射流悬浮床气固两相流动的数值模拟

从多相流多流体模型、气相湍流k-ε模型与颗粒湍流k_p模型出发,对底部向上射流悬浮床内气固两相流动进行数值模拟,得到了不同入口气速下各截面的颗粒相速度场、颗粒相脉动速度场的分布,结果与实验定性一致。计算结果与实验值对比的结果表明,数值模拟对进一步的研究有指导意义。数值结果与实测值间存在的差异则有待于进行直接三维流动模拟、进一步考察更为合理的边界条件及应用更先进的模型来解决。     

松辽盆地成藏过程和成藏动力系统

随着全球范围内沉积盆地油气勘探程度的提高，用更有效的方法勘探油气藏已成为必然。作者引入系统论的方法，在研究了松辽盆地地球动力学背景、盆地构造、盆地沉积、热史等盆地流体动力条件的基础上提出了流体势及流体压力计算、新增剩余压力计算模型、古流体压力恢复等恢复古沉积环境及流体动力研究的计算模型。在动态研究油气藏方面做了初步探讨。     

腐蚀管线的剩余寿命预测

预测管线的腐蚀变化趋势及腐蚀对管线结构完整性的危害是评价管线剩余寿命的关键步骤。将影响管线剩余寿命的各种因素看成是分布各异的随机变量 ,建立了预测管线失效的概率数学模型。利用这一模型 ,研究了腐蚀速率、缺陷深度、管道壁厚和工作压力等因素对管线可靠性的影响。结果表明 ,各参数的不确定性越大 ,管线的可靠性越低 ;缺陷深度在腐蚀缺陷形成初期 ,对管线的可靠性有很大影响 ,而随着时间的推移 ,腐蚀速率将对管线的可靠性有较大影响。对一条输油管线 ,基于管线腐蚀检测数据 ,对 1km长度的管道进行失效概率统计分析得到的腐蚀速率能够对管线全线的安全状况做出合理预测 ,从而为管线的进一步维修与检测提供参考资料。     

滨南油田低渗欠注井酸化增注技术研究与应用

提出了一种针对滨南低渗油田欠注井酸化增注的系统实验研究方法。根据储层特征分析了注污水和重复酸化对地层的损害及对酸化液的选取原则。根据长岩心酸化流动模拟实验进行了酸化工艺参数优选及其评估分析。现场施工证明该酸化液体系适应性较好 ,工艺参数合理 ,能够较好地解除地层中有机物和无机物堵塞 ,提高注水量 ,降低泵注压力 ,在低渗油田注水井中具有推广价值。     

水力压裂中多裂缝间相互干扰力学分析

将复变函数理论与位错理论相结合 ,在考虑了裂缝表面有流体压力作用且裂缝间存在相互干扰的情况下 ,建立了无限大介质中裂尖应力强度因子的数学模型 ,利用该模型可对水力压裂中多裂缝间的相互干扰进行力学分析。假设裂缝沿着垂直于局部最大周向拉应力方向扩展 ,应用数值方法对所建立的数学模型求解 ,得到裂尖的应力强度因子及转角。数值计算结果表明 ,裂缝间存在相互干扰时所产生的剪切应力强度因子远远小于法向应力强度因子。当两个裂缝尖端垂向距离为零时 ,法向应力强度因子达到最大值。两个裂缝尖端没交叠之前裂缝基本沿着轴线扩展 ;当尖端交叠面积较小时 ,两裂尖偏离自己的轴线向避开对方的方向扩展 ;当尖端交叠面积较大时 ,两裂缝向靠拢对方的方向扩展 ,最终将贯通在一起     

CO2泡沫压裂液两相流流动特性的试验研究

通过大型高参数泡沫压裂液试验回路首次详细研究了实际压裂条件下CO2泡沫压裂液的流变特性,得出了实际压裂条件下CO2泡沫压裂液流变参数的计算关联式,从而为低渗油气藏泡沫压裂技术的有效实施提供了试验依据.研究表明:在实际施工条件下,CO2泡沫压裂液具有剪切稀化性质,可用幂律模型来描述;其有效粘度随剪切速率、温度的增高而减小,随压力、泡沫质量的增大而增大;相对而言,温度和泡沫质量对流变参数的影响比压力的影响明显,在该试验范围内,温度和泡沫质量对流变参数的影响呈指数规律变化.     

略论“往往”亦作“纷纷”解——补有关词典之未及

权威性语辞工具书解释“往往”只列了“常常”、“处处”两个义项 ,通过对《史记》等古代著作中这一词汇用法的考察 ,可知自汉代始“往往”一词有时作“纷纷”解     

喷涂掘进煤巷抑制瓦斯涌出的研究

通过喷涂煤壁可抑制瓦斯涌出原理，建立了瓦斯在煤体与喷涂层中渗流传质的物理数学模型，得出煤壁喷涂前后瓦斯渗流压力的分布及瓦斯涌出量随煤层透气系数的变化规律，提出了煤层透气系数的测定方法及喷层厚度的计算方法，揭示出喷层厚度与喷层的透气性及喷层与煤壁的粘结应力的相互关系。     

极小展弦比后加载叶栅气动特性三维数值分析和实验

以数值手段分析了极小展弦比下后加载透平叶栅内的定常3D粘性流动及损失，并对该透平叶栅在不同出口Ma和进气角下进行平面叶栅吹风实验．数值方法采用3D可压缩粘性流动压力修正算法求解N-S方程及Baldwing-Lomax代数湍流模型．通过数值计算分析和平面叶栅吹风实验研究表明，后加载技术应用于极小展弦比叶栅中，可以起到控制3D叶栅损失与二次流生成和发展的作用．     

基于神经网络技术提高红外气体分析器的选择性

应用前馈神经网络算法消除非目标参量对主传感器的干扰,从而提高了红外气体分析器的选择性.以检测甲烷为例,在干扰气体乙烯的体积分数变化了7600×10-6时,经神经网络融合处理后,分析器的选择性系数从3.17提高到422,主传感器输出的引用误差从58%降为0.65%,实现了对甲烷的准确识别.实验结果表明,该方法具有实际应用前景.