采用同时蒸馏萃取-气相色谱/质谱分析小茴香的挥发性成分

通过比较精油收率及精油气相色谱分析含有的组分数量,确定同时蒸馏萃取方法提取小茴香挥发性成分较佳条件为乙醚萃取剂,小茴香∶乙醚∶水为10g∶40mL∶100mL,提取时间3h。气质联机分析所提取的挥发油,鉴定出反式茴香脑(7456%)、爱草脑(240%)、葑酮(105%)、茴香醛(351%)、1,8桉树脑(015%)、樟脑(005%)、萜烯类(297%)、香豆素(003%)、十八碳烯酸(018%)等43种化合物,总相对百分含量为8903%。     

天津地铁车站地下连续墙冬期施工技术

天津地铁1号线下瓦房车站基坑工程中地下连续墙部分，由于工期的原因，安排在冬季施工。结合地下连续墙的施工特点和天津地区的实际情况，制定了冬期施工中各项质量控制措施，保证了地下连续墙冬期施工的顺利完成。     

油藏地质建模的构成及步骤

近年来,随着油气勘探工作的难度的逐渐增大,相应的地质分析研究工作也在逐步深化,通过研究储层所分布的有利沉积相带、地层格架及储层的物性参数、非均质性,并借助PETREL等地质建模软件建立三维储层地质模型来反映储层的分布规律及变化特征,为后期的油气田开发工作提供坚实的理论依据。     

某电视塔球形节点和杆件的制作

某电视塔在国内首次采用1 2 0 0 /42球形节点。本文主要阐述了该工程球形节点的制作和焊接工艺。     

保持应用特征信息的视频序列分层与时域亚采样

针对信道带宽和存储空间严格受限条件下的视频传输和存储,提出了保持应用特征信息的视频序列分层与时域亚采样模型.把视频序列分解为背景层与运动目标层,对背景层单独压缩,对运动目标层按照相应准则实施保持应用特征信息的时域亚采样后再进行压缩,使得编码比特流量大幅度降低,从而为在极低比特率条件下的视频传输和存储创造了条件.     

转炉沸腾钢过氧化原因分析

本文就转炉沸腾钢过氧化问题进行了原因分析，制订了解决措施。     

碳中和愿景下油气钻井的数字化、智能化转型之路

钻完井工程历经百年发展,经历了概念-经验-科学-自动化钻井4个发展阶段,形成了以钻完井工艺原理、方法为指导,以装备、工具、软件为手段的钻完井工程技术体系。当前,全球碳中和愿景的实施,将大幅度减少对油气能源的需求与油气勘探开发投资,油服企业碳足迹控制和安全环保保障压力增大,工程技术服务效益空间被压缩,以绿色低碳为特征的石油钻井转型势在必然。石油钻井的数字化、智能化是顺应新达峰目标和碳中和愿景、实现其高质量发展的必由之路。调研了油气钻井数字化、智能化技术发展现状,分析了目前钻井工程技术发展面临的挑战,提出了从智能钻完井技术的3个层面实现传统工程技术转型升级、跨越式发展,将智能地面装备、智能井下工具依托智能软件作为交互系统协同运行,完成一个闭环钻井优化过程,形成钻完井数字化转型协同生态,实现数字化转型升级,大幅度提升钻完井作业效率和保障生产安全。     

基于虚拟散列安全访问路径VHSAP的云计算路由平台防御DDoS攻击方法

防御分布式拒绝服务DDoS（distributed denial of service）攻击是云计算平台安全保护中的一个关键问题。在研究大规模网络防御DDoS攻击的安全覆盖服务SOS（security overlay service）方法的基础上,揭示了SOS在节点被攻击时的退出机制存在的安全漏洞,根据云计算路由策略改进了一致性散列算法Chord,提出了适用于云计算路由平台三层架构的虚拟散列安全访问路径VHSAP（virtualization hash security access path）,在安全访问路径中引入了心跳机制,利用虚拟机技术实现弹性的虚拟节点,完成在云平台中被攻击节点之间的无缝切换,保证用户对云计算平台的安全访问。针对VHSAP防御DDoS的性能进行了仿真实验,重点研究了在散列安全访问路径HSAP中被攻击节点数和切换时延等参数,并将实验结果与SOS方法进行了比较。实验结果表明在DDoS攻击下,VHSAP具有较高的数据通过率,可以提高云计算平台的安全性。     

基于机械比能的钻速预测模型优选

提高钻井效率是石油钻探过程中的重要环节之一，主要通过调整钻井参数、减小机械比能、提高机械钻速等方法实现。机械比能(MSE)表示钻头破碎单位体积岩石所需的机械能量，是评价钻井效率的主要指标之一，然而复杂的钻井作业导致大多数评价模型在应用过程中受到限制，地层不确定性会带来钻速预测模型泛化能力下降、非生产时间增加等问题。文章针对目标井的不同地层建立多种预测模型，经评估优选出表现最佳的模型。首先，基于机械比能理论和互信息法分析了影响钻速的可控参数；其次，以历史钻速均值为提速阈值将回归预测转换为分类预测，评估K最近邻(KNN)、多层感知机(MLP)、朴素贝叶斯(NB)、逻辑回归(LR)等分类算法模型的预测性能；最后优选出适用于目标井各地层的KNN模型，并将优选模型应用于同区域邻井中。实际验证结果表明：同区域邻井的四个地层预测准确率分别为0.94、0.94、0.92、0.96,AUC值分别为0.98、0.97、0.96、0.98,模型表现良好，能够助力钻井施工科学决策。