材料与化学工程

  • 湿法介质研磨制备纳米药物工艺参数优化及颗粒粒度检测方法研究进展

    刘艳;侯光昊;王学重;吴韬;

    湿法介质研磨是将药物颗粒纳米化,提高其溶解度和溶出速率,解决本征溶解度低、药物分子成药难问题的有效措施,具有普适性强、易于放大和环保等优点。由于研磨过程非常复杂,产品关键质量属性颗粒粒径分布的影响因素众多,常常存在颗粒粒径分布批次差异。研究人员对湿法介质研磨过程机理、影响粒径分布的因素(研磨工艺条件和配方因素)和颗粒粒径的测量方法(激光衍射、动态光散射、超声衰减光谱等)展开了大量研究,笔者综述了上述研究成果,以期加深对湿法介质研磨过程的理解,阐明研磨过程中各种因素的作用机制,为优化纳米药物制备工艺和提高产品质量解决批次间不稳定提供理论支持和实践指导。

    2025年02期 v.33;No.112 1-8+42页 [查看摘要][在线阅读][下载 1553K]

油气与储运工程

  • “深海一号”海管水合物抑制剂减量优化及其安全评价研究

    王凯;钟峥;张建勇;李浩;李怀亮;汪俊锋;吴亮;鞠朋朋;曹鹏程;毛港涛;

    针对“深海一号”海底管道及立管在超深水低温高压环境下水合物常态化风险以及MEG注入量不匹配等工程难题,基于SRK-CPA模型,引入一种更适用于CH_4—H_2O—MEG三元体系的混合规则(ClassicSRKT2x),将其定义为SRK-CPA-T2x模型,旨在实现对“深海一号”MEG注入量的精准预测与优化调控。通过与传统的相平衡模型进行对比,初步验证了该模型的有效性。结果表明:SRK-CPA-T2x模型在不同工况下的预测值与传统模型差异在合理范围内。基于SRK-CPA-T2x模型对“深海一号”典型工况的MEG注入量重新评估表明,在保障5℃安全余量的前提下,模型计算的MEG注入量为125 m~3/d。同时,提出了多层次水合物风险安全评价体系,实现了从热力学、动力学到结构与事故风险的全过程识别与分级判定。

    2025年02期 v.33;No.112 14-21+28页 [查看摘要][在线阅读][下载 1292K]
  • 大庆川渝探区“三高”气井完整性技术研究

    黄伟明;马文海;何鑫;张楠;杨迪;苏展飞;

    大庆川渝探区海相目的层具有地层压力高、温度高、H_2S含量高、产量高的特点,导致气井运行工况苛刻、安全开采难度大。按照两重井屏障原则,在建井、生产两个阶段,识别了H_2S/CO_2双重腐蚀、套管磨损、完井管柱强度失效、下放遇阻等完整性失效风险点,提出了完整性技术体系结构,并形成了5项关键评价技术。针对H_2S/CO_2双重腐蚀,采用室内实验及腐蚀预测技术优选了镍基合金材质防腐工艺;针对套管磨损建立了月牙形偏心磨损预测模型,准确表征剩余壁厚与强度;针对裸眼分段完井管柱遇阻风险建立了完井管柱下入力学分析模型,优化下入参数;针对酸压完井管柱受力复杂,采用第四强度理论构建了酸压完井管柱力学模型,明确管柱风险点;针对长期运行过程管柱失效风险高,试验了井筒检测工艺,预测了完井管柱寿命,实现了井完整性精细管理。先导试验区应用效果表明:通过系统开展完整性设计与评价,有效保证了三高气井安全经济投产。

    2025年02期 v.33;No.112 22-28页 [查看摘要][在线阅读][下载 1363K]
  • 海上平台噪声控制技术研究进展

    刘伟;李佳欣;吴小华;王雨;

    海上石油钻井、开采等作业过程中会产生大量的噪音,不仅导致精密仪器设备的故障率提高,而且容易引起工作人员神经、心血管系统等一系列疾病,因此噪声控制及预测技术对保障海上油气作业的安全平稳运行有着重要的意义。综述了国内外主要船级社及国际组织对海上平台主要场所噪声限制标准,对舱室的空气噪声、结构噪声和动力设备噪声控制技术以及常见噪声的预测方法及发展现状进行了总结和分析。结果表明:我国海上平台的噪声控制及预测技术正逐渐向精确化、高效化发展,旨在进一步保障工作人员的健康问题和开采作业过程中的安全问题,为海上油气资源的勘探、开采等工程实际提供借鉴和参考。

    2025年02期 v.33;No.112 36-42页 [查看摘要][在线阅读][下载 869K]

信息与控制工程

  • 基于GWO-GRU的工控网络安全态势预测

    刘昱;宇波;邱科鹏;朱汪友;王东营;王放;张明作;王会师;李飞;姜海斌;秦鹏;王顺江;

    为提升工控网络安全态势预测精度,提出一种改进灰狼算法(GWO)优化门控循环单元(GRU)的预测模型(GWO-GRU)。针对传统GWO易陷入局部最优的缺陷,设计了非线性递降收敛因子以增强全局搜索能力;结合GRU时序特征优势,自动优化超参数以减少人工调参。实验结果表明,GWO-GRU的平均绝对百分比误差(MAPE,0.47%)与均方根误差(RMSE,0.006)均显著优于LSTM和GRU模型,预测曲线与实际值高度拟合。通过智能优化与深度学习融合,该方法为工控安全态势预测提供了高精度解决方案。

    2025年02期 v.33;No.112 43-48+63页 [查看摘要][在线阅读][下载 1001K]
  • 一种改进自编码器的短期天然气用户负荷预测技术研究

    王泽煜;郭俊明;李宝龙;袁华宇;张根才;宋莉;

    针对传统自编码器天然气预测模型存在的拟合精度低、预测效果不理想的问题,采用目标相关门控堆叠暂退自编码器技术(Gated Stacked Target-Related Autoencoder-dropout, GSTAE-dropout)对天然气负荷进行预测建模。通过对天然气影响因素进行量化及预处理,设计了深度堆叠自编码器,并引入损失权重系数修改损失函数,使得堆叠自编码器内部与目标相关;将具有记忆功能的门控神经元与堆叠目标相关自编码器相融合建立门控机制,实现各隐含层与输出层的特征深度挖掘;依据残差分析F检验与Dropout机制建立最优的GSTAE天然气短期负荷预测模型。结果表明:与传统自编码器天然气预测模型相比,GSTAE-dropout预测模型能够显著提高预测精度。

    2025年02期 v.33;No.112 49-56页 [查看摘要][在线阅读][下载 1092K]
  • 基于VMD-LSTM的锂电池健康状态预测

    于沛;宫大鹏;王淑娴;王新建;李晶;

    针对当前锂电池健康状态(state of health, SOH)预测中存在的估算模型复杂导致估算精度较低的问题,提出一种利用变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)和长短期记忆网络(long short-term memory, LSTM)的锂电池SOH预测方法。首先从电池历史充放电老化数据中提取与锂电池健康状态密切相关的健康因子,利用斯皮尔曼相关性分析对多健康因子去冗余处理,重构出一个包含信息充分的融合健康因子;其次,由于电池容量存在容量再生现象,采用VMD对融合健康因子信号分解为若干模态分量后,使用LSTM训练模型;最后采用NASA电池退化数据集进行验证。结果表明,该方法相较于LSTM、EEMD-LSTM、EMD-LSTM方法,SOH估计的MAPE、MAE、RMSE均在0.3%以内,有效提高了SOH的预测精度。

    2025年02期 v.33;No.112 57-63页 [查看摘要][在线阅读][下载 1288K]
  • 大语言模型在勘探开发数据治理中应用研究

    刘珊珊;

    针对大语言模型在油气数据治理领域应用的空白,以数据质检规则编写以及数据架构任务为实例,通过对相关技术分析与实际案例的研究,阐述了其在提升数据质量和大模型技术数智化赋能数据治理的实践成果和应用价值与潜力。与此同时,指明了其所面临的问题与挑战,并对未来的发展趋势进行了展望。数智化赋能数据治理创新实践为大模型在数据治理领域的应用提供参考借鉴。

    2025年02期 v.33;No.112 64-72页 [查看摘要][在线阅读][下载 1306K]

  • 本刊参考文献书写格式

    <正>中华人民共和国国家标准GB/T 7714—2015《信息与文献参考文献著录规则》中规定:“正文中引用文献可以采用顺序编码制,也可以采用‘著者—出版年’制”。本刊采用顺序编码制。1参考文献在正文中的标注方法(1)顺序编码制是按正文中引用文献出现的先后顺序连续编码,并将序号置于方括号中。(2)同一处引用多篇文献时,将各篇文献的序号在方括号中全部列出,各序号间用“,”;如遇连续序号,可标起讫号“”。(3)同一文献在论著中被引用多次,只编1个号,引文页码放在“[]”外,文献表中不再重复著录该文献。

    2025年02期 v.33;No.112 95页 [查看摘要][在线阅读][下载 586K]
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