礁滩型高压边水气藏开发特征及对策 ——以阿姆河右岸区块Y气田为例

为了研究连片礁滩型高压气藏开发特征以及高效开发对策,以阿姆河盆地Y气田异于常规气藏的开发特征为例,深入剖析了引起单井产能、连通性变化的主要原因,系统研究了水侵规律及对气藏开采带来的不利影响,针对性地提出了系列开发对策,经过3年的严格实施,气藏开发取得显著成效,可为同类型气藏优化开采提供有效的借鉴.研究结果表明,高压气藏...     

基于多智能体系统的分布式智能控制系统框架与原型系统开发

针对复杂工业过程的控制需求,研究了一种基于多智能体系统的分布式集成智能控制系统框架,系统由人机集成单元、控制单元和虚拟仿真单元构成,每个单元由分层的Agent组构成。多个专业Agent和主管Agent组成功能Agent组,通过不同的Agent激活与后备构成Agent组的重构和控制模式的切换。采用基于PC和现场总线设备相结合的硬件结构,运用遵循职能物理代理基金会组织标准的开发工具Java智能体开发框架开发原型系统,并应用到焦炉集气管压力控制实践中。工程应用表明,所提出的集成控制系统能有效地解决焦炉集气管压力这类复杂工业对象的过程控制问题。     

办公室小便签

这期的“小便签”．我们为大家的介绍快速输入上下标和简化重复输入的方法．一定会让你的文档编辑效率提升不少。[编者按]     

火车站无线遥控照明电路工程系统应用方案设计

研究无线遥控电路如何用于火车站遥控照明工程。就实际工程所遇到的系列问题展开理论分析,并给出实现的解决措施。     

伊利石和高岭石对U(Ⅵ)的吸附

以伊利石和高岭石为吸附剂,通过静态吸附法研究了其对U(Ⅵ)的吸附特性。考察了接触时间、初始浓度、吸附剂质量、pH、温度、离子种类、腐殖酸等对其吸附效果的影响;采用红外光谱(FTIR) 对伊利石和高岭石的结构进行了表征。研究结果表明：伊利石和高岭石对U(Ⅵ)具有很强的吸附能力,在10 h、铀初始质量浓度为30 mg/L、吸附剂质量为0.04 g、pH=5的条件下,伊利石对U(Ⅵ)的吸附效果最好;在12 h、铀初始质量浓度为30 mg/L、吸附剂质量为0.01 g、pH=5的条件下,高岭石对U(Ⅵ)的吸附效果最好;随着温度的升高,伊利石和高岭石对U(Ⅵ)的吸附能力不断增强,尤其是伊利石;溶液中Mg²⁺、CO^2-₃、HCO^-₃显著降低了伊利石和高岭石对U(Ⅵ)的吸附效果;随着腐殖酸浓度的增加,伊利石对U(Ⅵ)的吸附能力提高,高岭石对U(Ⅵ)的吸附能力降低。     

CO2地质储存过程中地球化学反应数值模拟研究

CO₂地质储存是实现碳达峰碳中和目标的重要途径,地球化学反应模拟是进一步论证CO₂地质储存技术可行性的重要环节。总结地球化学模拟技术研究进展,采用单一的模拟软件开发与其他软件搭接的形式,以便更加准确地研究矿物溶解与沉淀、孔隙度、渗透率等多方面问题,全面整理各种模拟方法与优势,分析未来存在的挑战,为地质储存技术在地球化学模拟方面的研究提供参考。     

乙腈沉淀-离子色谱法测定婴幼儿米粉中硝酸盐和亚硝酸盐

目的 建立一种婴幼儿米粉中硝酸盐和亚硝酸的乙腈沉淀-离子色谱分离检测方法。方法 样品经乙腈/水(体积比5/5)溶液沉淀蛋白后, 在提取温度35℃,超声提取30 min的条件下, 过0.22 μm滤膜净化。采用KOH水溶液作为流动相进行梯度洗脱, 离子色谱检测硝酸盐与亚硝酸盐。结果 本实验比较了乙腈沉淀、亚铁氰化钾-乙酸锌沉淀法和淀粉酶酶解法对婴幼儿米粉中亚硝酸盐和硝酸盐分离的影响, 结果显示, 乙腈沉淀法比较适合婴幼儿米粉中硝酸盐和亚硝酸的提取净化。实验还优化了提取试剂乙腈/水(体积比)的比例、提取时间和提取温度对硝酸盐和亚硝酸盐的影响。在提取试剂乙腈/水(体积比)为5/5, 提取温度35℃, 提取时间30 min条件下, 米粉中硝酸盐和亚硝酸盐的提取效果最好, 回收率均在90~110%之间。结论 该方法操作简便、提取速度快、检出限低,适用于婴幼儿米粉中硝酸盐和亚硝酸盐的检测。     

应用动力减振器消除离心分离设备的振动

在操作运行过程中,离心分离设备常会发生振动而影响生产。本文对此提出了简单、实用的双悬臂梁——质量动力减振器的设计。这种动力减振器具有结构紧凑,可在现场调谐,能同时抑制水平和垂直方向的振动等优点,并在实际工作的机器上进行了实验验证,减振效果良好。     

煤基石脑油加氢研究

采用三段加氢工艺对煤基石脑油进行了加氢处理,重点研究了反应温度、压力、空速对一段加氢效果的影响,并对该段催化剂的使用寿命进行了考查,初步探讨了三段加氢反应温度对加氢性能的影响。研究结果表明经过三段加氢后的产品溴值小于1.0 g Br/100 g,总硫小于0.5μg/g,可用于汽油调和组分、芳烃抽提或环保溶剂油。     

基于复杂网络时空特性的泡沫图像动态纹理特征分析

基于机器视觉的浮选过程监控方法已经被广泛应用于浮选过程中,泡沫表面纹理特征是过程监控的关键视觉特征之一。当前静态纹理特征只能从空间维度描述图像特征,在时间维度上刻画图像序列的内在变化特性存在不足,不能准确反映浮选泡沫浮选过程动态特性。提出了基于复杂网络时空特性的泡沫图像序列动态纹理特征方法。通过将每帧图像的像素点映射到网络各节点,利用邻接矩阵建立复杂网络模型和网络权值动态演化反应不同时刻的图像特征,基于复杂网络时空特性提取泡沫图像序列的动态纹理特征。结合实际生产数据进行仿真验证,实验结果表明该方法可准确识别浮选动态状况,为浮选生产过程的实时调节提供重要的指导信息。