重磁建场法在三塘湖盆地火成岩勘探中的应用

二叠系和石炭系的火山岩是三塘湖盆地重要的含油气层系,分布广泛,由于埋藏深以及侏罗系煤层和条湖组火山岩对深层地层的屏蔽作用,造成地震资料品质差,地震勘探也不能满足研究工作的需要。针对该区存在的勘探难点,提出采用高精度重磁、建场法以及重磁电震联合勘探来解决该区存在的勘探难题,通过重磁建场勘探,对盆地基底断裂、结构有了新的认识,重新划分了火成岩的分布范围,通过钻探证实,吻合性较好,取得了较好的地质效果。     

Cu互连中Ta/Ta-N和Ti/Ta-N双层膜的扩散阻挡性能比较

采用磁控溅射法在SiO2/Si基底上沉积Cu/Ta/Ta-N及Cu/Ti/Ta-N薄膜,在高纯的Ar/H2气氛保护下对样品进行快速热退火处理,用XRD、SEM、EDS及四探针电阻测试仪(FPP)等分析测试方法对Ta/Ta-N和Ti/Ta-N双层薄膜的热稳定性及互扩散阻挡性能进行了比较分析。结果表明,当退火温度低于700℃时,Cu/Ta/Ta-N/SiO2/Si和Cu/Ti/Ta-N/SiO2/Si多层膜结构表面平整,方阻值均比较小(Cu/Ta/Ta-N/SiO2/Si约为0.175Ω/□,Cu/Ti/Ta-N/SiO2/Si约为0.154Ω/□);当退火温度到达700℃时,Cu/Ta/Ta-N/SiO2/Si试样开始出现Ta2O5和Cu3Si,由于Cu向基底扩散打破Si-Si和Si-O键,Si、O经扩散通道分别与Cu、Ta反应生成了Cu3Si和Ta2O5,表明Ta/Ta-N阻挡层开始失效;而Cu/Ti/Ta-N/SiO2/Si试样的Cu/Ti相界面形成了很薄的扩散溶解层——Cu4Ti、Cu4Ti3与Cu3Ti2,有力地阻断Cu向基底扩散的通道,从而提高了Ti/Ta-N双层膜的阻挡性能,使Ti/Ta-N双层膜对Cu的有效阻挡温度高达700℃。因此,Ti/Ta-N双层膜是一种良好的扩散阻挡层。     

秦山第二核电厂燃料组件运行经验

本文介绍秦山第二核电厂（QSⅡ）使用的AFA2G／AFA3G17×17型燃料组件的制造质量控制、换料大修燃料管理、已辐照燃料组件检查、运行燃料组件完整性跟踪、乏燃料贮存等燃料组件运行经验。秦山第二核电厂通过一系列严格的燃料管理和遵循运行技术规格书运行燃料组件,到目前为止,已经入堆运行的600组燃料组件没有一组发生破损,一直保持“零破损堆芯”的良好业绩。     

吐哈盆地山地三维地震勘探技术应用效果

通过吐哈油田公司几年来在火焰山进行的地震攻关，形成了包括基本参数论证、观测系统参数分析和优化、模型正演分析等一套适合火焰山山地三维勘探的采集参数论证技术。激发上利用微测井和小折射资料合理选择井深，大药量激发；接收上采用钻孔埋置检波器；静校正方面形成了适合火焰山的静校正技术。在吐哈油田火焰山地区应用以上技术取得了良好的效果。     

吐哈油田数字物探工程建设

针对吐哈油田地震勘探数据种类繁多、规模大、不易查询和使用的难点,提出了以计算机地理信息系统为基础,实现各类数据的关联.查询,按照物探工程项目管理流程设计软件系统,实现工作流程与软件功能完全统一,形成了吐哈油田物探信息系统。通过在吐哈盆地、三塘湖盆地应用,对地震部署、工区踏勘、物探工程施工质量监控、采集监督管理、工程质量评估及信息查询等起到了很好的作用,取得了良好的效果。     

山前冲积扇表层静校正对策

由于山前地表冲积扇的厚度和速度变化较大,利用传统的表层调查和静校正方法计算无法彻底解决“中长波长静校正量”问题。具体表现为小折射排列长度太小(当低速带厚度较大时,无法追踪到高速层顶界面)、小折射资料的解释算法不合适及微测井深度明显不够。通过对雁木西地区多条过井测线进行系统分析(内容包括采集方法、处理技术、速度建场及成图方法等),从采集、处理和解释入手对表层结构进行研究,采用大排列小观测折射及微测井观测,层析成像等技术,并利用初至波形成了一套完善的表层静校正技术,先后在雁木西和胜北地区应用,取得了很好的效果。     

“华龙一号”数字化堆芯控制系统设计与改进

压水堆核电厂堆芯控制系统主要实现反应堆冷却剂平均温度控制、反应堆功率控制等重要功能。数字化技术的普及为控制系统带来了更精准的控制能力、更稳定的运行能力,但同时也带来了新的挑战与风险。应用数字技术带来的质量位、缺省值、交叉比较等全新功能,若未进行合理的配置,反而会使在运的控制系统产生偏离控制的后果。以漳州核电1号机组（华龙一号）数字化堆芯控制系统为例,通过对其设计功能的研究,识别出现有设计存在的缺陷,进而提出了相应的改进方案。同时为数字化堆芯控制系统的后续优化给出了建议,可为新建压水堆核电厂数字化堆芯控制系统在系统设计阶段提供一定的借鉴与参考。     

基于融合CNN和Transformer的图像分类模型

在传统的卷积神经网络(CNN)中,卷积算子擅长提取局部特征,但难以捕获全局表示;而由级联自注意力机制构成的视觉Transformer模型可以捕获特征的长距离表示,但同时会忽略局部特征细节。为此,提出了一种基于融合CNN和视觉Transformer的图像分类模型。该模型主要由CNN分支和级联自注意力模块Transformer分支构成,通过CNN分支中每个卷积层提取到的局部特征输入到Transformer分支中,以弥补Transformer分支缺失的局部特征,使模型同时融合局部特征细节和全局表示,提高图像分类的准确率。在Oxford Flowers-102和Caltech-101数据集上实验结果表明,与传统的卷积神经网络以及视觉Transformer相比,提出的基于融合CNN和Transformer的图像分类模型分类准确率更高。     

吐哈盆地火焰山山地三维地震勘探技术攻关及效果

火焰山横亘于吐鲁番拗陷 ,地形起伏剧烈 ,相对高差达 80 0 m。从第三系至侏罗系在工区均有出露 ,破碎带较多 ,激发和接收条件差。本文根据火焰山地表条件和地下构造复杂的特点 ,在胜金口地区有针对性地开展山地三维地震资料采集和处理技术攻关 ,取得了明显的效果。