用赤道原则绕开环保雷区

正赤道原则为亚马尔项目的运作保驾护航。未来,国内油气田开发或可以考虑更多地开展与赤道银行的合作,共同提升环境风险防控水平。10月2日,俄罗斯诺瓦泰克公司董事长米赫尔松表示,中俄亚马尔LNG项目第三条生产线将于12月投产,比原计划提前一年。根据协议,在亚马尔项目     

北极地区钻井岩屑和钻井废液无害化处理实践

北极地区生态环境脆弱，环保要求苛刻，尤其需要重视对于钻井岩屑和钻井废液的无害化处理工作。采用热解析处理的方式代替传统的钻井液池，经过进料、处理、分离三个单元，充分回收矿物油、水、不凝气体等各类资源，结合最小程度的固化填埋从源头减少污染物的排放，避免了二次污染。在力保环保合规性的基础上，将此工艺的环境经济效益实现最大化，从而推动整个项目的环境友好和可持续发展。     

国内外含油污泥处理现状与建议

针对含油污泥污染和处理问题依然严峻的现状,简述含油污泥来源、危害,以及国内外含油污泥 污染现状,介绍了美国、加拿大、部分欧洲国家对含油污泥的处理要求及土壤中油含量限值,分析了我国含油污 泥管理的国家政策及相应法律法规。指出含油污泥处理处置主要面临历史遗留的含油污泥数量大、部分含油 污泥处理难度较大、国内含油污泥处理标准不明确、国外含油污泥问题复杂等问题与挑战,并针对性地提出了 含油污泥资源化、历史含油污泥减量化、新增含油污泥减量化、加强合规管理等对策与建议。     

基于K-均值聚类算法RBF神经网络交通流预测

针对目前道路拥堵等交通问题,本文采用K-均值聚类算法对径向基函数(radial basis function,RBF)网络进行优化,通过K-均值聚类算法把所有的输入样本进行统一聚类,求得所有隐含层节点的RBF中心值Ci,并用最小二乘法(LMS)进行RBF网络的权值调整,同时在一定的时间和路段内对车流量进行数据采集,通过建立RBF神经网络模型,运用Matlab软件把采集的数据、图像进行计算机仿真,仿真结果表明,未加入K-均值聚类的RBF神经网络,其预测输出曲线大致可以和实际输出曲线拟合,但在数据波动较大的时刻,预测曲线的收敛速度偏慢且效率偏低;而采用K-均值聚类算法的RBF神经网络,在实际输出波动较大时,预测输出的曲线收敛速度和准确度都较高,因此,本研究相对于普通的BP神经网络,有更高的预测精度和较好的收敛性。该研究适用于市区内的交通流预测。     

美国油气田采出水的处置与利用

美国油气田采出水除回注外，主要还有地下灌注、地表排放、农业灌溉等方式，多途径实现采出水的资源化利用，但同时也带来了地下处置可能引发地震、浅层处置可能影响含水层、浅层处置导致地层压力增大的风险。通过对美国油气田采出水管理方式的研究，为国内油气田采出水的处置及资源化利用提供借鉴。