碳包纳米氧化锆粉体的烧结行为与力学性能

采用粉体表面包碳技术和两步烧结方法制备出具有良好力学性能的细晶3Y-TZP材料,研究了在无压烧结和两步烧结条件下,碳含量对碳包3Y-TZP材料烧结行为及力学性能的影响.结果表明:对于包裹少量碳的3Y-TZP,与未包碳的试样相比,采用两步烧结不但能提高材料的密度还能细化晶粒;结构致密和ZrO2相变增韧使材料具有较高的维氏硬度和断裂韧性.在碳含量为1.5%时,3Y-TZP材料的维氏硬度和断裂韧性达最大值,碳含量进一步提高使材料中的气孔和缺陷增多,导致材料的性能下降.     

固化水工作液在压井修井过程中的成功应用

在油田开发后期,衰竭地层的钻完井修井作业中,会遇到多个压力层系,给施工带来许多问题.针对目前低压、多压力层系压井修井难题,研制出了固化水压井修井液.介绍了固化水工作液的暂堵机理、现场施工情况以及其配套技术.该修井液在陆上、海洋多口井中试验成功,起到了良好的经济效益与环保作用.现场应用结果表明,固化水工作液能适应多个压力系统,软化粒子有一定的强度,能够承受一定的压力;可变形、易流动、能够较快形成暂堵层;该体系性能稳定,与地层水配伍性良好,携砂性强,可以建立循环,克服了低压层系的压井问题,同时可实现修井,最大限度地保护油气层,使油气层可恢复原有的产能.该体系对环境无污染.     

表面包裹碳膜的纳米氧化锆粉体的烧结

本文采用表面包裹碳膜后的粉体及无压烧结的方法来制备纳米氧化锆陶瓷块体材料，并分析烧结体的性能及影响烧结体性能的各种因素，探讨获得高致密度、晶粒细小的纳米陶瓷的方法。     

爆炸成型弹丸有效装药结构理论分析及试验研究?

爆炸成型弹丸装药结构中存在无效装药区,对有效装药结构进行研究,实现去除无效装药,进而提高装药的能量利用率。首先采用理论分析方法,利用等效平板和等效装药假设,将圆柱形装药对大锥角药型罩的抛掷问题进行简化,对有效装药高度进行理论计算并做相应的修正,确定出大锥角药型罩的最佳装药高度;由理论分析结果,设计出两种不同装药结构形式,通过侵彻试验对比其终点效应。试验结果表明,合理设计有效装药结构可以减少约26.5%的装药量,研究结果对EFP战斗部装药结构优化设计具有一定的应用价值。     

基于HHT的金属导爆索水下爆炸信号时频特性研究

传统小波变换等时频分析方法在提取水下爆炸信号时具有各自的局限性,为了获得金属导爆索水下爆炸信号的特征,采用HHT方法对信号特征进行提取。结果表明:EMD具有自适应性,能够将冲击波信号进行分解,适合金属导爆索水下爆炸冲击波信号的分析;采用HHT方法能够有效提取金属导爆索水下爆炸信号的时频特征,冲击波信号的优势频率主要集中在0~40kHz,特别是20kHz以下的低频能量最大,高于80kHz以上频段能量分量很小;冲击波压力信号能量主要集中在40kHz以下,尤以5kHz以下频带能量最高。能量主要集中在前80μs内的3个子区间内,各子区间能量峰值对应的时刻分别为3、5和16μs。     

多晶铁纤维的取向及其对涂层吸收性能的影响

多晶铁纤维是一种具有多种吸收机制的雷达波吸收剂，对展宽吸收频带，减轻吸收涂层的重量具有很大应用前景。为研究取向的铁纤维对涂层的吸收性能，我们通过外加磁场的方法，实现纤维的一致取向，测量和分析了不同入射角，不同电场作用方向涂层的反射率。     

富勒烯形貌的多样性及超微观结构

目的：通过催化热解法制备了多种形态的富勒烯。对不同工艺参数下形成的富勒烯的形貌和超微观结构进行了SEM、HRTEM、XRD和Raman谱等测试分析。结果表明：形成的富勒烯主要包括单纯洋葱状富勒烯、金属纳米微粒内包洋葱状富勒烯,以及树枝状和线团状等特殊形态的富勒烯。被洋葱状富勒烯包裹的金属为纯Fe纳米微粒。拉曼谱峰分析结果表明石墨化程度很高。     

双交联型泡沫凝胶的制备及其暂堵压井防漏机理

针对低压储层修井防漏技术难题,研发了一种双交联型泡沫凝胶压井液,基本配方为:3%聚丙烯酰胺+2%起泡剂+1.5%交联剂A+0.1%交联剂B。显微镜观察表明,单一交联型及双交联型泡沫凝胶均具有明显双膜结构,但双交联型泡沫凝胶膜更厚实,气核最外层凝胶膜厚度最大为77.35 μm,气核外层液膜总厚度最大为188.48 μm,表现为较好抗压强度和稳定性,其稳定时间大于10 d,远高于单一交联型体系。流变性与黏弹性测试表明,双交联型泡沫凝胶具有高弹低黏特征,利于泵送和后期返排解堵。暂堵压井模拟实验表明,对于渗透率在90～208 mD的中高渗岩心,在2 MPa正压差下60 min内作用于岩心的压降值≤ 0.05 MPa,滤失量几乎为零,该双交联型泡沫凝胶压井液具有一定抗压能力与低滤失特性,能有效暂堵储层,在低压油气井修井防漏领域具有较好应用前景。      

基于多变量时间序列及向量自回归机器学习模型的水驱油藏产量预测方法

提出了一种基于多变量时间序列(MTS)及向量自回归(VAR)机器学习模型的水驱油藏产量预测方法,并进行了实例应用。该方法在井网分析的基础上通过MTS分析对注采井组数据进行优选,并将井组内不同采出井产油量及注入井注水量作为彼此相关的时间序列,通过建立VAR模型从多个时间序列中提取出相互作用规律,挖掘注采井间流量的依赖关系从而进行产量预测。水驱油藏历史生产数据分析结果表明,与数值模拟历史拟合结果相比,机器学习模型产量预测结果具有更高精度,同时不确定性分析提升了预测结果的安全性。通过脉冲响应分析对注入井的采油贡献量进行评价,可为注水开发方案调整提供理论指导。