Ni/Al层合结构热传导性能的非平衡分子动力学研究

采用非平衡分子动力学方法研究了[111]方向的Ni/Al层合结构的热传导性能.首先模拟了温度为300 K下[111]方向Ni/Al层合结构的热传导,通过分析界面处的声子态密度,发现交换热冷浴位置之后,层合结构的热参数基本没有变化,说明热冷浴的位置对结果影响不大.其次讨论了300 K下单层的Ni/Al层合结构的尺寸效应,计算结果表明随着系统尺寸的增大,界面热阻值逐渐减小并趋于平缓,并分别讨论了Ni和Al的热导率的尺寸效应;采用外推法计算了无限大系统下Ni和Al的声子热导率以及声子平均自由程,结合Wiedeman-Franz定律计算了Al和Ni的电子热导率,得到了Al和Ni的总热导率,并与实验值进行比较,结果与实验值在同一量级.然后讨论了传导方向为[001]和[110]时层合结构的界面热传导性,并和[111]方向的结果对比,发现界面热阻具有明显的各向异性.最后讨论了双周期层的Ni/Al层合结构的热传导性能,结果表明最靠近热浴的界面温度跳跃值最大,对应的界面热阻值最大,即对层合结构的热传导性能影响最大;与相同长度的单周期层结构对比,发现双周期层结构的热导率明显要小,因此可以通过增加材料的层数来提高隔热效果.     

湿地状态对石油污染和植物长势影响的模拟研究

模拟实验中建立了一系列不同状态的“湿地桶”,桶中装有从黄河三角洲采集的被石油污染的土壤和当地的湿地植物。通过监测湿地植物（芦苇、香蒲等）的长势和化验土壤中总石油烃（TPH）及油和脂（O/G）随时间的变化,以探讨湿地状态对石油污染和植物长势的影响。结果显示：湿地环境对土壤中的石油污染有明显的降解作用,芦苇等挺水植物的生长量与积水深度呈正相关,土壤中少量含油并不构成对湿地植物生长的威胁。此实验可为建立油田的湿地缓冲带提供科学依据。     

基于油中溶解气体谱图的变压器故障识别方法

根据油中溶解气体含量对电力变压器进行故障诊断,一个关键环节是如何从故障气体数据中提取有效反映故障特性的特征量。论文提出了基于特征气体谱图形状参数识别变压器故障的方法,以5种油中溶解气体:乙炔、氢气、乙烷、甲烷和乙烯的相对含量构建了故障的特征气体谱图,并将图形偏斜性、突出性等形状参数作为特征量应用于变压器的故障诊断。应用的结果表明,这种方法有效区分变压器的放电性故障、过热性故障以及"氢主导型"故障,且识别效果达到90%以上,明显优于实践中常用的三比值方法。     

改性沸石对诺氟沙星的吸附行为及机理

利用酸、碱、盐浸泡改性和高温焙烧改性等方法对天然斜发沸石进行改性,研究改性后的沸石对诺氟沙星的吸附特性．通过扫描电子显微镜（SEM）、比表面积测定仪（BET）、X射线衍射仪（XRD）对沸石表征,HAMZ相比天然沸石的比表面积由6.55 m2/g增大到9.53 m2/g,细孔容积由4.75 mm3/g增大到11.49 mm3/g,孔道中原有半径较大的阳离子减少,吸附活性中心增加．盐酸改性沸石（HAMZ）对诺氟沙星的最大吸附量提高了41.0%．HAMZ对诺氟沙星的吸附动力学符合拟二级动力学模型,吸附等温线符合Langmuir模型．热力学结果表明,吸附反应为吸热反应,可自发进行,反应向着熵增加的方向进行．吸附作用力表现为静电作用力、氢键作用、电子供体-受体作用和-作用．该研究为水中诺氟沙星的去除提供了经济、有效的方法．     

地震勘探中的非线性智能反演技术

储层预测,特别是薄储层预测是当前油气勘探开发不可缺少的技术手段,而储层预测成败的关键在于地震反演的精度,由于地震反演在本质上恪霏 线性优化问题,使得基于线性理论的常规反演方法在多解性问题上显得无能为力,非线性智能反演是在智能信息技术及反演理论等多学科基础上发展起来的交叉学科,它的出现为地震反演带来了生机,并很快成为地球物理学家的研究热点,本文系统地论述了以遗传算法、模拟退火以及人工神经网络为代表的非线性智能反演技术在地震勘探中的应用、取得的成果及发展趋势。     

基于模型嵌入循环神经网络的损伤识别方法

目前,绝大多数基于深度学习的结构损伤识别方法依靠深度神经网络自动提取结构的损伤敏感特征,并通过损伤状态之间特征的差异实现模式分类识别.然而,这些方法面临着损伤量化难度大的挑战,并且需要大量的模型训练数据.本文提出基于模型嵌入循环神经网络（Model-Embedding Recurrent Neural Network,MERNN）的损伤识别方法.首先,通过数据驱动的卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）建立荷载-响应之间的映射关系,然后,利用龙格库塔法改进传统的循环神经网络,建立基于循环神经网络架构的数值计算单元.最后,基于结构响应计算值与实测响应残差构成的损失函数与神经网络的自动微分机制来实现结构刚度参数的更新,进而实现结构损伤识别.数值模拟框架与实验室的3层剪切型框架的损伤识别结果表明,本文提出的方法能基于少量响应数据准确量化结构损伤.     

拉格朗日——牛顿法的一个局部超线性收敛算法

桂胜华等曾提出含弱互补函数的不等式约束最优化问题的拉格朗日一牛顿法和拟牛顿法,但算法中计算Hesse矩阵的工作量较大,且该算法仅能解不等式约束最优化问题．论文改进了桂胜华等的算法,用拟牛顿公式代替了Hesse矩阵,并把解不等式约束最优化问题推广到既含不等式约束又含等式约束最优化问题;证明了此算法具有全局收敛性和局部超线性收敛性．     

直喷式柴油机NOx排放特性的模拟计算研究

在油滴蒸发准维燃烧模型的基础上,考虑燃油喷雾、蒸发、空气卷吸及传热的影响,结合生成NOx的化学动力学机理,建立直喷式柴油机的燃烧及NOx计算模型。实测直喷式柴油机多种转速负荷特性的NOx排放,得出柴油机运行范围内的NOx排放特性,并与模拟计算结果进行对比分析,两者变化较吻合。柴油机在低速大负荷时由于最高燃烧压力较大,温度较高,燃气在高温下停留时间较长,NOx排放浓度较大。供油提前角增加时,着火始点提前,最高燃烧压力及温度增加,NOx排放浓度也增加。     

页岩气钻井卡钻故障预警方法研究与应用

川南工区是我国页岩气资源最为丰富、最具开发潜力的地区之一.该工区地层压力系数高、地质条件复杂，导致钻井复杂、故障频发，其中卡钻故障最为突出，占复杂、故障总时效的47.48%，严重制约了页岩气安全高效开发.现有卡钻故障识别技术监控信息综合利用能力差、风险预警不够及时、主观性太强等问题较为突出.针对现场亟须解决的这一问题，提出一种基于人工智能算法的页岩气水平段井下卡钻故障实时预警方法，利用录井实时数据根据构建的预警模型实现了卡钻故障的智能化、实时化定量判断.技术的攻关和应用对于提高川南工区深层页岩气钻井单井盈利水平、降低复杂和故障损失、提高工区内队伍的施工能力具有重要意义.     

Ti-Zr-Nb固溶体合金动态压缩强度的机器学习模型优化

Ti-Zr-Nb固溶体合金具有优异的强塑性匹配和撞击释能活性，在杀爆战斗部毁伤元和聚能战斗部药型罩材料领域极具应用价值.为了实现Ti-Zr-Nb合金及类似固溶体合金的动态力学性能精准预测，并支撑战斗部材料的精准设计与成分优化，采用粉末冶金法制备了56种Ti-Zr-Nb合金，并测试了材料的动态压缩强度，在此基础上开展了Ti-Zr-Nb合金动态压缩强度预测的机器学习模型优化、主控参量筛选研究，优化后的模型实现了合金动态压缩强度的预测误差<8%，并揭示了影响合金动态压缩强度的3个关键主控参量及权重排序：Δχ>G>δ_G.采用优化后的模型成功设计了具有更高动态压缩强度的合金成分，经试验验证，所设计的材料动态压缩强度达到3 100 MPa，高于同类固溶体合金.