滑动钻进中顶驱扭摆减阻控制技术研究

国内顶驱扭摆减阻技术尚不成熟,作业过程中设置的扭矩极限和扭转角度仍然依靠经验获取,与井下实际情况有误差,导致顶驱扭摆作业不能在安全的范围内发挥最佳效果。为此,建立了一种适用于扭摆减阻工艺的摩阻扭矩计算模型,并在此基础上开发出一套摩阻扭矩分析软件,制定了闭环扭摆减阻工艺实施流程。将软件应用于L26-1井和D202井,软件计算结果与实际测试结果误差较小,均在10%以内,符合现场实际钻井作业要求。研究的顶驱扭摆减阻控制技术能够安全高效地指导扭摆减阻作业,可有效解决滑动钻进过程中的托压问题。     

美麗的乌山

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梁格法在城市桥梁设计中的应用分析

分析了梁格法的基本原理,对梁格法应用的两个关键问题进行了讨论,即梁格划分和单元刚度计算。并通过工程案例分析了梁格法的应用,结果表明梁格法计算结果相对实体有限元具有很好的精度,具有概念清晰、易于理解和使用方便等特点,可以很好地用于城市桥梁设计计算中。     

利用察汗斯拉图盐湖晶间卤水制取低钠盐的工艺研究

主要研究了利用察汗斯拉图盐湖晶间卤水制取低钠盐工艺路线的可行性,并对工艺路线主要技术控制点进行了简单的确定,以便指导该地区盐湖资源的开发与利用。     

基于联系数的安徽省水资源承载力评价及空间差异诊断分析

为定量评价安徽省水资源承载力的整体状况,诊断分析导致水资源承载力空间差异的主要因素,采用集对分析理论中的联系数方法诊断评价安徽省水资源承载现状,并利用减法集对势识别导致水资源承载力空间差异的主要因素。结果表明,安徽省江南地区水资源承载力最好,皖中地区次之,淮北地区的水资源承载力最差;从子系统层面分析,江南地区水资源承载支撑力子系统最好,皖中地区次之,淮北地区最差,但淮北地区水资源承载压力最小;从指标层面诊断分析,人均水资源量是导致安徽省各市水资源承载状况存在空间差异的最主要因素。研究成果可为安徽省水资源合理配置与调控提供技术支持。     

振动轴转速对双卧轴振动搅拌流场的影响

为研究双卧轴振动搅拌机搅拌筒内流场振动搅拌过程中固液混合流体瞬态流动情况,基于计算流体力学(CFD)提供的计算方法,结合动网格技术、欧拉多相流模型、Realizable k-ε湍流模型及离散相模型,采用C语言编写用户自定义程序(UDF),并将其动态链接到CFD中,在非稳态条件下数值模拟双卧轴振动搅拌机搅拌质量受振动轴转速、固相颗粒体积分数的影响规律,并在此基础上,进行了振动搅拌试验研究。结果表明:当搅拌轴转速为35 r/min、混合料颗粒体积分数为20%、颗粒直径分别为10 mm、20 mm和30 mm时,振动轴转速分别为960 r/min、1 460 r/min和1 800 r/min时其搅拌质量最佳;数值分析结果与试验结论基本一致,说明了数值计算结果的准确性和计算方法的可行性。     

P91钢管道异常低硬度部位的组织和性能

对电厂运行过程中发现的P91钢主蒸汽管道的低硬度部位进行了微观组织观察、短时力学性能试验和高温持久强度试验,分析了其硬度偏低的原因。结果表明,低硬度区域P91钢组织为铁素体+析出物,位错密度较低,M₂₃C₆相在晶界处粗化聚集,同时析出新相Laves相,使得P91钢的短时力学性能和高温持久强度下降严重。     

噁唑酰草胺和氰氟草酯复配对直播水稻田一年生禾本科杂草的研究与应用

[目的]为明确噁唑酰草胺与氰氟草酯复配对直播水稻田一年生禾本科杂草的防除效果以及对水稻的安全性。[方法]用茎叶喷雾法测定了2种除草剂室内联合作用试验,并对筛选的除草剂进行单因素随机区组田间药效试验。[结果]温室试验结果显示,噁唑酰草胺与氰氟草酯混配对稗草、千金子具有明显的加和作用,噁唑酰草胺与氰氟草酯以1∶1比例混配的加和作用明显。田间试验表明,20%噁唑酰草胺·氰氟草酯悬乳油(1∶1)以有效成分用量180～225g. a. i./hm~2进行田间喷雾,药后30 d对直播水稻田一年生禾本科杂草的总鲜重防效可达到90. 2%～96. 1%。[结论]噁唑酰草胺与氰氟草酯以1∶1的比例混配能够有效防除直播水稻田一年生禾本科杂草,且对水稻安全,杀草速度较快。     

退火炉内罩中气体流动及钢卷传热的数值模拟

摘要：轧制力预报一直是热连轧过程控制模型的核心，浅层神经网络对复杂函数的表示能力有限，而深度学习模型通过学习一种深层非线性网络结构，实现复杂函数逼近。利用深度学习框架TensorFlow，构建了一种深度前馈神经网络轧制力模型，采用BP算法计算网络损失函数的梯度，运用融入Mini batch策略的Adam优化算法进行参数寻优，采用Early stopping、参数惩罚和Dropout正则化策略提高模型的泛化能力。基于上述建模策略，针对宝钢1880热连轧精轧机组的大量轧制历史数据进行了建模实验，对比分析了4种不同结构的前馈网络预测精度。结果表明，相比于传统SIMS轧制力模型，深度神经网络可实现轧制力的高精度预测，针对所有机架的预测精度平均提升21.11%。