共聚物钻井液降滤失剂的合成与性能评价

以丙烯酰胺(AM)、2-甲基-2-丙烯酰胺基丙磺酸(AMPS)、丙烯酸(AA)、甲基丙烯酰氧乙基三甲基氯化铵(DMC)为原料,采用氧化还原引发体系合成了一种四元共聚物水基钻井液降滤失剂。确定了最佳合成条件:单体配比为AM/AMPS/AA/DMC=55∶30∶10∶5(质量比),引发剂加量各为0.3%(单体浓度为1),单体总浓度为20%(质量分数),反应温度为50℃,溶液p H值为7,反应时间为4 h。对聚合物进行了红外表征,合成产品与设计结构一致。钻井液性能评价结果显示:淡水基浆中聚合物加量为0.7%时,常温中压滤失量为6.0 m L,经过180℃老化后,API滤失量为8.2 m L,高温高压滤失量为11.6 m L;聚合物加量为1.0%时的页岩相对回收率达到99.4%。说明AM/AMPS/AA/DMC聚合物降滤失能力强,且热稳定性和抑制性能好。     

物理化学实验考核评价体系的探索与改革

在物理化学实验中,建立起一套完整、细致、负责、准确的考核评价体系是直接关系到实验教学开展状况和实现实验教学目的的一个重要环节。笔者通过建立了一套分段、即时考核的评分体系与规则,实现了考核评价的公开性、公平性、公正性、透明性和实时性,提高了学生在实验课程中积极性,促进了对学生的公平意识、合作与竞争意识、实际应用能力、科学分析能力、综合实验技能的培养。     

利用绿脓杆菌从废弃线路板中浸金的实验研究

探究了对环境友好的绿脓杆菌浸取废弃印刷线路板(WPCBs)中贵金属的能力。金属与由绿脓杆菌(Pseudomonas aeruginosa)产生的氰化物结合形成金属-氰化物络合物从而被浸出。绿脓杆菌被驯化以在较高pH环境中生长,同时研究了绿脓杆菌的生长特性。为了使浸金、银效率最大化,优化了pH、甘氨酸浓度、矿浆浓度等影响因素。在加入1.0 g·L~(-1)的甘氨酸、0.1 g的WPCB粉末、pH为9.5的条件下,浸金率最大为40.02%,浸银率在浸金率较小时达到48.90%。     

硫脲法从废旧电路板中浸取金、银的研究

废旧电路板中含有丰富的可回收金属Cu,Au,Ag,Pt,Pb等,其处理处置、无害化、资源化成为经济发展中急需解决的问题。采用硫脲法对废旧电路板中的金、银进行浸取实验,主要考察了反应时间、反应温度、硫脲浓度、Fe3＋的质量浓度、物料粒度对金及银浸出率的影响。结果表明,在最佳浸取条件下,金、银都能达到理想的浸取效果,金和银的最高浸取率分别达到90.87%和59.82%。硫脲提金法因溶金速度快,浸出时低毒、价格低廉、高效、有利于环保、干扰离子少等优点而成为取代氰化提金的绿色浸金方法。     

基于多任务模式的科研院所项目管理方法初探

论文探讨了基于多任务模式的科研项目管理模式,提出了多任务矩阵型组织结构、科研人员能效矩阵、科研人员直线职责及命令链等概念和理论。初步提出以科研人员的能力和效率为核心的科研项目管理方法。     

面向典型产品技术外包服务平台商业模式研究

论文以多边服务平台为研究对象,分析研究面向典型产品技术外包服务平台的商业模式,并提出了商业模式的验证及评估方法。     

基于技术生命周期的中美人工智能原始创新能力研究

文中以1950-2020年中关两国人工智能关键技术专利为数据源,基于技术生命周期理论,采用Logistic模型进行拟合分析,对中关人工智能原始创新能力进行比较.研究发现,中关人工智能原始创新能力发展水平不一,从技术生命周期来看,中国人工智能技术生命周期目前尚处于成长期,而美国已进入成熟期;中国人工智能技术专利申请数量和速度均领先于美国,特别是跨媒体分析推理、自主无人系统和自然语言处理技术的专利申请增速较快.最后,结合Logistic模型拟合结果,进一步分析了未来中美人工智能原始创新能力演化与跃迁路径,提出了面向2035年远景目标的我国人工智能关键领域提升原始创新能力的相关政策建议.     

浯溪水电站岩溶地质的固结与帷幕灌浆

湖南祁阳县浯溪水电站坝址岩溶发育,水文与工程地质情况恶劣,渗漏水严重,地基内通道多而连贯,灌浆帷幕线形成困难,经采取多种综合措施,在堵漏、固结灌浆的基础上,成功实施了主体工程的帷幕灌浆,蓄水后经埋设的渗压计观测,渗透压力水头折减系数达到0.3,符合设计要求,保障了库区蓄水条件。     

基于粗糙集和Petri网的油层含油识别研究

油藏受天然气的侵入,就会产生油气分异的现象:天然气会萃取出油藏中的轻组分,造成凝析油藏或轻质油藏;此外,油藏中的重组分脱出,形成沉淀,直接导致储层的渗透率降低,从而影响油气的分布规律。针对油藏中油气分布规律复杂的问题,在传统油层含油判别分析的基础上,提出了一种基于粗糙集和Petri网的油藏建模方法。应用粗糙集的知识约简对油层含油识别相关的岩层厚度、泥质含量等6个指标进行属性选择,提取最简规则,建立Petri网模型,根据Petri网的并行推理达到简洁高效的含油识别。仿真实验结果表明,采用粗糙集与Petri网判断的油气分布规律与现场数据高度接近,精度高,识别速度快,正确率高。可见将粗糙集与Petri网组合用于油层油气识别是有效的。