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.     

我国近海面临的石油污染及其防治

随着我国石油进口量和海上运输量的逐年递增,我国的近海石油污染日益加剧.本文着重分析了我国近海石油污染加剧的背景和原因、海洋石油污染的危害以及防治海洋石油污染的方法与对策.     

一种石油热采密封技术的研究

采用3级(导套、浮动密封环组、盘根)组合密封结构设计方法，实现石油热采密封系统的密封要求．利用层流间隙密封与轴向端面密封理论，确定出系统的密封间隙．采用接触与非接触结构混合密封方式并配合所选择的密封材料的自润滑性质，解决并实现系统的润滑要求．通过试验研究得到所希望的密封效果.     

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%.     

原油沥青质吸附与沉积对储层岩石润湿性和渗透率的影响

原油沥青质吸附引起的油藏岩石润湿性改变和沥青质沉积对储层孔喉的堵塞是造成储层损害、导致油井产能下降的重要机理之一。首先 ,采用改进的自吸速率法和分光光度法 ,研究了原油沥青质吸附所引起的砂岩岩样润湿指数的变化 ;然后 ,利用岩心流动实验方法 ,定量评价了稠油沥青质沉积对储层岩石渗透率的影响。实验结果表明 ,岩心润湿指数随沥青质吸附量的增加而减小 ,从而导致油相的相对渗透率降低。地层水的离子组成是影响水湿性的主要因素之一。地层水所含无机阳离子的化合价价数越高 ,它与沥青质的协同作用所引起的润湿指数下降的程度越大。储层岩心油相渗透率下降的程度与沥青质沉积量和储层岩心的原始渗透率有关 ,沉积量越大或原始渗透率越低 ,则油相渗透率下降幅度越大。因此 ,对于原油中富含沥青质的油藏 ,特别是稠油油藏 ,尽可能抑制沥青质的吸附和沉积是保护储层的一项重要措施。     

油藏数值模拟在剩余油预测中的不确定性分析

油藏数值模拟作为一种定量的剩余油饱和度预测方法 ,在油田开发后期剩余油分布研究中起着越来越重要的作用 ,但其预测精度也不可避免地受到多种因素的影响。对剩余油预测中油藏数值模拟精度的影响因素进行了分析 ,结果表明 ,地层对比的多解性、储层物性参数求取的不确定性以及储层非均质描述的局限性是影响数值模拟精度的主要地质因素。此外 ,相对渗透率曲线的选取、动态数据的获取及数值模拟软件本身都存在较大的不确定性 ,这些都会影响到油藏数值模拟的精度。因此 ,在剩余油研究过程中 ,不能过分依赖油藏数值模拟。应该综合运用地质、地震、测井、油藏工程、油藏数值模拟等多学科知识进行研究 ,以提高剩余油饱和度的预测精度。     

基于信息熵识别油气层和水层的聚类方法

简要地介绍了不确定性、信息熵、联合熵、条件熵、互信息的基本概念。将地层含有某种流体属性(如油层)的特征参数的概率分布应用于联合熵中,提出其概率分布是特征参数X与流体的特征参数Y的距离函数,再用熵与条件熵之差计算得到的互信息去识别地层的流体属性,即提出了基于信息熵识别油气层和水层的聚类方法。利用实际测井资料提取了油气层和水层的特征参数,并利用聚类方法识别出油气层和水层。识别结果与试油结论相符。该聚类方法不仅可用于识别油气层和水层,还可推广应用于划分地层岩性等领域。     

红薯糯米酒发酵与贮存阶段品质分析

研究了红薯糯米酒发酵过程中可溶性固形物、pH值及酒精度变化,以及不同条件下各贮存阶段红薯糯米酒各成分变化及抗氧化活性。研究结果表明:发酵第3天为红薯糯米酒发酵关键时期;不同贮存条件下可溶性固形物、总酯、总酚含量变化不大,而酒精度、黄酮、维生素C含量随温度及果胶酶添加量的变化有明显差异,其中在贮存温度4℃,果胶酶添加量2%条件下,能保存红薯糯米酒品质和提高风味,降低杂醇油生成。抗氧化活性测定表明,随果胶酶添加量增加,贮存酿液抗氧化能力和总还原能力明显提高。     

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。     

海上M稠油油田吞吐后续转驱开发方案研究

针对目前渤海地下原油黏度大于350 mPa·s的非常规稠油水驱采收率较低,且考虑到吞吐轮次及平台寿命的问题,开展吞吐后续转驱开发方式研究。以海上M稠油油田为例,利用油藏数值模拟方法对蒸汽吞吐转蒸汽驱、热水驱及多元热流体吞吐转多元热流体驱、热水驱等4种转驱方式的转驱时机及注采参数进行优化设计及对比分析。结果表明,蒸汽吞吐转蒸汽驱开发效果最好,多元热流体吞吐转多元热流体驱略差。蒸汽驱最优注入参数为：转驱压力5 MPa左右,采注比1.3,井底蒸汽干度0.4,注入温度340℃,注汽速度240 m³/d。