石油磺酸盐作为轻油、水和煤三元混合燃料分散剂的研究

以TX非离子表面活性剂为乳化剂,廉价易得的石油磺酸盐表面活性剂为分散剂制备了轻油、水和煤三元混合燃料.考察了4种石油磺酸盐所制备的三元混合体系的流变性,优化选择了TX和石油磺酸盐的配比及用量.通过FTIR光谱分析了各种石油磺酸盐产品和分散性能较好的萘磺酸盐甲醛缩合物NF的结构,通过对比研究发现石油磺酸盐的原料馏分油中芳香类物质含量越多,则磺化程度越高,所得的石油磺酸盐产品分散降黏性能越好,更适合作为三元混合体系的分散剂.结果表明:F#石油磺酸盐的分散性能最好,当w(TX):w(PS-F#)=0.3%:0.8%时,可制得w(C):w(W):w(O)=63%:27%:10%和w(C):w(W):w(O)=65%:30%:5%的两种三元混合体系,在25℃下剪切速率为100s-1时体系的表观黏度分别为415.0和1060.7mPa.s,可稳定贮存60d以上,达到了工业上对煤浆燃料的性能要求.     

先进飞机电气系统远程终端的研制

远程终端(RT)是先进飞机电气系统的重要组成部分,其主要任务是对主交流、主直流汇流条和机电式功率控制器(EMPC)进行临测和控制;RT以PC104模块作为核心处理器,软件上引入嵌入式实时多任务操作系统VxWorks为软件平台,在硬件设计中,文中将RT划分为电源模块、模拟量械块和数字量输入输出模块等;并通过对远程终端的仿真与实验,很好地满足了先进飞机电源的控制与管理要求.     

双相区退火工艺对中锰钢组织与性能的影响

采用扫描电镜(SEM)和X射线衍射(XRD)和单轴拉伸实验等研究了自主设计的"预淬火+双相区退火"热处理工艺对成分为0.15C-5Mn的中锰钢显微组织和力学性能的影响。结果表明:随着退火温度的升高,实验钢抗拉强度逐渐升高,屈服强度逐渐降低,伸长率和强塑积先升后降,此结果与相变诱导塑性(TRIP)效应有关;随着退火时间的延长,实验钢抗拉强度先增后降,屈服强度逐渐降低,伸长率和强塑积先增后降;当热处理工艺为"800℃保温30 min水淬+655℃退火4 h空冷"时,实验钢可以获得最佳组织和力学性能,此时其残留奥氏体的体积分数为25%,抗拉强度为1250 MPa,伸长率为37%,强塑积达到46 GPa·%。实验钢的高强度和高塑性是由超细晶组织和TRIP效应共同决定的。     

中国大陆地区三叠纪震积岩研究及触发机制探讨

通过对中国近30年来有关三叠纪震积岩的相关记录进行汇总总结,总结出三叠纪震积岩发现地点主要集中在鄂尔多斯盆地盆地东南缘、川西龙门山地区、青藏高原东北部及山东淄博盆地、滇西地区。结合三叠纪中国大陆构造运动特征,对三叠纪地震事件发生的触发机制从整体范围内进行了探讨,并以鄂尔多斯盆地油气分布规律为例对地震事件对油气藏分布规律的影响进行了研究探讨。     

强化安全审计实现网络与信息安全的闭环管理

本文从组织、制度、内容三个方面对浙江移动审计工作的开展情况做了介绍.目前浙江移动通信有限责任公司已建立起一个安全审计的制度和体系,安全审计已作为一项日常性工作在开展,安全审计的内容也在逐步地得到完善,一些具有创新性的方法如账号口令自动核查系统也在审计过程中得到应用,有效地解决了安全审计中遇到的一些难题.     

南堡凹陷沙河街组一段物源分析

物源分析是探讨油气成藏的重要手段之一,通过对南堡凹陷沙河街组沉积特征的详细研究,结合盆—源地貌分析,综合运用碎屑岩类分析法与重矿物法对南堡凹陷沙河街组一段沉积时期物源体系进行精细识别,为该地区油气勘探提供指导意义。研究认为沙一段沉积时期可识别3大物源体系,分别是南部物源体系、北部和东部物源体系。     

在中国四川边远气田实施的大型水力压裂

中国四川边远地区的一个致密气藏已经成功地实施了四井次的大规模水力压裂处理。实施单井填砂量达到 30〔10 4 ～ 70〔10 4 lbm的大型水力压裂处理之后 ,气井的产量得到了明显提高。而过去实施的水力压裂则没有达到气田经济开发需求的增产产量。本文综合介绍了气井大型水力压裂的施工设计、设计中考虑的因素、面临的技术难题与解决方法和压裂处理的结果。     

锂离子电池硅基负极黏合剂的研究进展

硅（Si）基负极因具有超高的理论比容量(4200 mAh/g),有望替代石墨电极(理论比容量372 mAh/g)成为新一代的高容量锂离子电池负极。但Si负极在电池循环过程中所引起的巨大体积膨胀,会导致Si颗粒的粉碎、电接触失效及其它副反应,最终导致电池容量的快速衰减以及循环稳定性变差。黏合剂是锂离子电池负极的重要组成部分之一,虽然含量很少,但在稳定电极循环中起着关键作用。文中主要对Si基负极电池黏合剂的溶剂类型及聚合结构（包括线型、交联以及共轭导电聚合物）进行了分类,并在黏合机理、优点、局限性以及性能等方面进行了阐述,最后对亟待深入研究的方向和发展前景进行了展望。     

LS—SVM算法在光伏短期功率预测中的应用

以光伏阵列为研究对象,分析了辐照强度、温度以及日类型对光伏阵列出力的影响。建立了光伏短期功率预测最小二乘支持向量机LS-SVM模型。依据实验数据对模型进行了验证计算．并与BP神经网络模型做了比较,其中LS-SVM模型最大相对误差值为10．54％,平均绝对百分比误差（MAPE）为8．18％,绝对误差平方和平均值的均方根（RMSE）为0．4884,表明模型预测值离散化程度较小,所有预测点均与实际值非常接近,模型具有较好的拟合效果和泛化能力．可以有效地预测短期光伏发电功率。     

导弹尾焰光谱的模糊识别

分析导弹尾焰可知,影响其光谱变化的主要因素包括发动机、燃料等,故根据尾焰光谱可以达到导弹型号识别的目的。为保证识别效率,用特征光谱代表尾焰特征,可大大缩减数据量。首先根据光谱差模型计算出各波长处的辐射差,通过设定阈值将辐射差分段,高于阈值的波段即为所选的特征波段。改变积分步长和阈值可获得几组不同数据。分别采用光谱角匹配算法（Spectral Angle Matching algorithm,SAM）和模糊算法对不同精度和不同特征波段的数据进行处理,得到识别结果。以识别结果的正确率和待识别样本与各型光谱的相似度距离为衡量标准,模糊算法识别效果可与SAM相当,但其在算法复杂度方面优于SAM。