餐饮废油制生物柴油的排放特性

研究利用餐饮业废油脂制造生物柴油的方法.通过对比实验,研究增压柴油机燃烧餐饮废油制生物柴油和普通柴油对发动机动力性、经济性和排放特性的影响.研究结果表明:对于实验发动机,在油泵最大喷油量保持不变时,直接燃烧餐饮废油制生物柴油对柴油机动力性的影响小于2.5%;无论在全负荷还是部分负荷工况下,燃用餐饮废油均能大幅度降低柴油机的排气烟度、PT、CO和HC排放量,但是会引起NOx的排放量上升.     

基于桐油包膜材料的包膜尿素的研究 (I)包膜材料的FTIR,DTA-TGA研究

 用FTIR和DTA-TGA联用技术研究了桐油包膜尿素中使用的桐油、桐油/无机调理剂混合物的红外吸收特征和热行为,用800℃热分解残重率法测定了包膜材料中桐油聚合物的实际含量.结果表明,包膜中桐油的双键特征吸收明显减少甚至消失,无机调理剂的引入使桐油聚合物在程序升温过程中的放热峰温向高温移动.在包膜率相近的情况下,由含有无机调理剂的桐油包膜材料制备的包膜尿素,包膜材料中桐油聚合物的含量越大,包膜尿素的缓释性就越好.     

藏药心叶兔儿风挥发油成分分析

 心叶兔儿风95%工业乙醇提取物,用氯仿萃取,浓缩后上硅胶柱层析,V(石油醚)/V(丙酮)为30:1洗脱,最前部分即得到其挥发油成分.用GC-MS手段进行分析,鉴定了23个化合物,并采用线性归一方法测定各化学成分的相对含量.     

冲击信号处理芯片设计、实现及应用

基于可编程门阵列(FPGA)完成了三通道冲击信号处理芯片的设计与实现。芯片采用流水运算完成最大绝对冲击加速度响应谱计算。由于冲击信号采样频率可在线更改,因此该芯片可以满足不同冲击信号处理器对峰值检测误差的要求和处理器功耗的限制。采用该芯片设计的数据预处理器已成功用于各种试验。试验表明,该芯片能实时完成三路冲击信号处理并将处理结果代替冲击波原始测量数据输出,能在大幅度压缩冲击信号传输带宽的同时,减小冲击信号峰值检测误差,扩大信号测量动态范围,并为识别数据“真”“伪”创造了条件。     

胜利油田S12块内源微生物群落选择性激活条件研究

在考察了胜利油田S12块注入水和油井产出水中细菌群落状况的基础上,针对烃类降解菌、产甲烷菌、硝酸盐还原菌等有益于采油的细菌群落,研究了营养条件对细菌群落激活的影响.结果表明,激活剂配方St-12能较好地刺激有益内源菌群落的生长,且对硫酸盐还原菌、铁细菌及硫细菌等对采油不利的细菌起到了一定的抑制作用.室内岩心模拟试验表明,在水驱基础上内源微生物驱可以提高采收率最高达9.14%.     

磁化喷流的正反激波动力学

伽玛射线暴是宇宙中最剧烈的伽玛射线爆发现象之一.由物质主导的激波过程已经被广泛的研究过.观测表明,伽玛射线暴爆发时所产生的喷流可能是磁化的,磁化喷流与星际介质相互作用产生的正反激波和以纯物质主导的喷流情形有很大不同.对比Zhang和Kobayashi在理想磁流体力学条件下给出了正反激波的解析解,本文推导了磁化喷流正反激波的一般动力学方程,并对一些关键参数作了数值求解.     

基于改进 FastICA 的冲击波工频干扰消除算法

在火炮冲击波信号测试领域中, 为解决陷波算法消除工频干扰损失有效信号成分的问题, 提出了一种改 进的 FastICA 算法消除工频干扰。 采用五阶收敛的牛顿迭代形式改进基于负熵的 FastICA 算法, 使其不仅具备 负熵算法的高精准度, 而且收敛速度快, 迭代次数少。 仿真结果表明, 该算法的相似系数和信噪比达到 0. 999 99和 45 dB, 较传统陷波算法的 0. 996 和 21 dB 有明显的优势。 相比于基于负熵的 FastICA 算法, 改进算 法与其精准度相同, 但迭代次数减少了 26. 7%; 与收敛速度较快的峭度算法相比, 改进算法迭代次数更少, 收 敛速度更快, 稳定性更高。 该算法具备精准度高、 收敛速度快和迭代次数少等优势, 因此适用于实时处理冲击 波的测试场合。     

信息共享下的最优混合销售策略研究

随着移动互联网、智能手机及社交网络的发展,不仅消费者间会通过其分享传递各种信息,商家也在尽力挖掘社交网络的影响力,进行社交网络营销。以商家利用团购价格折扣激励不同类型的消费者之间进行信息传递为背景,本文考虑了商家同时使用固定价格和团购时的最优混合销售策略,并与仅使用团购时的最优团购策略进行了比较。研究结果表明,当估价不同的两类消费者之间的沟通效率较低时,混合销售策略优于纯团购策略;当两类消费者之间的沟通效率较高,并且他们之间的估价差值较大时,纯团购策略优于混合销售策略。     

基于均匀设计和BP神经网络的花生油SFE-CO2萃取预测

利用均匀设计和BP神经网络相结合的方法,研究了SFE-CO₂萃取花生油工艺。以半烘烤并粉碎之后的花生为原料,针对萃取压力、温度、时间和CO₂流量4个因素,每个因素10个水平安排实验,利用均匀设计的实验数据作为网络训练样本,构造花生油SFE-CO₂萃取的BP神经网络预测模型,对萃取过程进行预测,分析各实验因素与出油率之间的关系,确定较优的工艺条件。最后确定4-9-1的BP神经网络模型,利用该模型所得出油率的预测值与实验值相接近,相对误差(绝对值)小于2%;构造的BP神经网络模型能较好地预测萃取过程中各参数影响下花生出油率的变化趋势。结果显示,当萃取压力30MPa,温度40.5℃,时间125min,CO₂流量187L/(h·kg)时花生出油率可达期望值47.5%。该方法为实现预测与控制SFE-CO₂萃取花生油过程奠定了可靠的理论基础。     

辫状河储层内部建筑结构及剩余油分布研究

储层内部建筑结构是影响开发效果的决定性因素,对剩余油分布具有控制作用。基于河流相建筑结构分析理论,在辫状河沉积模式指导下,采用层次分析法,从开发角度对砂体内部结构进行精细解剖,识别和确定出辫状河道、心滩坝、废弃河道和落淤层等结构要素,弄清各级次、各期次结构要素的接触关系,完成辫状河储层内部结构的精细表征;基于内部结构表征成果,结合不同时期水淹层测井解释结果和生产动态资料,恢复不同开发调整时期的水淹特征,动态表征辫状河储层内部结构控制下的水淹过程,并依据小井距密闭取芯井精细水洗结果验证,总结不同储层结构控制下的剩余油分布模式。结果表明,辫状河储层整体以高含水为主,水淹呈不均匀立体式、随机式特征,不具有分段水淹的特点,未水淹部位分布非常零散,局部物性变差部位、落淤层和低渗屏障遮挡部位直接控制了剩余油的分布。