鄂尔多斯盆地东南部奥陶系烃源岩评价

鄂尔多斯盆地东南部奥陶系地层烃源岩厚度大,类型多种多样,成熟度高,为了客观认识鄂尔多斯盆地东南部奥陶系地层烃源岩有机质丰度和生烃潜力,通过有机岩石学和有机地球化学相互结合综合分析的方法开展对鄂尔多斯盆地东南部地区奥陶系烃源岩评价研究。结果表明:鄂尔多斯盆地东南部奥陶系发育泥质烃源岩和碳酸盐岩烃源岩,其主要分布在南缘古坳陷和陕北古坳陷;烃源岩残余有机碳平均值0.30%~3.12%;有机质类型主要为Ⅰ-Ⅱ_1型;烃源岩热演化程度达到高成熟-过成熟阶段;奥陶系烃源岩在三叠系朱(T_3y末)进入生气高峰,至侏罗系末(J末)属持续埋藏生气阶段,从晚白垩世开始抬升隆起,生气强度逐渐降低。综合区域地质分析认为,渭北隆起北部与伊陕斜坡南部过渡带在晚古生代沉积后,奥陶系烃源岩埋深一般大于2500 m,生气时间长,有利于天然气形成,是有利的勘探目标区。     

密闭环空热膨胀压力全尺寸模拟实验

为了验证多层密闭环空热膨胀压力预测模型的准确性和适用性,更深入地探究油气井筒传热与环空压力之间的关系,有必要开展全尺寸环空压力模拟实验研究.通过设计符合油气井身结构特点和现场工况的双环空井段实验装置,模拟高温热流体在不同循环温度、循环流量和循环时间的条件下对密闭环空温度和压力造成的影响,分析实验中环空压力随温度增量的变化关系,验证理论模型结果的适用性.结果表明:双环空升温阶段,A环空比B环空升温增压速率更快,温度压力峰值更高;由于环空流体中含有部分无法消除的可压缩溶解气体,导致环空压力上涨幅比环空温度要小;提出环空压温比的概念来评估环空流体产生压力的能力大小,其中纯水受热膨胀产生的环空压温比最高,自然散热前期环空压温比更能反映流体产生热膨胀压力大小;实验测试数据与模型计算结果偏差均在10％以内,满足理论和现场实际需求.可见在实际计算中应该参考实验数据,考虑环空流体特性和气体压缩性质,提高预测精度.     

基于粒子群优化算法-支持向量回归算法的氨氮传感器温度补偿

针对野外低温环境下,基于铵离子选择性电极的氨氮传感器检测失准问题,通过分析传感器检测原理,在0～30℃进行了水质标样氨氮检测对比实验,探究了温度变化对氨氮传感器输出结果的影响;将粒子群优化算法(particle swarm optimization, PSO)与支持向量回归(support vector regression, SVR)结合,建立了氨氮检测的PSO-SVR温度补偿模型,并与最小二乘多项式回归、传统SVR建立的温度补偿模型对比,PSO-SVR温度补偿模型具有较高的决定系数和较小均方根误差(root mean square error, RMSE)。在实际水样检测实验中,经过该模型补偿后氨氮传感器的输出值与实验室内根据《水质氨氮测定》(HJ 535—2009)测得的氨氮标准值之间最高偏差为4.76%,最低偏差为0.64%,偏差范围符合预期补偿目标,表明模型具有较高的温度补偿精度,对非训练数据具有良好的泛化能力,能够满足实际使用的精度要求。     

虚拟交通场景与试验台架融合的测控系统开发

目前,电动汽车结构呈现多样化,且研发周期越来越短。传统的测试台架已无法满足其测试需求。结合电动汽车发展现状及实际测试需求,为了在实验室环境下对动力总成各部件性能进行整车级集成测试,提出了整车仿真测试与试验台架相结合的设计方法,将虚拟现实驾驶模拟系统和台架动态加载控制系统集成,最大限度地模拟实车运行状况,检验关键部件的协调工作,以提升台架测试效率和产品开发周期。最后,以EM-CVT台架测试为例,验证了该台架测控系统的可行性。     

金属吸氢材料防护D-T中子发生器的研究

为降低中子防护体厚度，用高密度金属与金属吸氢材料组成的双层材料防护产额为10⁸个/s的D-T中子发生器.MCNP模拟结果显示，在中子辐射剂量小于0.025 mSv/h的情况下，双层材料的最小厚度为45 cm,采用的材料是W和TiH₂,厚度分别为36和9 cm.     

刺槐根土复合体抗剪强度试验

植被边坡的稳定性与其根土复合体的抗剪强度密切相关，其主要受根系作用与水分作用的影响。通过直剪试验和SWCC试验获取了含根量和含水率与抗剪强度及其指标的关系，推导出根土复合体的强度计算模型。结果表明：刺槐根系能显著增强土体抗剪强度，黏聚力随含根量的增加先增大后趋于平缓，内摩擦角随含根量的增加有所增大，但增长幅度较小；抗剪强度随含水率的增大迅速降低，黏聚力与内摩擦角变化趋势与抗剪强度一致，内摩擦角变化幅度较小；含根量与含水率对土体抗剪强度的影响均体现在黏聚力的变化上；将根土复合体视为含根非饱和土，推导出根土复合体强度计算模型，强度模型的计算值与试验实测值较为接近，对于根土复合体的强度计算有一定的参考价值。     

基于新样本的滑坡坝溃决洪峰流量预测模型修正与对比

受极端天气（强降雨）及高烈度地震的影响，高山峡谷区常发生滑坡堵江事件，形成具有明显“多漫顶，短寿命”特征的堰塞坝。堰塞坝溃决后，将形成具有强大破坏力的溃决洪水。溃决洪峰流量作为一个重要的水力参数，直接决定了下游灾害的影响程度。本文广泛收集了来自全球具有完整资料记载的67例滑坡坝溃决案例，扩充了已有的滑坡坝数据库，增加了数据样本区间，进而基于新数据库对已有滑坡坝溃决洪峰流量的参数预测模型进行了修正，并采用均方根误差(RMSE)和相关系数(R2)两个度量指标对比分析了各模型的预测效果，最后采用2018年在西藏江达县与四川省白玉县交界处发生的两次（10月10日和11月3日各一次）白格滑坡堰塞坝溃决事件对修正后的模型进行应用并对比。结果表明，修正模型的整体计算效果较修正前均有不同程度的提升，适用范围更广，但大部分模型因选取指标单一，未全面考虑水土耦合作用下复杂溃坝问题中的关键影响因子；经对比，Costa (1985)坝高Hd单参数模型（修正后RMSE和R2分别为61231.95 m3/s、0.0746）的计算自效果较差，建议优先选用Peng M模型（修正后RMSE和R2分别为6070.52 m3/s、0.9909）进行滑坡坝的溃决洪峰流量计算，其它模型可作为参考使用；该结论与白格堰塞湖溃决案例应用对比结果一致。研究成果可为滑坡坝的防灾减灾和应急抢险提供重要的理论依据。     

基于双通道的智能合约漏洞检测方法

智能合约因漏洞而造成巨大的经济损失受到了广泛关注。针对现有的智能合约漏洞检测方法检测精度不高的问题，结合动态卷积神经网络(dynamic convolution neural network，DCNN)、双向门控递归单元(bidirectional gate recurrent unit，BiGRU)、图传递神经网络（message passing neural network，MPNN）、注意力机制提出了基于双通道的漏洞检测方法DBTA(DCNN-BiGRU-MPNN-Attention)。首先利用Word2vec词嵌入技术和图归一化方法对数据进行预处理,将获得的词向量表示传入改进DCNN-BiGRU，并引入了R-Drop(regularized dropout for neural networks)正则化方法提高模型泛化能力。将图归一化表示传入图传递神经网络，通过两个通道分别提取序列特征和图特征，然后结合自注意力机制和交叉注意力机制捕捉不同特征间的相关性，从而突出关键特征对漏洞检测的重要性。最后通过全连接层得到输出向量，利用sigmoid函数输出结果。通过消融实验和对比实验表明，所提出的方法在检测两种不同类型的智能合约漏洞方面具有较高的精度。     

基于邻域信息的网络结构表示学习

针对传统网络表示学习方法无法学习节点网络结构相关性的问题, 提出一种基于邻域信息的网络结构表示学习模型. 该模型首先定义基于邻域信息的节点间结构相似度计算方法, 对不同邻域范围内节点间结构相似度建模； 其次构建深层自编码器, 将节点结构相似度作为监督信息优化网络表示, 在网络嵌入过程中学习节点结构信息. 与node2vec,SDNE,struc2vec三种相关算法进行对比的实验结果表明, 该方法有更好的网络结构识别能力, 能学习到节点间的结构相关性, 所得到的网络表示能适用于角色识别相关任务. 此外, 跨网络分类实验结果还体现了该方法在迁移学习方面的潜力.     

煤基固废复合改性剂高温重构钢渣的性能及机理研究

为了促进钢渣和煤基固废的综合利用,研究了煤基固废复合改性剂(CMCSR)(煤气化渣-硅钙渣-煤田区域水库底泥)对高温重构钢渣的胶凝性能和体积稳定性的影响,采用XRD、SEM、EDS等测试方法,对重构钢渣的物相组成、微观结构及高温重构机理进行了分析。发现CMCSR可以提高钢渣的胶凝性能,显著降低了钢渣中f-CaO含量。当重构温度为1250℃,CMCSR掺量为25%时,重构钢渣28d活性指数比原钢渣可提高16.1%,重构钢渣中f-CaO的含量由4.04%降至1.90%,满足GB/T20491-2017《用于水泥和混凝土中的钢渣粉》中f-CaO含量≤3%的要求。CMCSR掺量由15%增加至35%,重构钢渣中形成透辉石(CMS₂)、钙铝黄长石(C₂AS)、C₃A等硅铝基矿物。高温重构过程促使RO相中的FeO转变为镁铁尖晶石(MgFe₂O₄)和磁铁矿(Fe₃O₄)。重构温度为1250℃,掺25% CMCSC的重构钢渣形成结晶良好、粒径可达10μm以上椭圆形的C₂S颗粒。研究表明,掺入煤基固废复合改性剂的高温改性钢渣,其体积稳定性、胶凝活性和易磨性得到了有效改善,从而为钢渣的低能耗细磨加工进行制品开发,或在水泥和混凝土中的直接应用提供了可能,实现了煤基固废与冶金固废的协同利用。