延长主力油层泡沫水泥堵剂体系配方优化与性能研究

针对延长石油主力油层油井堵水及井壁再造问题,对泡沫水泥体系中发泡剂、稳泡剂、水灰比、缓凝剂、木纤维等添加剂进行了室内优化实验,确定了适合延长石油主力油层油井堵水的泡沫水泥浆体系配方:G级油井水泥浆体系为:0.5%AES+0.3%CMC+G级油井水泥浆(水灰比为0.44~0.55)+0.2%缓凝剂+0.2%木纤维;800目超细水泥浆体系为:0.5%AES+0.3%CMC+800目超细水泥浆(水灰比为0.55~0.60)+0.2%缓凝剂+0.2%木纤维。并对优化后的泡沫水泥浆体系进行了动态封堵性能评价实验。实验结果显示,优化后的泡沫水泥体系具有较强的封堵调剖能力以及封堵的稳定性。     

先进预测控制在SCR控制系统中的运用

某电厂#3机组为330MW亚临界参数汽包炉,脱硝系统采用SCR脱硝控制。目前现场对脱硝氨气流量控制采用固定摩尔比控制方式,即通过控制脱硝效率来保证出口NO_x浓度。在实际运行中,存在着脱硝效率波动大,出口NO_x偶尔超标的情况。结合该电厂的某段时间里的运行数据,利用模型辨识技术,建立SCR系统仿真模型,分别采用先进预测MPC控制和常规PID控制,对比两种控制状态下的出口NO_x,得出MPC控制优于PID的结论。再依次改变摩尔比,以每小时出口NO_x的平均值不高于90 mg/m~3为上限,对比两种控制状态下,得出在MPC控制下,出口NO_x的波动范围小且超标数较低。     

丁烯氢甲酰化制备低正异比混合戊醛新型催化剂开发及反应动力学的研究

将自主开发的低正异比（N/I）氢甲酰化催化（HY-IH）体系用于丁烯氢甲酰化合成制戊醛.通过小试工艺优化,2-甲基丁醛选择性大于50%（即N/I约为1∶1）,远高于国内现有工业装置3%~10%的水平.同时,得到反应速率与丁烯浓度、反应温度和催化剂铑（Rh）浓度的相关动力学方程.通过连续模试反应对小试动力学进行了修正,为工业化装置设计提供了依据.     

用神经网络理论进行纤维水泥砼的配合比设计

根据公路桥梁桥面铺装对纤维水泥砼的使用性能要求，将一批试验数据作为样本，通过神经网络对其进行学习和训练，得到了相应的神经网络权值矩阵和阈值向量。计算结果与实际试验结果的对比表明，采取本方法可以提高纤维水泥砼配合比的设计效率。     

按功率流向设计封闭式2KH齿轮机构

应用差动比三角结构图确定封闭式２Ｋ－Ｈ齿轮机构中功率的流向，据此可设计出不同要求，不同用途的齿轮组合机构。     

甚低频电磁波穿透地层无线通信系统若干问题的探讨

从电磁波的经典理论Maxwell方程出发，根据甚低频电磁波在地层中的传播特点，提出实现甚低频电磁波穿透地层无线电通信系统模式，并对其中的若干重要问题进行分析探讨。     

随机信息部分已知的比值优化模型的割平面求解法

研究了随机信息部分已知的比值优化模型的计算问题.对原模型应用对偶理论等价转化,通过考察转化后的模型结构,提出割平面算法.与已有的方法相比较,等价转化后的模型的变量维数将大大减少.最后运用算例测试算法的有效性,结果表明该算法的计算速度较已有的方法要快很多.该方法计算简单,存储需求小,比较适于求解随机信息部分已知的比值优化模型中的大规模问题.     

α-半水石膏及其混合料的性能

为获得良好的石膏铸型及提高石膏产品质量,对α-半水石膏及其混合料的性能进行了研究。通过试验,确定了水膏质量比为0.5时,α-半水石膏的抗弯强度较好;α-半水石膏混合了莫来石粉、锆英石粉、增强纤维等成分后,使得整体综合性能大幅上升,最佳质量配比为1∶0.25∶0.2∶0.021;焙烧温度对石膏抗弯强度有显著影响,随着焙烧温度升高,纯α-半水石膏抗弯强度下降较快,混合α-半水石膏强度下降缓慢,最佳焙烧温度为50~60℃。     

两种衰变分支比的研究

对跃迁到某一能级的比较半衰期或者称为部分比较半衰期ft1/2,i或logft1/2,i,与针对整个核衰变系统而言的比较半衰期fT1/2或logfT1/2作了比较和分析,它们是两个层次的概念,具有不同的对象。前者和部分衰变常量λi及衰变分支比I（或Ri）相联系,后者则和整个原子核衰变的衰变常量λ相联系,在研究和表述中应注意区别开来。作为一个例子,对101Mo基态跃迁到101Tc衰变实验中是如何提取比较半衰期的作了具体的描述。     

应用有效信息比率的离散化算法

针对目前离散化信息量度无法准确表征数据离散后有效分类信息量的问题,提出了一种基于有效信息比率的离散化算法.在构建离散化方案相依表的基础上,分析了离散区间内类属性分布与分类信息蕴含量间的关系,并根据类属性分布信息引入有效信息比率,用于表征各离散区间内有效分类信息量.然后,依据离散化方案的离散区间数及其有效信息比率,设计出表征离散化方案划分质量的离散化评价指标,从而提高了数据的离散化效果.仿真实验和实际应用的结果表明,该算法离散化后在有效分类信息量和分类预测精度上高于主流基于信息论的离散化算法.