环保型纳米级淀粉油层保护剂DYB-2的室内研究

针对河南油田钻井过程中油层保护技术现状及地面生态环境要求,以研究绿色、高效、经济的新型油气层保护材料为目的,开展了纳米级淀粉油层保护材料的研发与性能评价。通过室内单因素实验及正交实验对制备工艺加以优化,采用激光粒度、红外光谱、热重热差、X射线和电镜扫描等多种手段对淀粉基油层保护剂DYB–2进行表征分析。研究结果表明,合成的DYB–2材料为微球状,结构致密、表面纳米级孔道均匀分布,具有刚柔并济的特点,同时降滤失效果明显(API小于4mL),岩心渗透率恢复值大于80%,在中低渗透率岩心中的膜承压强度大于10 MPa,有较好的油层保护作用。     

Delta型3D打印机多能域系统动力学全解建模与实验

对Delta型3D打印机多能域机、电耦合系统展开了动力学建模研究。利用旋量键合图在并联机器人动力学建模上的优势,构建了该打印机机械本体子系统的动力学模型,并结合传统键合图建立驱动子系统的动力学模型,获得打印机系统机、电耦合的全局动力学模型。对于给定的动平台运动轨迹,对比Adams数值仿真、Matlab理论计算以及实验实测驱动力结果,证明了该机构多能域系统动力学全解模型的正确性。该成果为后续动力学参数辨识以及动力学控制研究奠定基础,也为其他机械系统动力学建模提供了新思路。     

加料防错技术在涂装车间底漆工艺中的应用探究

化工行业中的一些生产工艺,需要人工定时加料,如果操作人员因为疏忽使用了错误的物料,就可能会带来较为严重的后果,出现产品批量质量问题,甚至出现安全事故,造成重大的经济损失。而通过物料包装上的条形码识别,并配合进行相应的电气控制防错措施,很小的改善,就可以彻底避免此类问题的出现。     

强碱三元复合驱色谱分离及其影响因素——以大庆油区喇嘛甸油田为例

三元复合驱油体系中驱油剂的协同效应,会使油水间的界面张力大幅度下降,原油采收率大幅度提高;但三元复合驱油体系的色谱分离现象也会破坏其协同效应和完整性,揭示色谱分离现象及其影响因素对于改善三元复合驱油效果具有十分重要意义。以油藏工程和分析化学理论为指导,以化学分析和物理模拟为技术途径,并以大庆喇嘛甸油田典型区块地质特征和流体性质为研究对象,开展强碱三元复合驱色谱分离现象及其影响因素研究。结果表明,采用前置高浓度聚合物段塞后,可以有效扩大波及体积,但表面活性剂与碱和聚合物之间无因次等浓距增加,色谱分离现象加剧。大庆油区喇嘛甸油田不同区块油水性质差异对色谱分离现象存在影响,原因在于部分重烷基苯石油磺酸进入油相,影响水相中浓度检测值。强碱三元复合驱油体系中表面活性剂与碱和聚合物之间色谱分离程度比较严重,碱与聚合物之间较弱。     

服役后20号钢在低温下的力学性能研究

分析了20号无缝钢管的室温和低温力学性能,结合显微组织观察、晶粒度统计和断口分析,发现低温低应力工况下服役后20号无缝钢管的力学性能完全符合冷库用液氨管道的使用要求。     

气缸压缩压力的测量在发动机故障诊断中的运用

随着社会经济与科技的不断推进,车辆的数量不断增多,这使得发动机故障问题较为常见,而气缸压缩压力这种测量方式在诊断中是非常有效的一种手段。对此,文章针对气缸压缩压力的测量在发动机故障诊断中的运用展开了论述。     

基于约瑟夫森量子电压的交流功率测量系统及方法研究

基于约瑟夫森量子电压标准设计了交流功率差分测量系统。通过分析差分采样系统的误差分布及误差传递函数,提出换向差分测量方法,减小了差分采样系统的增益误差,提高了电压幅值测量准确度;通过分析衰减系数η,证明了采用换向差分测量较容易实现10-7量级电压幅值测量。通过评估差分采样系统零相位,结果证明了差分采样系统具有较好的相位测量稳定性。分析了交流功率差分测量系统的不确定度分量,评估了功率因数为1.0,0.5 L和0.5 C时的功率测量不确定度,通过与国家交流功率基准装置进行实验比对,证明了基于约瑟夫森量子电压交流功率测量系统不确定度评估的合理性。     

基于主动学习的离群点集成挖掘方法研究

离群点检测任务通常缺少可用的标注数据，且离群数据只占整个数据集的很小一部分，相较于其他的数据挖掘任务，离群点检测的难度较大，尚没有单一的算法适合于所有的场景。因此，结合多样性模型集成和主动学习思想，提出了一种基于主动学习的离群点集成检测方法OMAL（Outlier Mining based on Active Learning）。在主动学习框架指导下，根据各种基学习器的对比分析，选择了基于统计的、基于相似性的、基于子空间划分的三个无监督模型作为基学习器。将各基学习器评判的处于离群和正常边界的数据整合后呈现给人类专家进行标注，以最大化人类专家反馈的信息量；从标注的数据集和各基学习器投票产生的数据集中抽样，基于GBM（Gradient BoostingMachine）训练一个有监督二元分类模型，并将该模型应用于全数据集，得出最终的挖掘结果。实验表明，提出方法的AUC有了较为明显的提升，且具有良好的运行效率，具备较好的实用价值。     

用AI+大数据评估班课教学效果的研究与应用

通过数据化解构智慧课堂环境中的实际教学过程,结合AI技术手段对学生学习的结果数据、授课教学的行为数据和教学内容的构成数据进行采集、统计和分析,再通过大数据分析方法,构建出班课效果模型,和对教学过程及教学内容评估的归因模型。为教学方法和教学内容的改良进化提供数字化、科学化的依据。