,孤东地区地下流体势类型分为高势区、低势区,高势区分布与活跃生油洼陷分布一致,是孤东地区油气成藏的主要烃源区和动力源区.低势区与目前的油气田吻合较好.由此可依据流体低势区来预测新的油气聚集部位.      

低渗透储集层中油水层的地球化学综合判识——以济阳坳陷基山砂岩体为例

为了提高低渗透油藏油、水层识别的准确性，以济阳坳陷惠民凹陷基山砂岩体低渗透油藏为研究对象，探索以地球化学方法综合判识储集层流体性质的方法。以试油数据为参考，首先以热解定量方法初步评价，油层与油水同层、油水同层与水层的ST界限分别定为4．00mg／g及2．00mg／g；再以热解色谱定性方法将水层（或干层）与油层及油水同层明确区分；仍不能有效区分的油层及油水同层，则辅以热解参数表征的储集层变异系数进一步评价，变异系数高于0．3的为油水同层，低于0．3的为油层。具单一油源的多口井，可借助菲与二苯并噻吩（P／DBT）将油层及油水同层准确识别，P／DBT值大于12．5则为油层、小于等于12．5则为油水同层。对于相变较快，泥质薄层较多的低渗透油藏，利用热解参数S1／S2可评价储集层的真假隔层及油柱的纵向连通性。图4参17     

注气井中油管轴向位移计算比较分析

为了确定油管在正常作业、注入措施作业中封隔器的坐封位置、轴向位移补偿量以及判断封隔器是否解封,根据弹性力学理论得出了不同条件下油管柱的轴向位移量,综合考虑了在不同工况下由活塞效应、螺旋弯曲、径向压力、温度变化、松弛力以及摩阻等因素引起的油管轴向位移;同时考虑了在注气油管内气体的横向压力效应,运用VB语言编制程序,将各自计算结果进行了比较分析。结果表明,在注气油管内考虑横向压力效应时与常规油管长度计算油管轴向位移有明显差异;油管内液体流动引起的油管轴向伸长与注入速度的平方成正比,在注入速度过大时对轴向位移有明显影响。     

新钢板坯连铸中间包采用控流槽的水模拟实验

通过板坯连铸中间包水模拟实验,表明新型控流装置--控流槽可大大改善中间包内流体的流动特征参数和流动轨迹,并具有防止卷吸气体作用.     

"十五"期间涟钢发展循环经济项目的主要内容及效果

介绍了涟钢在"十五"期间实施的循环经济项目:如燃气-蒸汽联合循环发电、小高炉TRT、焦化干熄焦、矿渣粉生产线、免烧承重砖等以及实施的效果.     

钒微合金Φ25mm热轧左旋带肋钢筋的研制与生产

通过对热轧左旋带肋钢筋（HRBL600）的质量特性分析,制定了热轧左旋带肋钢筋的化学成分,孔型设计方案和生产工艺。生产实践证明：该产品开发获得成功,产品质量达到标准要求。     

柴达木盆地北缘侏罗系烃源岩干酪根13C核磁共振研究

柴达木盆地北缘是柴达木盆地三大油气区之一,其源岩为早、中侏罗世煤系地层.烃源岩有机质类型以Ⅲ₁型和Ⅱ型干酪根为主,Ⅰ₂型干酪根仅在局部地区有分布.通过对柴达木盆地北缘侏罗系烃源岩中不同类型干酪根的¹³C核磁共振研究,指出了研究区Ⅰ₂、Ⅱ、Ⅲ₁型干酪根的化学结构特征以及化学结构中“芳构碳”、“油潜力碳”与“气潜力碳”的相对含量,据此从定量分析的角度对不同类型干酪根的生油气贡献作了评价.Ⅰ₂、Ⅱ、Ⅲ₁型干酪根的生烃能力依次减弱,对生油的贡献也依次减弱,且生成油气的比例不同,Ⅰ₂、Ⅱ型干酪根以生油为主,Ⅲ₁型干酪根则以生气为主.     

控制棒钴吸收体的活度分布

应用单组中子微扰理论,对辐照后控制棒钴吸收体内活度分布进行理论分析,得到活度分布计算的解析表达式。对高通量工程试验堆(HFETR)首次出堆的2根控制棒钴吸收体进行数值计算。利用钴靶活度水下测量装置进行这2根钴吸收体活度分布的实验测量。计算与实验测量结果相符。通过理论计算所得到的活度分布可作为辐照后~(60)Co同位素分装依据。本文得到的控制棒相对价值曲线理论计算值与实验测量结果符合良好。     

Deterministic learning of completely resonant nonlinear wave systems with Dirichlet boundary conditions

In this paper, we investigate the approximation of completely resonant nonlinear wave systems via deterministic learning. The plants are distributed parameter systems (DPS) describing homogeneous and isotropic elastic vibrating strings with fixed endpoints. The purpose of the paper is to approximate the infinite-dimensional dynamics, rather than the parameters of the wave systems. To solve the problem, the wave systems are first transformed into finite-dimensional dynamical systems described by ordinary differential equation (ODE). The properties of the finite-dimensional systems, including the convergence of the solution, as well as the dominance of partial system dynamics according to point-wise measurements, are analyzed. Based on the properties, second, by using the deterministic learning algorithm, an approximately accurate neural network (NN) approximation of the the finite-dimensional system dynamics is achieved in a local region along the recurrent trajectories. Simulation studies are included to demonstrate the effectiveness of the proposed approach.