窄小砂体油田交联聚合物深度调剖可行性研究

大庆长垣南部窄小砂体油田，砂体多呈条带状或技网状分布，油层层内层间非均质较严重，在目前的高含水期，采用常规的水驱开采方法很难挖潜。以长垣南部葡北油田的砂体沉积特点为基础，在室内研究的基础上，通过矿场试验，论证了长垣南部水下窄小砂体油田交联聚合物深度调剖的可行性。研究结果表明，交联聚合物深度调剖技术在窄小砂体油田的应用是可行的，是窄小砂体油田高含水期提高采收率的有效途径之一。     

三次采油指标预测及开发最优接替模型研究

随着我国大部分油田进入产量递减期,三次采油(聚合物驱、三元复合驱)技术的大规模工业化推广工作日渐重要。由于存在“分区块开发”、“层位上返”、“产量接替”现象,而各个区块、层位的地层条件、开发现状和产能现状不相同,投资和成本参数也不相同,所以不同的投产顺序其整体的效益不同。在工业化大规模推广时,规划人员和决策层面对的一个问题就是:如何优化决策各个区块的上产顺序,实现产能最优接替。针对以上问题,作者提出了一种简便预测三次采油指标的方法,研究了三次采油工业化过程中多区块产能接替的最优顺序问题,应用网络流规划方法建立了“成本最小”和“产量最大”二类动态优化模型,并进行了实例计算。本模型可以辅助规划人员及领导层对多区块的最优开发顺序进行决策。     

反应沉淀一体式矩形环流生物反应器处理屠宰废水

针对屠宰废水处理厂的扩容改造需求,开展了以反应沉淀一体式矩形环流生物反应器(RPIR)为核心工艺的废水处理系统对屠宰废水进行处理的研究。运行结果显示,新系统对屠宰废水中CODCr、NH3-N、TN和TP的平均去除率分别为94.1%、90.1%、68.4%和85.9%,出水平均质量浓度分别为110.8、16.0、81.5、3.8 mg/L,年削减量分别为970.9、80.6、94.9和13.7 t。新系统出水SS平均质量浓度为17 mg/L。出水CODCr、NH3-N、SS均优于GB 13457—1992《肉类加工工业水污染物排放标准》二级标准。RPIR好氧反应区的SV30在35%~45%之间,MLSS与MLVSS的质量浓度可以维持在6 000、3 650 mg/L左右。新系统中RPIR生化区处理吨水占地面积为0.16 m2。     

加压溶气气浮技术应用现状及展望

介绍了在废水处理领域具有广泛应用的加压溶气气浮技术,分别论述了其基本原理、主要特点、应用现状,并对其新型技术的发展做了概述。对溶气气浮工艺的组成、关键影响因素及控制参数作了简要说明。对加压溶气气浮技术今后发展的一个新方向进行了探讨,即将加压溶气气浮与加压曝气生化进行技术耦合,这样既能充分发挥高效生化作用又可利用溶气气浮泥水快速分离的技术优势,具有一定的研究、应用价值。     

四种非周期光学超晶格薄膜系统光透率研究

利用电场理论和传输矩阵方法,研究了光在Fibonacci类、广义Fibonacci、广义Thue-Morse、广义三元模型光学超晶格薄膜系统中的透射性质,发现了多种有趣的循环性质、开关性质和多稳态性质,为光开关、光存储、多通道光学滤波器等光学器件的设计提供了理论指导。     

海上天然气固化技术

天然气固化技术 (GTS)是将天然气转化成水合物 ,使其便于运输以及重新转化为天然气。这项技术并不复杂 ,而且具有建厂规模小、模块化操作的可能 ,因此它特别适合处理海上伴生气     

轻质页岩吸附剂对糖液脱色能力的探讨

通过对小兴安岭轻质页岩的改性，研究了改性页岩作为糖液脱色剂的可能性，结果表明，改性页岩对糖液具有较好的脱色能力，并由此获得了最佳改性条件和最佳脱色条件。     

双水相萃取法分离麻疯树毒蛋白的研究

为了降低麻疯树生物柴油的成本,综合开发麻疯树资源,研究了聚乙二醇(PEG)/硫酸铵[(NH4)2SO4]双水相体系萃取麻疯树毒蛋白的可行性.通过考察毒蛋白和杂蛋白的分配系数、选择性系数、相比和萃取率,探讨了(NH4)2SO4质量分数、PEG600质量分数、pH值和NaCl质量分数对麻疯树毒蛋白萃取的影响.结果表明:(NH4)2SO4质量分数对萃取影响最大,在[(NH4)2SO4]质量分数为24%,PEG600质量分数为9%,pH值为6.0的条件下,该体系对麻疯树毒蛋白的选择性系数高达5.2.     

基于机器学习的地震异常数据挖掘模型

研究基于机器学习的地震异常数据挖掘方法.在进行地震异常数据挖掘过程中,由于地震监测系统信号时变性及监测环境的不稳定性,采用传统的方法进行挖掘,其挖掘的精确度较低.为此,提出基于机器学习的地震异常数据挖掘方法.根据机器学习的相关理论获取标准方程组和最小均方误差值,实现异常数据挖掘最优模型的构建,通过计算数据的特征向量,建立地震监测数据特征库,依据获取的概率值实现对监测数据的正确判断,从而完成对地震异常数据的有效挖掘.实验结果表明,利用基于机器学习的地震异常数据挖掘方法,能够有效的提高地震异常数据的挖掘准确度与挖掘效率,保证了地震监测系统的有效性.