生物浮动床处理电厂厂区生活污水

利用"生物浮动床-过滤-臭氧杀菌"技术处理电厂厂区生活污水,耐有机负荷冲击和水力冲击的能力强,对CODcr、氨氮、总磷有较好的去除效果.CODcr总去除率最高可达到95%,出水CODcr稳定在10～30 mg/L;总磷去除率达到50%以上,出水总磷质量浓度低于0.5mg/L;对NH3-N的去除率基本可以稳定在80%以上;浊度消减率可达到84%,细菌杀灭率大于99.9%,出水细菌浓度小于1/L.     

BaO-CaO-CaF2系渣用于钢液深脱磷能力

使用BaO-CaO-CaF2系渣在实验室中进行钢水深脱磷实验以获得超低磷钢水.实验结果表明,初始磷约为0.01%的条件下,获得了50%以上的脱磷率及0.005%以下最低0.002%的磷含量;脱磷效果受钢水氧化性影响显著.实验测得1 813～1 893K范围内该渣系的磷容量在1018～1019.35之间,并且随BaO含量增加,磷容量增大.     

Fe3+离子在低品位铜矿生物浸出中的行为分析

生物浸出中容易产生铁矾而影响目的矿物的浸出速度。文中就这一问题，围绕与Fe^3 有关的各种因素进行了详细分析，旨在充分发挥Fe^3 离子的氧化作用，又尽量减少其产生的负面影响。分析表明，在驯化适应低酸条件下浸矿细菌的基础上，合理调配酸性介质pH值、铁浓度、细菌氧化活性、氧化还原电位Ek值之间的关系，能使铁产生的沉淀降到最小化。     

基准面旋回对储层宏观非均质性的控制——以胡状集油田沙三中6—8油层组为例

储层层间非均质性与沉积微相和砂体发育规律关系密切,明显受控于基准面升降造成的可容空间变化和沉积物通量大小.通过对胡状集油田沙三中6—8油层组基准面旋回的识别、划分与对比,建立了该区高分辨率层序地层格架,采用砂岩分层系数、分布密度和隔层密度、频率等参数描述了各中期旋回储层层间非均质性变化,认为储层宏观非均质性受控于基准面的旋回变化,长期基准面上升的早期和下降的晚期形成的中期旋回,储层非均质性弱,长期基准面旋回由上升到下降的转换时期储层非均质性强.     

堵水调剖决策系统在七区中注聚后期的应用

孤东油田七区中注聚后部分油井见聚浓度高,注聚过程中层间矛盾突出.为此,应用聚和物堵水调剖决策系统对目前七区中注聚后的窜聚井进行了综合治理,对高见聚油井采取了干灰阻聚措施.通过对注聚井的防窜及油井阻聚,取得了明显的效果.最后对整体堵水调剖效果进行了评价,为同类油藏的堵水防窜提供了参考模式.     

低速非达西渗流储层产能评价

在低渗透油藏低速非达西渗流模型的基础上，应用具有启动压力影响的不稳定产能评价方法，实现了将地层参数代入相关方程计算产量随时间的变化规律及不稳定IPR曲线，对于工业油层预测了生产时间为180天时油井的极限产量(流压为0．101MPa时的产量)，对这类井的开发投产具有重要的指导意义。     

考虑裂缝变形的低渗透双重介质油藏数值模拟研究

针对玉门青西低渗透裂缝性油藏地质条件的复杂性,通过实验研究了该类油藏开采过程中裂缝的变形特征及其对渗透率和油井产能的影响;研究了水驱过程中的渗吸采油机理.在此基础上,建立了将裂缝变形与基质渗吸作用集为一体的变形双重介质油藏数值模拟模型,利用该模型开展了裂缝变形、渗吸采油、周期注水对开发效果影响的模拟研究.采用变形双重介质油藏数值模拟技术对青西低渗透裂缝性油藏多方案开发指标进行了预测,给出了该油藏优化的开发方案.     

蚁群算法在油田配电网开关优化配置中的应用

配电网分段开关优化配置，可以减少用户停电损失，提高供电可靠性。分段开关优化配置是一种以可靠性费用最小为目标函数的组合优化问题。结合油田配电网的分段开关类型和馈线自动化方式，给出了配电网开关配置的数学模型。应用蚁群算法(ACA)求解分段开关的位置和数量，并对蚁群算法的初始信息素赋值、搜索空间、转移原则和更新原则进行了改进，克服了基本蚁群算法搜索时间长、易陷入局部最优解的缺点。实例分析表明，该算法全局搜索能力强，搜索时间短，收敛速度快。     

乐安油田草13断块沙四段储集层微观特征及其与驱油效率的关系

利用岩石物性分析、薄片、铸体薄片、扫描电镜和压汞资料，对乐安油田草13断块沙四段储层及其微观结构进行了研究。结果表明，研究区沙四段储层岩性混杂、岩石疏松，属中偏低渗储层。其储层孔隙类型有原生粒间孔隙、晶间微孔隙和溶蚀孔隙，孔隙结构以中孔细喉类型为主；孔隙和喉道分布区间宽，孔喉参数变化范围大，分选和均质程度低，孔喉比偏大，孔隙结构的非均质性较强。利用相关分析法进行的定量分析结果表明，沙四段储层退汞效率与各孔隙结构参数之间存在正相关关系，其中随孔隙度、渗透率增大，退汞效率迅速增加；而随孔喉增大，退汞效率缓慢增加．喉道分选性与驱油效率虽也呈正相关，但相关性较差。总体上，研究区沙四段储层驱油效率随储集物性的变好而增加。     

神经网络方法确定玛北油田岩性油藏含油边界

用常规方法确定岩性油藏含油边界需要一定的井孔资料，导致勘探成本较高，为此引入神经网络方法。先对地震资料进行解释，提取地震特性参数，与已知井的试油结果一起组成神经网络的学习样本集，经训练并绘制测线剖面或平面图，最终确定出含油边界。应用该方法对准噶尔盆地玛北油田二叠系乌尔禾组和三叠系百口泉组油藏进行了含油边界的确定，结果表明，用该方法可以直观地在剖面图上确定油藏的含油边界，这样确定的含油边界能够满足储量计算的要求，且该方法较传统方法有很大的优越性。