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暂堵酸化工艺技术及其应用

天然气工业 1998年第2期18卷 49-52页

作者：赵立强邹洪岚黄开林西南石油学院石油工程系吐哈油田开发事业部

对于多层状和大厚层油气藏的酸化，由于储层纵向上的非均质性或污染程度的差异，必须考虑酸液的分流。采用笼统酸化显然不易达到改善出油气剖面或吸液剖面的目的；采用分层酸化则费时、费力，且往往难以奏效。文中介绍的暂堵酸化技术可... 详细信息

对于多层状和大厚层油气藏的酸化，由于储层纵向上的非均质性或污染程度的差异，必须考虑酸液的分流。采用笼统酸化显然不易达到改善出油气剖面或吸液剖面的目的；采用分层酸化则费时、费力，且往往难以奏效。文中介绍的暂堵酸化技术可以有效地解决大厚层纵向非均匀堵塞和多层油藏各层不同堵塞程度的酸化解堵问题，对于恢复和改善油气井纵向出油气剖面或水井纵向吸液剖面具有其独特的作用。给出了该技术的原理、完整的数学模拟计算方法、优化施工参数以及现场操作实施方案；并且研制了暂堵酸化设计软件；研制并开发出了分别用于油、气、水井的新型暂堵剂。该工艺有效、简单易行，可以在现场迅速投入运用；已取得了良好的经济效益，文中给出了现场应用实例。

关键词：酸化暂堵酸化工艺油气藏提高采收率

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高含硫储层硫沉积微观特性

石油实验地质 2023年第1期45卷 168-174,184页

作者：李农赵立强惠栋李滔蒲治锦邓晓航周克明西南石油大学油气藏地质及开发工程国家重点实验室成都610500 中国石油西南油气田分公司勘探开发研究院成都610041

四川盆地川东北地区相继发现了一大批高含硫碳酸盐岩气藏,其储量占四川盆地天然气储量的一半以上。然而,硫沉积一直是制约高含硫气藏高效开发的一大难题。结合微米CT扫描、扫描电镜、能谱分析和气相色谱分析等实验手段,运用储层高含硫... 详细信息

四川盆地川东北地区相继发现了一大批高含硫碳酸盐岩气藏,其储量占四川盆地天然气储量的一半以上。然而,硫沉积一直是制约高含硫气藏高效开发的一大难题。结合微米CT扫描、扫描电镜、能谱分析和气相色谱分析等实验手段,运用储层高含硫气体完成了碳酸盐岩岩样的硫沉积实验,获得了实验前后岩样微观孔隙结构和气体组分的定量变化,首次实现了储层岩石中硫沉积的三维可视化。硫沉积实验结果显示,高含硫气体中总硫含量减小12.58%,有机硫组分减小9.07%;硫微粒主要沉积在半径小于500μm的岩石孔隙中,导致岩石渗透率降低34.40%~67.80%,孔隙度减小3.77%~7.69%。研究结果进一步提升了对硫沉积微观特性的认识,为高含硫气藏增产措施的制定提供了支撑。

关键词：高含硫气藏硫沉积渗透率孔隙结构有机硫组分四川盆地

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雕刻并联机器人刀具导向期望加工位置研究

高技术通讯 2007年第10期17卷 1039-1043页

作者：孔令富王月明赵立强燕山大学信息科学与工程学院秦皇岛066004 内蒙古科技大学理学院包头014010 河北科技师范学院秦皇岛066004

为了增强雕刻并联机器人对其末端执行器位置监测以及对其工作环境、状态的主动认知的能力,引入了双目主动视觉的思想,建立了一种新型的基于圆形轨道的双目主动视觉监测平台,实现了并联机器人对空间工作环境的监测,并研究了在双目主动视... 详细信息

为了增强雕刻并联机器人对其末端执行器位置监测以及对其工作环境、状态的主动认知的能力,引入了双目主动视觉的思想,建立了一种新型的基于圆形轨道的双目主动视觉监测平台,实现了并联机器人对空间工作环境的监测,并研究了在双目主动视觉监测平台下使并联机器人将刀具导向期望加工点的方法。研究结果表明,利用视觉信息解决了雕刻并联机器人导向矢量的确定问题,为机器人工作路径自规划提供了一种新方法。

关键词：并联机器人主动视觉刀具姿态雕刻

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长竖井扩挖及支护施工安全技术措施

施工技术 2013年第S2期42卷 400-404页

作者：赵立强中国水利水电第六工程局一分局辽宁丹东118000

根据江西洪屏抽水蓄能电站引水系统竖井开挖施工的方案,介绍了类似小断面长竖井的扩挖及支护施工安全技术措施。

关键词：竖井施工安全扩挖支护

基于气相离子迁移谱对不同文冠果茶挥发性成分的分析

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食品研究与开发 2022年第9期43卷 159-168页

作者：王磊路昌刘莉赵立强解孝满于梅赵永军山东省林草种质资源中心暖温带林草种质资源保存与利用国家林业和草原局重点实验室山东济南250102 山东农业工程学院食品科学与工程学院山东济南250100 山东师范大学生命科学学院山东济南250014 山东海能科学仪器有限公司山东德州251500

为探索文冠果叶茶与花茶加工风味变化差异,利用气相色谱-离子迁移(gas chromatography-ion mobility spectrometry,GC-IMS)法对文冠果鲜叶、叶茶、花茶中挥发性成分进行测定。结果表明,共检测出酮类、醛类、醇类、酯类、萜烯类等83种挥... 详细信息

为探索文冠果叶茶与花茶加工风味变化差异,利用气相色谱-离子迁移(gas chromatography-ion mobility spectrometry,GC-IMS)法对文冠果鲜叶、叶茶、花茶中挥发性成分进行测定。结果表明,共检测出酮类、醛类、醇类、酯类、萜烯类等83种挥发性成分,鉴定出41种。文冠果鲜叶中酯类含量最高,叶茶中酮类含量最高,花茶中醛类含量最高。加工处理对各种茶的挥发性物质成分影响较大且表现不一,鲜叶加工后各类挥发性成分减少为原体积的55.48%~61.05%,其中酮类相对稳定、酯类减少最多;叶茶中正丁醇、(E)-β-罗勒烯等23种物质含量降至鲜叶含量的20%以下,而2-乙酰基呋喃、2,3-丁二醇、3-(甲基硫代)丙醛等含量提升。叶茶与花茶相比,叶茶中丁酮、乙酸叶醇酯、2,3-丁二醇及壬醛含量更高,花茶中过氧化乙酰丙酮、(2E,4E)-2,4-辛二烯醛等10种物质含量更高。

关键词：文冠果文冠果茶气相离子迁移谱挥发性成分指纹图谱香气成分

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砂岩基质酸化地层温度的数值计算方法

天然气工业 1992年第3期12卷 60-65,11页

作者：赵立强任书泉西南石油学院四川省南充市637001

本文推导建立了砂岩基质酸化时,地层温度的数值计算模型。利用该模型,可计算油气层基质酸化的地层温度分布,分析影响地层温度分布的因素。

关键词：地层温度砂岩基质酸化

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翻模工艺在溢流坝堰面施工中的应用

施工技术 2013年第S2期42卷 390-392页

作者：赵立强中国水利水电第六工程局一分局辽宁丹东118000

根据大兴川电站翻模在溢流坝堰面混凝土施工中实际经验,论述翻模工艺在堰面混凝土施工中操作及制作方法。

关键词：翻模堰面施工技术

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并联机器人双目主动视觉目标定位的研究

计算机集成制造系统 2007年第11期13卷 2284-2288页

作者：孔令富王月明赵立强燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004

为解决并联机器人"盲"工作状态,提高并联机器人的运动精度,构建了一种对并联机器人工作空间监测的双目主动视觉监测平台,并在双目主动视觉监测平台上给出了一种视觉空间目标定位算法。该算法分别研究了两个摄像机光轴在同一平面和不同... 详细信息

为解决并联机器人"盲"工作状态,提高并联机器人的运动精度,构建了一种对并联机器人工作空间监测的双目主动视觉监测平台,并在双目主动视觉监测平台上给出了一种视觉空间目标定位算法。该算法分别研究了两个摄像机光轴在同一平面和不同平面时的空间目标定位问题。

关键词：并联机器人视觉定位双目主动视觉空间目标定位

基于数据挖掘技术的综合建筑用电行为分析与负荷预测

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基于数据挖掘技术的综合建筑用电行为分析与负荷预测

作者：赵立强上海交通大学

学位级别：硕士

随着我国现代化的发展,建筑能耗正在快速上升,而大型公共建筑的能耗远高于普通建筑,具有很大的能源优化空间,对大型建筑能耗进行分析有利于实现节能减排的目标。为了建立起可以反映时间、空间分布规律的负荷模型,进而推导出公共大型楼... 详细信息

随着我国现代化的发展,建筑能耗正在快速上升,而大型公共建筑的能耗远高于普通建筑,具有很大的能源优化空间,对大型建筑能耗进行分析有利于实现节能减排的目标。为了建立起可以反映时间、空间分布规律的负荷模型,进而推导出公共大型楼宇能源系统运行的效果,为大型公共建筑的节能工作打下分析基础,综合建筑就是多功能性商用楼宇建筑,规模一般较大,本文以综合型楼宇为研究对象,主要做了如下工作:(1)介绍了在建筑负荷研究领域所采用的数据挖掘相关理论基础,根据研究思路介绍传统聚类算法、相关性系数与Apriori算法、BP神经网络预测模型与深度学习模型。在此基础上指出本文所采用的方法。(2)综合楼宇负荷特性与用电行为分析。对综合型建筑负荷进行了统计学分析。构建了考虑曲线相似度的改进K-means算法:采用DBI指标优化K值选取,复合度量兼顾负荷曲线在数值和形态轮廓上的特点,具有更好的聚类精度。在此基础上,采用融合聚类的思想,将改进的K-Means聚类与传统的聚类方法进行融合,得到更合理的聚类结果,最终完成对综合楼宇总负荷和分项负荷的用电行为分析。(3)探究外界气象因素与空气质量因素对综合楼宇负荷的影响。采用相关系数法对不同因素进行相关性分析,还采用Apriori多维关联规则算法对不同影响因素进行相关性分析,并列举重要规则,分析了该规则的作用和意义,从而能更好地了解影响因素和楼宇负荷之间的相关程度及其它们之间的逻辑联系。(4)综合型楼宇的短期负荷预测。基于前面的用电模式划分和相关性分析结果,可以得到影响建筑负荷最大的相关因素,然后进一步探究每一个用电模式中,外界气象因素对综合楼宇负荷变化的影响程度,并在此基础上挑选出与预测日气象条件相近的日负荷曲线作为预测模型的输入训练样本,完成相似日选择工作;针对浅层神经网络的不足,采用改进的深度学习模型(基于Elman改进的深度信念网络、基于注意力机制的长短时记忆网络)来进行楼宇负荷预测。最终发现改进的深度信念网络模型和长短时记忆网络模型对综合楼宇负荷均保持较好的预测精度。

关键词：负荷特征改进K-means聚类算法相关性深度信念网络长短时记忆网络