大港油田港西二断块浅地层常规取心技术探讨

为了更直观的了解地下地质情况，通过钻井在某一指定地层取出岩心进行分析研究，通常这种称为常规取心。地层成岩性好坏是决定取心收获率高低的重要因素，大港油田浅地层为明化镇地层，岩性多为泥质粉砂岩，成岩性相对较差，给取心作业带来很大困难，港Y1井目前是大港油田最浅取心井。结合港Y1井实际取心情况，针对浅层取心技术措施做详细的论述及探讨。     

具有ICT和AIE效应高选择快速检测Hg2+的磺酰腙型探针的合成及应用

以苯磺酰肼、4-溴代三苯胺和4-甲酰基苯硼酸为原料，设计合成了一种新型的高选择性可快速识别汞离子(Hg²⁺)的磺酰腙型荧光探针分子N′-((4′-(二苯胺基)-[1,1′-联苯]-4基)亚甲基)苯磺酰腙(TBSB),并通过红外光谱、核磁氢谱和核磁碳谱对其结构进行表征。结果表明：探针TBSB具有优异的溶剂(ICT)效应和聚集态(AIE)效应，对Hg²⁺展示出高选择、高灵敏度和快速响应性，检测限低至2.819×10^-9mol/L,响应时间仅需10s。通过Job’s曲线、核磁氢谱滴定实验和密度泛函理论(DFT)计算对其可能的响应机理进行了探究。利用探针TBSB在乙二胺四乙酸二钠(EDTA)存在时优异的可逆性，构造了作为通信材料的分子逻辑门，具有潜在的应用价值。     

基于注意力机制的CNN-GRU煤层气产能预测方法研究

为优化当前煤层气产气量预测方法，探讨煤层气产能排采数据历史状态影响及时序过长导致丢失关键信息的问题，提出了一种基于Attention机制的卷积门控循环单元网络的煤层气产能预测模型；选取5个与日产气相关性较高的排采参数，利用韩城区块煤层气井现场排采数据构建并训练煤层气产能预测模型，预测未来该井区160 d的产气量情况。研究结果表明：引入注意力机制的组合模型CNN-GRUA，通过提取数据高层特征、并降低历史序列关键信息丢失的影响，克服了传统预测方法无法处理数据间非线性、时序性以及信息丢失的问题；相比BP神经网络、卷积神经网络、门控循环单元和未引入注意力机制的CNN-GRU等模型，组合CNNGRUA模型具有更高的预测精度，平均绝对误差百分比仅为1.72%。     

高选择荧光增强型H2S探针的合成及性能研究

设计制备了一种三苯胺三唑类荧光增强型硫化氢(H₂S)探针SZJ,通过紫外和荧光分析法对SZJ的光学性质进行探究，并通过元素分析、HR-MS、¹HNMR和用卡¹³CNMR对其结构进行表征。在SZJ(1×10^-5 mol/L)的CH₃CN-H₂O(体积比6∶4,10 mmol/L HEPES,pH=7.4)溶液体系中，SZJ对H₂S展示出优异的选择性、抗干扰性和灵敏度。荧光光谱分析发现，只有在SZJ的溶液体系中加入H₂S(1×10^-4 mol/L)时才显示出极强的黄绿色荧光，加入其他阴离子并无响应。并且探针SZJ可通过裸眼检测水样中的H₂S,具有潜在的应用价值。