含P507的胶质液态泡沫,微胶囊和萃淋树脂萃取知土的研究

制备了包含Ｐ５０７（２－乙基己基）膦酸单（２－乙基己基）酯）的胶质液态泡沫和微胶囊,并用于萃取稀土离子Ｙ＾３＋、Ｎｄ＾３＋、Ｙｂ＾３＋。测定了胶质液态泡沫,萃淋树脂的饱和萃取容量,分配系数及酸度对分配系数的影响。     

TH变粘酸酸液体系的研究和应用

TH变粘酸在低渗透碳酸盐储层酸压施工中具有重要的意义,本文采用实验方法,把TH变粘酸的各种性能与传统的胶凝酸酸压作了对比,提出了TH变粘酸的最佳施工方案。现场试验表明,采用变粘酸体系施工。裂缝长度较胶凝酸体系施工增加一倍,滤失系数及酸液滤失量减少约50％,增产效果在胶凝酸基础上提高了2．5倍。与常规胶凝酸相比,研制的TH变粘酸表现出明显的残酸增粘性能和较高的粘度。     

防御虚假数据注入攻击的多目标优化模型

随着智能电网的快速发展,虚假数据注入(false data injection, FDI)攻击已经成为未来电力系统运行面临的主要威胁之一。攻击者通过篡改系统原始数据,导致电力系统失负荷(loss of load demand, LoLD),甚至引发级联失效。因此,有必要建立一种成本效益机制来减轻FDI攻击造成的LoLD。提出了一种多目标风险规避优化模型,在FDI攻击的防御成本、电力系统运行网损和LoLD之间进行权衡。采用多目标进化捕食策略对多目标模型进行求解,获取多目标优化Pareto最优解。仿真结果在IEEE 30节点电力系统证明了所提模型的有效性,并且揭示FDI攻击下电力系统运行中存在着较高的LoLD风险。     

管壁流体滤失条件下水平圆管中平衡砂床运移模拟

根据水流紊动理论和颗粒运动特征,将床层表面水流速度视为正态分布,得到床面颗粒的各运动状态概率。根据颗粒状态概率代表运动趋势的原理,建立了圆管中砂床平衡高度的计算模型,可以用于存在管壁流体正滤失、负滤失和无滤失条件下圆管砾石充填过程中砂床形成和运移过程的可视化模拟。     

全风化花岗岩地层膨润土-超细水泥浆液滤失特性研究

针对全风化花岗岩地层注浆加固时,遇到微小孔隙时的浆液失水问题,开展不同膨润土-超细水泥浆液配方的滤失试验,并对滤失泥饼进行微观结构对比分析研究。结果表明,膨润土含量及其水化胶体的形态与分布决定浆液滤失性能;适量加入超细水泥,增加细颗粒含量,胶结体更易填充颗粒间隙,滤失量相比不加超细水泥试验组减小;超量加入超细水泥导致胶体被细颗粒包裹,则无法阻止失水,滤失量反而最大。采用有限元方法进行多孔介质内渗流的数值模拟研究,探究了胶体形态、分布对泥饼内渗流影响,发现分散块状和大、小孔隙状抗滤失性极差,完整膜状抗滤失性最佳。     

附加应力场和滤失作用下页岩水力压裂开裂机理

为了研究含有天然微裂隙和层理的页岩储层在压裂液产生的滤失和附加应力场共同作用下的开裂机理,采用复变函数保角变换方法修正了传统附加应力场解析解,基于最大拉应力强度理论,通过解析分析比较储层基质、天然裂隙和层理的复杂应力状态及相应的强度,得出水力压裂主裂纹遇天然裂隙或层理后的开裂机理和扩展方向.基于莫尔强度理论分析讨论被裂纹穿过后的储层次裂纹形成机理.结果表明:水力压裂主裂纹尖端拉应力集中,发生张性破坏;被主裂纹穿过的天然裂隙或层理在附加应力场和压裂液产生的滤失作用下发生剪切破坏,形成滑动次裂纹;附加应力场增大裂纹附近的最小地应力、降低裂纹附近的最大地应力,不利于储层次裂纹的形成;降低排量、增加压裂作用时间,提高裂纹附近储层孔隙压力,降低有效应力,可促进储层次裂纹的形成.     

麻疯树(Jatropha curcas)毒蛋白curcin基因家族成员的分离和描述

麻疯树curcin基因家族中4个成员通过PCR扩增被分离．它们都不合有内含子,序列分析表明它们编码Ⅰ型核糖体失活蛋白（Ribosome-Inactivating Proteins,RIPs）,证明curcin基因如同大多数RIPs一样由多基因家族编码．四个curcin基因家族成员和另两个已知curcin基因家族成员的开放阅读框（Open Reading Frame,ORF）的序列比对结果显示curcin基因家族成员至少可分为两个亚类群,亚类群之间的氨基酸序列相似性低于88％．分别将这4个curcin基因家族成员命名为curA2、curA3、curB2、curB3．对四条基因启动子区和ORF生物信息学分析推测CurB2、curB3可能是被真菌及逆境诱导的curcin基因家族成员全长,而curA2、curA3可能是麻疯树胚乳贮存的curcin基因家族成员全长．Southern杂交结果显示,麻疯树基因组中至少有3个以上curcin基因家族成员．     

基于EM算法及Cox回归模型下右删失数据的研究

右删失数据是删失数据中最常见的数据类型,通常出现在数学、医学和科学研究等领域,由于受到外界因素的影响和在实验过程中研究对象起始和结尾发生的结果不同就使得实验中发生了右删失数据。因此,在数据分析时处理产生的删失数据是最为关键的一步。旨在处理右删失数据的方法为EM算法和Cox回归两种方法,这里主要研究产生右删失数据的过程,并深入了解EM算法和Cox回归方法的基本思想。     

基于离散裂缝网络模型的陆相页岩超临界CO2压裂滤失特征

鄂尔多斯盆地延长探区陆相页岩裂缝网络发育,超临界CO_2的黏度极低,滤失性极强,准确计算CO_2滤失量对压裂设计有重要意义。相对于双重介质模型,建立的离散裂缝网络模型可以考虑不同裂缝密度、尺寸、角度等分布特征。使用山西组页岩的储层参数分析了不同天然裂缝参数对CO_2滤失速度的影响,最后使用YYP1-1井的实际泵注程序和实时微地震数据对模型进行了验证。结果表明,裂缝密度、尺寸与CO_2滤失速度呈正相关,水力裂缝方位角与天然裂缝方位角垂直时滤失速度最大,裂缝角度分布范围较大时滤失速度也更大,预测的滤失速度与实际注入速度相差较小。     

基于改进果蝇算法和长短期记忆神经网络的油田产量预测模型

产量预测是油田生产动态开发研究的重要内容之一。油田的长期生产积累了大量数据,但是波动幅度很大,直接应用长短期记忆神经网络预测油田的生产指标,会出现神经网络泛化性很差的问题。因此,首先利用双层长短期记忆神经网络(long-short term memory,LSTM)和随机式失活对神经网络架构进行调整,建立了深度学习神经网络模型;并提出了一种新的果蝇聚集方法,通过改进的果蝇优化算法对所建立的神经网络模型进行优化,避免其陷入局部最优解,搜寻解空间的最优解;最后,油田实例验证表明,优化后的深度学习网络的网络泛化能力和预测精度有了较大提高,对于油田波动性较大的数据也能较好地拟合。所建立油田产量预测模型可应用于矿场开发实际。