钻井液作用下页岩破裂失稳行为试验

为揭示富有机质脆性页岩与钻井液之间的相互作用对井壁失稳潜在影响,以层理发育的脆性页岩为研究对象,利用蒸馏水、油基钻井液、硅酸盐钻井液及其滤液,开展钻井液高温浸泡试验,从宏观和微观方面描述页岩破裂失稳过程与机制。结果表明:钻井液侵入带来的水化膨胀与碱液侵蚀是页岩化学损伤的主要形式,也是诱发脆性页岩破裂失稳的直接原因;钻井液作用下,页岩主要沿层理面破裂,破裂根本原因是层理微缝的扩展、延伸乃至贯通形成宏观裂缝,诱发页岩失稳。室内试验与现场应用均证实,提高钻井液封堵性、降低滤失量,减弱水化与碱液侵蚀对页岩破裂失稳影响,有助于提高井壁稳定性,也是页岩气井防塌水基钻井液体系设计的主要技术思路。     

一类半线性椭圆方程边值问题的可解性

利用上、下解方法及不动点理论研究了一类半线性椭圆方程边值问题正解的存在性,并证明了解的唯一性,作为定理的应用,最后给出了一个例子。     

利用粉煤灰和酸性含铝废水制备聚合氯化铝

为解决聚合氯化铝(PAC)生产过程中铝矾土价格上涨带来的成本增加的问题,提出了一种工业化生产PAC的方法,即采用粉煤灰部分代替铝矾土,使用酸溶法提铝,并加入助溶剂NaCl.其最佳工艺条件为:固液比1:3(质量/体积),盐酸浓度20％,加热酸溶时间3h,助溶剂NaCl的加入量为固体质量的5％,粉煤灰替代率为20％.由此生产所得液体PAC产品的氧化铝含量约9％,pH 3.5 ～3.9,密度约1.2 g/cm3,盐基度约95％,均符合国家标准.此法工艺简单,节约生产成本且可实现活性白土生产过程中产生的酸性含铝废水的再利用.     

基于神经网络的符号化飞行动作识别

飞行动作识别是飞行训练评估和空战智能决策等多项关键技术的基础, 实现飞行动作的快速高效识别具有重大意义。对此, 提出一种基于神经网络符号化模型的方法, 实现对基本飞行动作和复杂飞行动作高效识别。首先, 利用微分分割的思想对飞行参数进行切片处理, 然后通过卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)和长短期记忆(long-short term memory, LSTM)神经网络实现飞行动作的模块化处理, 有效代替了传统方法中对原始数据的逻辑推理。并且该方法可以利用基本飞行动作对飞行过程实现飞行数据分割, 具有良好的扩展性, 能够快速处理批量飞参数据。最后对13种基本飞行动作、两种复杂飞行动作和整段飞行数据进行仿真实验。仿真结果表明, 该方法具有良好的识别性能。