DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 理论研究 为了研究DWL控水模型理论，引入达西平面径向稳定渗流理论。达西定律的边界条件如下： 1 r d d r ( r d p d r ) = 0 (1) p ( r ) | r = r e = p e (2) p ( r ) | r = r w = p w (3) 求解方程(1)，得： d p d r = Δ p ln r e r w 1 r (4) Δ p = p e − p w (5) 式中： Δ p 为生产压差，MPa；r为流动方向的距离，m； d p d r 为流动方向的压力梯度，MPa/m； p e 为地层压力，MPa； p w 为井底流压，MPa； r e 为油层的半径，m； r w 为油井的半径，m。 结合达西定律与式(4)得到的关系式： Δ p = Q B μ ln r e r w 0.1728 π K H (6) 式中：Q为产液量，m 3 /d；B为流体的体积系数，m 3 /m 3 ； μ 为液体黏度，mPa∙s；K为地层的渗透率，mD；H为储层的厚度，m。 毛细管压力和流度比的关系式： Δ p c = H ( ρ w − ρ o ) g × 10 − 3 (7) 式中： Δ p c 为毛细管压力，MPa； ρ w 为水相密度，g/cm 3 ； ρ o 为油相密度，g/cm 3 ；g为重力加速度，9.8 m/s 2 。 M = K w μ o K o μ w (8) 式中：M为量纲一流度比，l； K w 为水层的渗透率，mD； K o 为油层的渗透率，mD； μ w 为水相黏度，mPa∙s； μ o 为油相黏度，mPa∙s。 DWL技术中水相回注射孔段时，做无量纲化处理： D di = H wd H wd + H di (9) 式中： D di 为无量纲化因子，l； H wd 为水层排水射孔段到OWC的距离，m； H di 为D/I距离，m。 将式(6)、(7)、(8)、(9)代入压力平衡关系式 Δ p op + Δ p cwd + Δ p wi = Δ p cop + Δ p wd + Δ p cwi 中，得到油井临界产量和临界排注比： Q opc = Q wd B w h o M B o h w ( 1 − D di ) + 0.1728 K o h o g ( ρ w − ρ o ) B o μ o ln r e r w ( H op − H wd − H wd D di ) (10) 式中： Δ p op 为油井生产时在采油射孔段上所产生的向上的平衡压力，MPa； Δ p cwd 为油井生产时在排水射孔段在排水时所产生的向上的毛管压力，MPa； Δ p wi 为油井生产时在底水回注射孔段所产生的向上的平衡压力，MPa； Δ p cop 为油井生产时在采油射孔段所产生的向下的毛管压力，MPa； Δ p wd 为油井生产时在水层射孔段排水处所产生的向下的压力，MPa； Δ p cwi 为油井生产时在水层注入射孔段所产生的向下的毛管压力，MPa； Q opc 为油层的临界产量(底水不发生锥进的最大日产油量)，m 3 /d； Q wd 为水层排水量，m 3 ； H op 为油层排水射孔段到OWC的距离，m； B w 为水相的体积系数，m 3 /m 3 ； B o 为油相的体积系数，m 3 /m 3 。 Q wdc = Q op M B o h w M B w h 0 ( 1 1 − D di ) + 0.1728 K w h w g ( ρ w − ρ o ) B w μ w ln r e r w ( H wd − H op − H wd D di 1 − D di ) (11) 式中： Q wdc 为水层的临界排水量(油层不发生下窜到水层的最大排液量)，m 3 /d； Q op 为油层的产油量，m 3 /d。 通过理论研究表明，DWL技术在不削弱地层能量的前提下，较好地实现了底水控制。
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user: 3. 数值模拟研究 CMG-STARS数值模拟软件，建立均值底水稠油油藏机理模型。结果表明，DWL技术可明显增加底水稠油油藏的储量动用程度，降低储层剩余油饱和度(图1)，增加油井产量，显著提高稠油油藏的开发效果。 图1. 不同开采方式下的含油饱和度变化图
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user: 4. 实例计算 渤海油田砂岩底水油藏某油井的有关参数如下： 油层厚度为18 m，水层厚度为50 m，地层原油黏度为430 mPa∙s，地层渗透率为3.5 μm 2 ，日产油量为20 m 3 /d，油层避射为8 m，水层射孔段距离油水界面为12 m，原油体积系数为1.05 m 3 /m 3 ，地层受效半径350 m，井筒半径为0.1 m。根据式(11)得到水层的临界排水量为583 m 3 /d。有效缓解了底水锥进，延长了无水采油期和低含水期。
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user: 5. 结论 DWL技术能有效控制底水锥进速度，减少海上平台水处理成本，改善油田开发效果，对高效开发海上底水稠油油藏具有一定的参考价值。
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user: 摘 要 Hermite-Hadamard不等式是凸函数中重要不等式之一，其积分误差估计在优化问题、计算问题等中有着很重要的应用，多元函数的协同凸性的概念引进以来，使得凸性理论进一步发展，本文将定义一个新的二元函数，且其一个分量满足r-凸性，另一个分量为广义 ( h ， m ) -凸性的协同 ( r ， ( h ， m ) ) -凸函数，并研究其Hermite-Hadamard型积分不等式。 关键词 :r-凸性，协同 ( r ， ( h ， m ) ) -凸函数，Hermite-Hadamard不等式 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 1985年，Toader在文 [ 1 ] 引进了m-凸函数的概念，2007年Varosanec引入了h-凸函数的概念，引用文献 [ 2 ]。2011年Özdemir等进一步推广了h-凸函数与m-凸函数的概念，提出了 ( h ， m ) -凸函数的概念，见文献 [ 3 ]，若无特殊说明，本文均有 ℝ = ( − ∞ ， + ∞ ) 。 定义1：设 m ∈ ( 0 ， 1 ] ，函数 h : [ 0 ， 1 ] → ( 0 ， ∞ ) ，区间 I ∈ ℝ ，若函数 f : I → R 满足条件，若对任意的 x ， y ∈ I 和任意的 λ ∈ [ 0 ， 1 ] ，有 f ( λ x + m ( 1 − λ ) y ) ≤ h ( λ ) f ( x ) + m h ( 1 − λ ) f ( y ) ， 则称f为I上的 ( h ， m ) -凸函数。 M. P. Gill等人在文 [ 4 ] 中引进了“r-凸函数”的等价形式 定义2：设 I ⊆ ℝ 为区间，实数 r ∈ ℝ ，函数 f : I → ℝ + = ( 0 ， + ∞ ) ，若对任意的点 x ， y ∈ I 和任意的 λ ∈ [ 0 ， 1 ] ，有 f ( λ x + ( 1 − λ ) y ) ≤ { ( λ [ f ( x ) ] r + ( 1 − λ ) [ f ( y ) ] r ) 1 / r ，     r ≠ 0 ， [ f ( x ) ] λ [ f ( y ) ] 1 − λ ，                                                                                                                   r = 0 ， 则称函数 f ( x ) 为区间I上的r-凸函数。 吴善和在文 [ 5 ] 中定义了r-平均凸函数的概念： 定义3：设 I ⊆ ℝ 为区间，实数 r ∈ ℝ ，函数 f : I ⊆ ℝ + → ℝ + ，若对任意的点 x ， y ∈ I 及任意的 λ ∈ [ 0 ， 1 ] ，有 f ( [ λ x r + ( 1 − λ ) y r ] 1 / r ) ≤ ( λ [ f ( x ) ] r + ( 1 − λ ) [ f ( y ) ] r ) 1 / r ，     r ≠ 0 f ( x λ y 1 − λ ) ≤ [ f ( x ) ] λ [ f ( y ) ] 1 − λ ，     r = 0 则称函数 f ( x ) 为区间I上的r-平均凸函数。 2001年，Dragomir.S.S在文 [ 6 ] 中引入多元函数的协同凸性的概念。 定义4：设函数 f : Δ = [ a ， b ] × [ c ， d ] ⊆ ℝ 2 → ℝ ，其中 a < b ， c < d ，若对任意的点 ( x ， y ) ， ( z ， w ) ∈ Δ 和任意的 t ， λ ∈ [ 0 ， 1 ] ，有 f ( t x + ( 1 − t ) z ， λ y + ( 1 − λ ) w ) ≤ t λ f ( x ， y ) + t ( 1 − λ ) f ( x ， w ) + ( 1 − t ) λ f ( z ， y ) + ( 1 − t ) ( 1 − λ ) f ( z ， w ) 则称二元函数 f ( x ， y ) 为矩形区域 Δ 上的协同凸函数。 文 [ 7 ] 中定义了协同r-凸函数的概念。 下面介绍引进Stolarsky平均数： 设 ( u ， v ; r ， s ) ∈ R + 2 × R 2 ，Stolarsky平均数 E ( u ， v ; r ， s ) 定义为： E ( u ， v ; r ， s ) = ( r ( v s − u s ) s ( v r − u r ) ) 1 / ( s − r ) ，                   r s ( r − s ) ( u − v ) ≠ 0 ， E ( u ， v ; 0 ， s ) = ( v s − u s s ( ln v − ln u ) ) 1 / s ，                     s ( u − v ) ≠ 0 ， E ( u ， v ; r ， r ) = 1 e 1 / r ( u u r v v r ) 1 / ( u r − v r ) ，                       r ( u − v ) ≠ 0 ， E ( u ， v ; 0 ， 0 ) = u v ，                                                         u ≠ v ， E ( u ， v ; 0 ， 0 ) = u ，                                                                 u = v . 其中 L ( u ， v ) ≜ E ( u ， v ; 0 ， 1 ) ， L r ( u ， v ) ≜ E ( u ， v ; r ， r + 1 ) 分别称为对数平均数和广义对数平均数。 文 [ 8 ] 中建立了协同对数凸函数的Hermite-Hadamard型积分不等式。 定理1 [ 4 ] 设函数 f : [ a ， b ] ⊆ ℝ → ℝ + 为对数凸函数，且 a < b ，则 1 b − a ∫ a b f ( x ) d x ≤ L ( f ( a ) ， f ( b ) ) ， 其中 L ( u ， v ) 为对数平均数。 定理2 [ 4 ] 设一元函数 f : [ a ， b ] ⊆ ℝ → ℝ + 为r-凸函数，且 a < b ， r ∈ ℝ ，若 f ∈ L 1 ( [ a ， b ] ) ，则 1 b − a ∫ a b f ( x ) d x ≤ L r ( f ( a ) ， f ( b ) ) ， 其中 L r ( x ， y ) 为广义对数平均数。 定理3 设函数 f : Δ = [ a ， b ] × [ c ， d ] ⊆ ℝ 2 → ℝ + 为矩形区域 Δ 上的协同对数凸函数，其中 a < b ， c < d ，则 1 ( b − a ) ( d − c ) ∫ c d ∫ a b f ( x ， y ) d x d y ≤ 1 2 [ 1 b − a ∫ a b L ( f ( x ， c ) ， f ( x ， d ) ) d x + 1 d − c ∫ c d L ( f ( a ， y ) ， f ( b ， y ) ) d y ] ≤ 1 4 [ 1 b − a ∫ a b [ f ( x ， c ) + f ( x ， d ) ] d x + 1 d − c ∫ c d [ f ( a ， y ) + f ( b ， y ) ] d y ] ≤ Ψ f ( Δ ) ≤ 1 4 [ f ( a ， c ) + f ( b ， c ) + f ( a ， d ) + f ( b ， d ) ] ， 其中 L ( u ， v ) 为对数平均，且 Ψ f ( Δ ) = 1 4 [ L ( f ( a ， c ) ， f ( b ， c ) ) + L ( f ( a ， d ) ， f ( b ， d ) ) + L ( f ( a ， c ) ， f ( a ， d ) ) + L ( f ( b ， c ) ， f ( b ， d ) ) ] .
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user: 摘 要 高压油管广泛应用于发动机制造，一种高效合理的高压油管压力控制方案，对推动发动机制造业和经济社会发展具有十分重要的意义。通过对高压燃油系统工作原理的研究，提出了一种新的高压油管压力控制方案。首先，根据高压油管进油和喷油质量守恒关系，分别推导出了高压油管在恒压和不恒压条件下的压强与时间的微分方程模型。其次，推导出了高压油管油泵凸轮柱塞运动的角速度计算公式。进一步，考虑到高压油管恒压条件下多个喷油嘴工作的情况，分别讨论了多个喷油嘴不同工作情况下的控制方案。最后，通过对数据进行拟合，检验了模型的准确性。数值结果表明，在恒定压力下单向阀每次开启时长为0.64 ms，高压泵凸轮柱塞角速度为2.7543 rad/ms。多个喷油嘴同时和不同时工作时，高压泵凸轮柱塞角速度大小分别为5.5086 rad/ms、1.37715 rad/ms。此外，本文根据结果制定了一种高压油管压力控制方案，为发动机高压油管的发展提供了理论依据。 关键词 :质量守恒，非线性拟合，模拟仿真，高压油管压力 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 内燃机对世界工业革命和社会经济发展起到了巨大的推动作用 [ 1 ]。燃油进入和喷出高压油管是许多燃油发动机工作的基础，燃油经过高压油泵进入高压油管，由喷油嘴喷出。燃油进入和喷出的间歇性工作过程会导致高压油管内压力的变化，使得所喷出的燃油量出现偏差，从而影响发动机的工作效率以及工业制造业的经济效益。因此对高压油管压力控制的研究对于发动机制造业和经济社会的发展具有十分重要的意义。 在以往的研究中，许多学者分别对高压油管进行了不同的研究。在国内，1990年，赵学亭等人 [ 2 ] 对高压油管压力波和喷油器针阀升程进行测量。1991年，王美丽等人 [ 3 ] 对高压油管结构参数研究。1992年，殷子嘉等人 [ 4 ] 对高压油管中燃油压力波的传递速度测定。2003年，韦海燕等人 [ 5 ] 对高压油管压力波研究。2009年，黄立贤等人 [ 6 ] 对高压油管内应力研究。2013年，李丕茂等人 [ 7 ] 对高压油管内轨压和喷油脉宽研究。在国外，2005年，Zhang等人 [ 8 ] 对电控喷油器和钢轨空腔体积研究。2007年，L等人 [ 9 ] 对高压燃油管经常出现柴油机裂纹的泄漏研究。2009年，H等人 [ 10 ] 对喷油压力研究。HE等人 [ 11 ] 对高压共轨喷射系统控制研究。2011年，Liu等人 [ 12 ] 对共轨柴油机的喷油系统参数优化设计。2012年，S等人 [ 13 ] 对轨道压力控制器研究。2015年，L等人 [ 14 ] 对共轨压力控制器研究。在众多的研究中，高压油管结构参数和喷油针阀的研究和测量，解决了喷油的规律和特性等问题，但不能反映高压油管内部压力变化。对自增强处理工艺的研究，从硬件上提高了油管寿命，对喷油脉宽和空腔体积的研究，提出了压力波幅度与喷油脉宽的关系以及影响喷油率的因素。对喷油和高压共轨系统的研究以及不断优化高压油管参数，对稳定性和共轨压力进行了控制和调节，有效的预测系统燃油的喷射量。但无论是对于高压油管自身参数的研究，还是对共轨控制系统的研究。都忽略了高压油管内部压力的控制。燃油通过高压油泵和喷油嘴进出高压油管都会影响高压油管的压力控制，高压油管内部压力的变化进而又反作用于燃油进入高压油泵和从喷油嘴进出，进而使得所喷出的燃油量出现偏差，从而影响发动机的工作效率以及工业制造业的经济效益。因此，越来越多的学者对高压油管压力控制进行研究，希望提出一种合理的高压油管压力控制方案。 本文通过对高压油管压力控制的研究，提出了一种新的基于质量守恒方程的高压油管压力控制模型。赵学亭等人 [ 2 ] 和王美丽等人 [ 3 ] 解决了喷油规律和喷油特性的问题，但却忽略了间歇性工作过程会导致高压油管内压力的变化。殷子嘉等人 [ 4 ] 、韦海燕等人 [ 5 ] 、李丕茂等人 [ 7 ] 提出了压力波和喷油脉宽影响油管的工作，却没有给出两者之间明确的影响关系模型。黄立贤等人 [ 6 ] 、Zhang等人 [ 8 ] 、L等人 [ 9 ] 、Liu等人 [ 12 ] 对高压油管参数的研究，提高了油管的使用寿命，却没有涉及高压油管内部压力的变化。H等人 [ 10 ] 、HE等人 [ 11 ] 、S等人 [ 13 ] 、L等人 [ 14 ] 解决了共轨系统压力变化的控制系统，但没有考虑到油管内部会使得所喷出的燃油量出现偏差。要使高压油管内的压力尽可能稳定，则要保持管内燃油密度不会变化。根据质量守恒定律，在一个供油周期内，供油质量等于喷出燃油的质量。高压油泵每工作一次，喷油嘴工作一次。若管内压强增加，则对于高压油管而言，管内的气体压强会在一个很小的范围内波动。考虑到凸轮驱动柱塞由低压状态旋转至高压状态的过程，高压油管凸轮柱塞的角速度必须满足喷油嘴的工作要求。当多个喷油嘴工作时，在与单个喷油嘴喷油同样的时间内，柱塞的转动速率必须加快，喷油供油策略需要进行调整。本文通过建立的基于质量守恒方程的高压油管压力控制模型，从理论上详细讨论的高压油管压力变化与其他因素的关系，控制了高压油管压力的稳定，在计算机拟合的基础之上准确的模拟了高压油管工作时内部压力的变化，并提出了一种十分有效的高压油管压力控制方案。
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user: 2. 基于质量守恒方程的高压油管压力控制模型 (一) 高压油管恒压压力控制模型 燃油的压力变化量和密度变化量成正比。比例系数为 E ( P ) ρ ，与弹性模量E有关 [ 15 ]。本文通过对压 力变化量和密度变化量的分析，建立弹性模量随压强变化模型如下： E ( p ) = k e λ p (1) 由此关系建立压力变化量 Δ P 与密度变化量 Δ ρ 关系模型： d P = k d ρ = E ( P ) ρ d ρ (2) 考虑高压油管工作过程中存在的质量守恒： m i n + m o l d = m o u t + m n o w (3) 又 m o l d = m n o w ， m i n = m o u t 。建立进出气体质量相等的微分方程模型如下( ρ 160 = 0.8712 为160 MPa下的密度)： d ρ = ρ 160 C A 2 ( P A − P ) ρ 160 ∫ v ¯ d t d t (4) 建立了压力与时间关系微分方程模型得到： d P = k ρ 160 C A 2 ( P A − P ) ρ 160 ∫ v ¯ d t ⋅ exp ( − λ P − e − λ P k λ − D k ) d t (5) (二) 高压油管不恒压压力控制模型 随着高压油管工作的进行，( m i n + m o l d )一直在不断增加，( m o u t + m n o w )也在同步增加，记( m o u t + m n o w )为m。建立高压油管变动压力的微分模型如下( m o l d 是初始状态下管内的气体质量)： { d m = ρ 160 C A 2 [ P A + ln ( − λ k ln m V + v ¯ t − λ D ) λ ] d t m 0 = ρ 100 V (6) 由 m i n = m o u t ，建立出高压油管变动压力的微分模型： d P = k ρ 0 C A 2 × ( P A − P ) ρ 0 ∫ v ¯ d t ⋅ exp ( − λ − e − λ P k λ − D k ) d t (7) (三) 高压油管恒压单喷油嘴柱塞运动模型 考虑凸轮驱动柱塞由低压状态旋转至高压状态这个转一圈的过程，低压状态下，高压油泵的体积为 V b ，高压油泵在低压状态下气体的质量 m b 。高压状态下，残余体积为v mm 3 ，残留气体的质量 Δ m 。进入高压油管中气体的质量为： m i n = m b − Δ m (8) 高压油管内气体的密度： ρ g = m i n + m o l d V o l d (9) 引用高压油管工作过程中存在的质量等式： M i n + m o l d = m o u t + m n o w (10) 由 m o l d = m n o w 即 M i n = m o u t 。从而得出质量守恒模型： { M i n = n m o u t m i n = d ρ d v (11) 建立针阀运动高度模型如下： h ( t ) = a t 5 + b t 4 + c t 3 + d t 2 + e t + ε (12) 建立喷油体积和时间的关系模型如下： V = 1 3 ∗ π ∗ ( a t 5 + b t 4 + c t 3 + d t 2 + e t + ε ) ∗ ( R 2 + r 2 + R ∗ r ) (13) 图1. 喷油嘴的动态工作过程及体积示意图 将喷油嘴的形状抽象补充成一个完整的圆锥，如图1所示，令喷孔半径为r，则喷孔到圆锥顶点的距离为： h 1 = r tan 9 ∘ (14) 设升值为h，则阴影部分圆台的下底面半径为： R = ( h 1 + h ) tan 9 ∘ (15) 然后分别计算每个区间段的气体体积 V t ，以及针阀的体积 V z ，H为针阀高度，便可以得出如下函数： V = V t + d V z (16) 考虑一个周期 t = [ 0 ， 100 ] 这个时间段，将其分为四个区间，分别为： [ 0 ， 0.44 ] ， [ 0.45 ， 2 ] ， [ 2.01 ， 2.45 ] ， [ 2.46 ， 100 ] 将每一个时间段的总体积V表示出来： { d V z = π R 2 d H V t = 1 3 π h ( R 2 + r 2 + R r ) (17) 所以，在一个周期内，可以得出其转动次数n，有了转动次数，就可以求出柱塞转一圈所需的时间，进而算出角速度，则有： ω = 2 π ∗ M i n T ∗ ρ d v (18) (四) 高压油管恒压多喷油嘴柱塞运动模型 当多个喷油嘴工作时，同样的时间内，释压量翻倍，质量变为原来的两倍，必须加快柱塞的转动次数方能达到平衡。由气体质量的守恒得： M i n + m o l d = m o u t + m n o w (19) 由 m o l d = m n o w ， m o u t = ρ d v 应有： ω = 2 π ∗ M i n T ∗ ρ d v (20)
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user: 3. 模型检验 (一) 高压油管压力控制模型检验 本文通过微分方程的数值解法和利用MATLAB软件模拟仿真分别对本文模型进行有效性和精确性的检验。根据2019高教社杯全国大学生数学建模竞赛A题的数据 [ 16 ]，对所给出的弹性模量与压力关系变化数据进行模拟仿真，得到如图2所示： 图2. 弹性模量随压强变化的曲线图 通过图像可以得知，趋势是一个递增指数型函数，进一步验证了本文所建立的弹性模量与压力模型 E ( p ) = k e λ p 的模型的有效性和准确性。做出拟合图像和原图对比，得到的图像效果如图3所示： 图3. 函数拟合与原图像的对比图 从图中的拟合效果来看，拟合函数图像和原始数据图像几乎重合，所以 E ( p ) 函数的表达式可以确定为一个指数型函数，对其进行非线性函数的拟合，得到模型中的 k = 1476.3877 ， λ = 0.00401 ，所以 E ( p ) = 1476.3877 e 0.00401 p 通过对高压油管恒定压力的微分模型的求解，利用计算机模拟仿真画出模型所得到的压强P和时间t的图像，如图4所示： 由图可知，本文选择压强为105 MPa的上限波动最大值，图中的时间是1 s内的开启时间，换算成100 ms的周期，此时的时间为0.64 ms。即每100 ms内开启0.64 ms，压强的增加值为0.5 MPa。 (二) 高压油管恒压喷油嘴柱塞运动模型检验 对所给出的针阀运动曲线数据进行模拟仿真，得到针阀升值随时间的变化曲线如图5所示： 图4. 压强随时间变化图像 图5. 针阀升值随时间的变化曲线 由图5可见，针阀开启和关闭两个过程是相互对称的，为一个分段函数，通过对一个周期时间的划分，经过MATLAB数据拟合仿真得到针阀开启时升程高度变化曲线如下图所示： 由图6可知，原始数据曲线和针阀运动升程高度模型拟合曲线完全重合。针阀运动升程高度模型拟合的效果非常好，进一步验证了针阀运动升程高度模型，对其进行非线性函数的拟合，得到模型中的 a = − 772.3439 、 b = 570.2069 、 c = − 96.5000 、 d = 8.8246 、 e = − 0.2908 、 ε = 0.0017 。所以针阀运动升程高度模型为： h ( t ) = − 772.3439 t 5 + 570.2069 t 4 − 96.5 t 3 + 8.8246 t 2 − 0.2908 t + 0.0017 图6. 针阀开启时升程高度变化拟合曲线图 综上所述，通过利用现有数据对模型进行检验，进一步说明了本文所建立基于质量守恒的高压油管压力微分模型具有较高准确性、有效性。
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user: 4. 结果分析 (一) 高压油管恒压压力控制模型求解结果 针对2019高教社杯全国大学生数学建模竞赛A题的数据 [ 16 ]，通过对基于质量守恒的高压油管压力微分模型的求解，并利用计算机模拟仿真，画出模型所得到的只含有压强P和时间t的关系图像，如图7所示： 图7. 压强随时间变化图像 由图可知，本文选择压强为105 MPa的上限波动最大值，图中的时间是1 s内的开启时间，换算成100 ms的周期，此时的时间为0.64 ms。即每100 ms内开启0.64 ms，压强的增加值为0.5 MPa。 (二) 高压油管不恒压压力控制模型求解结果 通过对高压油管不恒定压力的微分模型的求解，分别得到2 s、5 s、10 s的压强与时间的对应关系。分别如下图8、图9、图10所示： 图8. 0~2秒压强随时间的变化曲线 图9. 0~5秒压强随时间的变化曲线 图10. 0~10秒压强随时间的变化曲线 三个时间段下m-t，ρ-t，P-t关系的图像汇总如图11所示： 图11. 三个变量随时间t的分段变化曲线 根据三种时间段下，压强和时间的关系曲线，分别找出数据集中所有的开启时间段以及关闭时间段并求和取平均。得到的高压油管油泵和喷油嘴的开关策略为如下表1所示： 由图像和表中数据可知，在0~2 s的调整期内，喷油嘴在一个喷油周期内开启时长为148.0 ms，关闭时间为63.5 ms。在0~5 s的调整期内，喷油嘴在一个喷油周期内开启时长为146.5 ms，关闭时间为62.0 ms。在0~10 s的调整期内，喷油嘴在一个喷油周期内开启时长为148.0 ms，关闭时间为 61.0 ms。 Table 1 Switching strategy table for high pressure tubing oil pump and injecto 调整时段 开启的时间 关闭的时间 0~2 s 148.0 ms 63.5 ms 0~5 s 146.5 ms 62.0 ms 0~10 s 148.0 ms 61.0 ms 表1. 高压油管油泵和喷油嘴的开关策略表 (三) 高压油管恒压单喷油嘴柱塞运动模型求解结果 通过对高压油管恒定压力下单喷油嘴柱塞运动模型的求解，计算出公式中需要的常数量： R = 1.25   mm ， r = 0.7   mm ， h 1 = r tan 9 ∘ = 4.4192   mm 常数量代入模型中，得道各个m的质量： { m 1 = 132.3578 1 ， t = [ 0 ， 0.44 ] m 2 = 1293.4526 ， t = [ 0.45 ， 2 ] m 3 = 12.5873 ， t = [ 2.01 ， 2.45 ] m 4 = 0 ， t = [ 2.46 ， 100 ] 则有： n = m 1 + m 2 + m 3 + m 4 m i n = 1.074 ， t z = T n = 2.2812   ms ， ω = 2 π t z = 2.7543   rad / ms 。 当高压油管单喷油嘴柱塞在恒定压力下运动时，在一个喷油周期内，高压油管喷油嘴喷油一次，相当于凸轮柱塞转动1.074次，高压油泵凸轮柱塞每转动一圈用时2.2812 ms。高压油泵凸轮柱塞转动的角速度为2.7543 rad/ms。 (四) 高压油管恒压多喷油嘴柱塞运动模型求解结果 通过对高压油管恒定压力下多喷油嘴柱塞运动模型的求解，计算出公式中需要的常数量： R = 1.25   mm ， r = 0.7   mm ， h 1 = r tan 9 ∘ = 4.4192   mm 代入上面公式中，计算出各个m的质量： { m 1 = 132.3578 1 ， t = [ 0 ， 0.44 ] m 2 = 1293.4526 ， t = [ 0.45 ， 2 ] m 3 = 12.5873 ， t = [ 2.01 ， 2.45 ] m 4 = 0 ， t = [ 2.46 ， 100 ] 分为两种情况进行讨论： (1) 多个喷油嘴同时开关，则： n = 2 ( m 1 + m 2 + m 3 + m 4 ) m i n = 2.148 t z = T n = 1.1406   ms ω = 2 π t z = 5.5086   rad / ms (2) 多个喷油嘴不同时工作，则： n = m 1 + m 2 + m 3 + m 4 m i n = 1.074 t z = T 2 n = 1.1406   ms ω = 2 π t z = 1.37715   rad / ms 当高压油管多个喷油嘴柱塞在恒定压力下运动，多个喷油嘴同时开关时，在一个喷油周期内，高压油管喷油嘴喷油一次，相当于凸轮柱塞就转动2.148次，高压油泵凸轮柱塞每转动一圈用时1.1406 ms。高压油泵凸轮柱塞转动的角速度为5.5086 rad/ms。多个喷油嘴不同时工作时，在一个喷油周期内，高压油管喷油嘴喷油一次，高压油泵凸轮柱塞就转动1.074次，高压油泵凸轮柱塞每转动一圈用时1.1406 ms。高压油泵凸轮柱塞转动的角速度为1.37715 rad/ms。
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user: 5. 总结 本文通过所建立的基于质量守恒方程的高压油管压力控制模型对2019高教社杯全国大学生数学建模竞赛A题数据 [ 16 ] 处理，并对其进行结果分析，总结如下： 1) 本文通过建立的基于质量守恒方程的高压油管压力控制模型进而推导得到压强与时间、压强与密度的数学模型，在质量守恒的条件下，通过计算机模拟仿真可以直观的得到压强与时间、压强与密度的关系和变化规律。 2) 燃油进入和喷入高压油管是燃油机的工作原理，研究燃油机的高压油管压力控制意义深刻，本文通过对燃油机高压油管压力控制研究后，解决了高压油管压力控制方面的问题，得出了高压油管的压力控制相关方案。 3) 在分析高压油管工作原理和燃油压力关系的基础上，本研究运用微分方程建立了基于质量守恒方程的高压油管压力控制模型对压力变化进行模拟仿真，并获得了较为理想的仿真结果结果。在今后可将此模型用于压力变化的问题之中。
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user: 摘 要 定义了点态化完备代数正规类中的周期代数、Jacobson代数与Boolean代数，讨论了周期代数、Jacobson代数与Boolean代数的一些性质，证明了Jacobson代数类κ与Boolean代数类β都是遗传根类，但都不是超幂零根，从而都不是特殊根，并证明了正则根是遗传根，但不是超幂零根，从而不是特殊根。 关键词 :点态化完备代数正规类，周期代数，Jacobson代数，κ-根，Boolean代数，β-根，正则根 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 环及其它代数系统根理论的统一研究促使一般代数正规类根理论的建立 [ 1 ] - [ 15 ]，为了进一步统一的研究一般代数正规类中根性质，文献 [ 16 ] - [ 23 ] 分别引入了可积代数正规类、完备代数正规类，对特殊根等进行了研究，并对一类特殊的半环——大半环(可做单侧减法的半环)建立了相应的根理论；文献 [ 24 ] [ 25 ] [ 26 ] 对完备代数正规类进行了点态化，研究了点态化完备代数正规类中的亚直既约代数类确定的上根——反单根、遗传幂等根、补根、对偶根、子幂等根、诣零根、λ-根、正则根的结构性质。 本文在文献 [ 24 ] [ 25 ] [ 26 ] 建立的点态化完备代数正规类基础上，定义了点态化完备代数正规类中的周期代数、Jacobson代数与Boolean代数，讨论了周期代数、Jacobson代数与Boolean代数的一些性质，并证明了Jacobson代数类κ与Boolean代数类β都是遗传根类、左遗传根、右遗传根及强遗传根，但都不是超幂0根，从而都不是特殊根，并证明了正则根是遗传根，但不是超幂0根，从而不是特殊根。
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user: 2. 预备知识及基本引理 点态化完备代数正规类的相关概念及性质参见文献 [ 24 ] [ 25 ] [ 26 ]。 定义2.1 [ 12 ] ： A 是一个代数类， R ⊆ A ，如果R满足： a) ∀ a ∈ A ， i ⊲ a ，如果 a ∈ R ，则 a / i ∈ R (即R商闭)； b) ∀ a ∈ A ，a有一个最大的R-理想(记为R(a))，称a的R-根； c) ∀ a ∈ A ，有 R ( a / R ( a ) ) = 0 。 则称R为 A 中的一个根类，简称根。 定义2.2 [ 16 ] [ 21 ] ： ∀ K ⊆ A ，称K是一个特殊类，如果K满足以下3条： 1) ∀ a ∈ K ，a是一个素代数； 2) ∀ a ∈ K ， i ⊲ a ，则 i ∈ K ； 3) ∀ a ∈ A ， i ⊲ a ， i ∈ K ，则 a / i * ∈ K ，其中i * 是a的使得 k i = i k = 0 的最大理想(称i的0化子)。 定义2.3 [ 16 ] [ 21 ] ：设R为 A 中的一个根类。如果存在一个特殊类K，使得 R = UK ，则称R是一个特殊根类。 定义2.4 [ 16 ] [ 21 ] ： ∀ K ⊆ A ，称K是一个弱特殊类，如果K满足以下3条： 1) ∀ a ∈ K ，a中无非0幂零理想； 2) ∀ a ∈ K ， i ⊲ a ，则 i ∈ K ； 3) ∀ a ∈ A ， i ⊲ a ， i ∈ K ， i * = 0 ，则 a ∈ K 。 定义2.5 [ 16 ] [ 21 ] ：设R为 A 中的一个根类。如果 ∀ a ∈ R ， i ⊲ a ，都有 i ∈ R ，则称R是遗传根。 定义2.6：设R为 A 中的一个根类。 1) 如果 ∀ a ∈ R ， i ⊲ l a ( i ⊲ r a )，都有 i ∈ R ，则称R是左(右)遗传根； 2) 如果 ∀ a ∈ R ， s ≤ a ，都有 s ∈ R ，则称R是强遗传根。 注1：由定义2.6知强遗传根分别是左、右遗传根，左、右遗传根都是遗传根。 定义2.7 [ 16 ] [ 21 ] ：设S为 A 中的一个根类。如果S满足以下2条，则称根类S是一个超幂零根： 1) S是遗传根； 2) ∀ a ∈ A ，如果a是幂零代数，则 a ∈ S 。 根类的判别经常可用以下2组条件。 引理2.1 [ 26 ] ： A 是一个代数类， R ⊆ A ，R为 A 中的一个根类 ⇔ R满足以下3个条件： a) ∀ a ∈ A ， i ⊲ a ，如果 a ∈ R ，则 a / i ∈ R (即R商闭)； b) ∀ a ∈ A ，a有一个最大的R-理想(记为R(a))； c ¯ ) ∀ a ∈ A ， i ⊲ a ，如果 i ， a / i ∈ R ，则有 a ∈ R (称R扩张闭)。 引理2.2 [ 26 ] ： A 是一个代数类， R ⊆ A ，R为 A 中的一个根类 ⇔ R满足以下3个条件： a) ∀ a ∈ A ， i ⊲ a ，如果 a ∈ R ，则 a / i ∈ R (即R商闭)； b ¯ ) ∀ a ∈ A ，如果 i 1 ⊲ i 2 ⊲ ⋯ ⊲ i μ ⊲ ⋯ 是a的R-理想升链(即 i μ ⊲ a ， ∀ μ ， i μ ∈ R )，则理想 ∨ i μ ∈ R (称R有归纳性质)； c ¯ ) ∀ a ∈ A ， i ⊲ a ，如果 i ， a / i ∈ R ，则有 a ∈ R (称R扩张闭)。 引理2.3 [ 26 ] ：设 a ∈ A ， x ， y ∈ S a 。 1) x y ∈ ϕ a ( 〈 x 〉 〈 y 〉 ) ，从而 ∀ s ≤ a ， x ， y ∈ ϕ a ( s ) ，有 x y ∈ ϕ a ( s ) ； 2) n是正整数，则 x n ∈ ϕ a ( 〈 x 〉 n ) ， 〈 x n 〉 = 〈 x 〉 n ； 3) x是幂零元当且仅当存在正整数n，使得 x n = 0 。 引理2.4 [ 16 ] [ 21 ] ：S为 A 中的一个根类。则：S是一个超幂0根 ⇔ S = UK ，其中K是一个弱特殊类，即S是由一个弱特殊类确定的上根。
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user: 4. 小结 本文定义了点态化完备代数正规类中的周期代数、Jacobson代数与Boolean代数，讨论了周期代数、Jacobson代数与Boolean代数的一些性质，证明了Jacobson代数类κ与Boolean代数类β都是遗传根类、左遗传根、右遗传根及强遗传根，但都不是超幂零根，从而都不是特殊根，并证明了正则根是遗传根，但不是超幂零根，从而不是特殊根。
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user: 摘 要 介绍了光子质量、能量和动量三者之间的关系。指出光子的波长和频率是没有物理意义的辅助变量。不确定性原理和物质波概念在量子力学中具有基础性的地位，它们均与普朗克常数有关。基于量纲分析方法，探讨了两者与普朗克常数之间的关系，结果表明不确定性原理和物质波概念是互相矛盾的。 关键词 :不确定性原理，物质波，普朗克常数，光速原理，量纲分析 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 不确定性原理和物质波概念在量子力学中具有基础性的地位，它们均与普朗克常数h有关，其中不确定性原理可以表述为 Δ x ⋅ Δ p ≥ h ，物质波概念可以表述为 λ p = h 。本文基于量纲分析方法，探讨了两者与普朗克常数h之间的关系，结果表明不确定性原理和物质波概念是互相矛盾的。
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user: 2. 光子质量、能量和动量三者之间的关系 质量体包括了物质、物体、质点、粒子等一切有质量的东西或者实在。质量、能量和速度三者之间在量纲上存在下列关系 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 能 量 ≡ 质 量 × ( 速 度 ) 2 (1) 这里用“≡”表示量纲意义上的等价关系。量纲相同不一定量值相等。本文用符号“=”表示量值或者数 值意义上的等量关系。 光子是以光速运动的质量体。对于以光速c运动的质量体，该质量体的能量E、质量M和速度c三者之间满足下列关系 E = M c 2 (2) 式(2)为光子的质量–能量关系式，或称为光速原理 [ 1 ]，有关该式的推导过程可见文献 [ 4 ]。 爱因斯坦提出的光(量)子能量模型为 E = h c λ = h v (3) 式中，h (= 6.626 × 10 −34 J·s)为普朗克常数，λ为波长，v = c/λ称为光子频率。 表面上看，式(3)中没有包含光子的质量，但是因为普朗克常数中有焦耳(J)，而焦耳(J)定义为 1   J = 1   kg ⋅ ( m / s ) 2 (4) 即焦耳(J)的定义中包括质量的量纲(千克，kg)，所以实际上式(3)隐含地与质量相关。事实上，国际度量衡委员会(CIPM)已经用普朗克常数来定义“千克”。联立(2)和(3)两式可以求出光子质量为 M = h λ c (5) 将动量记为p。在量纲关系上有 动 量 ≡ 质 量 × 速 度 (6) 在式(2)两端除以光速c，可得 E c = M c (7) 式(7)具有动量的量纲。 对于一个质量为M的质量体，当它以光速c运动时，其动量为 p = M c (8) 于是由式(5)可以写出 M c = p = h λ (9)
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user: 3. 光子的波长和频率是没有物理意义的辅助变量 波长是与波相关联的一个概念。从历史过程来看，首先是求解麦克斯韦方程组可以导出光速，而麦克 斯韦方程组的解满足波动方程，这就很容易让人联想到光是波，于是光有波长；其次是爱因斯坦提出光(量)子能量模型即式(3)，该式中的参数λ被称为光子波长一直延续至今，下面分析一下参数λ量纲的由来。 式(3)是一个光子能量模型。由于不同的光子具有不同的能量，而h和c均为常数，所以首先必须引入一个变量才能表示不同光子的能量大小。其次分析一下该变量应该具有的量纲。hc乘积的量纲为J∙s × m∙s −1 = J∙m，所以引入的变量量纲必须为m；同时为了消去hc乘积中所包含的量纲m，引入的变量必须放在分母，这样构造出来的关系才具有能量的量纲J；假如hc的量纲不是J∙m而是其他量纲的组合，那么引入的变量参数λ肯定将不再是长度的量纲，而是另外某种新量纲，这时是不是又认为光子具有这种新量纲所描述的性质呢？ 因为光子频率v = c/λ，如果光子波长是一个没有物理意义的辅助变量，那么相应的光子频率也是一个没有物理意义的辅助变量。
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user: 5. 结束语 不确定性原理本质上是由于普朗克常数为最小的物理常数、而位置和动量乘积的量纲恰好与普朗克常数的量纲相同所决定的，仅此而已，并没有太多的物理意义。可以想像，如果最小的物理常数不是普朗克常数h，而是另外一个具有其他量纲的物理常数，那么相应地调整一下量纲，同样可以写出类似的“不确定性原理”。 另外，虽然位置和波长具有相同的长度量纲，但是在具体的物理意义上两者是不同的。当不确定性等于零时，不确定性原理表明位置和动量的乘积等于普朗克常数，物质波概念讲的是波长和动量的乘积等于普朗克常数，由此可能导致位置等于波长这一不符合常识的结论。换言之，两者之中必有一个可以剔掉，而比较合理的是剔掉没有物理意义的那一个。物质波的波长和光子波长一样，也是一个没有物理意义的概念，相应地，物质波概念是没有物理意义的；既然不确定性原理与物质波概念是矛盾的，那么后者就可以剔掉。 “物质波以及波动现象在量子论里有较大的作用 [ 8 ] (第46页)”，另一方面，不确定性原理“是量子力学的组成部分，同时也是它的天然而直接的结论 [ 9 ] (第57页)”。如果剔掉物质波概念，再加上不确定性原理没有多少物理意义，量子力学理论的基础或将被动摇。
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user: 摘 要 基于气相色谱/质谱联用的方法，对J油田Z井区的原油组分进行了分析，并利用内标法进行了定量测试。设计合成了一种亲油基与原油结构相似的嵌段聚醚类阴–非两性表面活性剂(PPS)。对合成产物及其与脂肪醇聚氧乙烯醚硫酸盐(AES)复配体系的油水界面张力进行了测定，两者的油水界面张力数量级均可达10 −2 mN/m。室内驱油试验结果表明，与水驱相比，PPS/AES (1:1)复配体系可提高驱油效率11.1%。2017年，该复配体系应用于216斜-6-6井，累积增油95%。 关键词 :原油组分分析，性能评价，阴–非两性表面活性剂，界面张力，驱油效率 Copyright © 2019 by author(s)， Yangtze University and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 原油组成结构表征分析 利用Angenit 6890N GC/5975 MSD型色谱/质谱联用仪对J油田Z井区原油组分进行了分析，分析可知饱和烃、芳烃、非烃和沥青质在原油中的质量占比分别为38.99%、21.58%、18.61%和7.93%。 1.1. 饱和烃色质分析 该区块原油饱和烃总离子流图如图1所示，与标准图谱库对照发现，饱和烃油样中含有直链、支链和环状结构。定量分析结果表明，每克油样中含饱和烃中链烷烃183.68 mg，其中直链烷烃为101.03 mg，支链烷烃为38.53 mg，环烷烃为43.09 mg，油样中2环、3环、4环和5环烷烃分别为0.56、1.28、22.98、18.27 mg。 1.2. 芳烃色质分析 该区块原油中芳香烃混合物总离子流图如图2所示，与标准谱图库对照发现，芳香烃混合物油样中含有2、3、4、5环状结构。定量分析结果表明，每克油样中芳烃中烷基苯(1环)的质量较高，为10.34 mg，其中直链烷基苯为3.88 mg，烷基甲基苯为6.46 mg。芳烃中萘系列(2环)的质量为1.79 mg，菲系列的质量(3环)为0.28 mg，屈系列、三芳甾烷和甲基三芳甾烷(4环)质量为2.72 mg。 图1. 饱和烃总离子流图 图2. 芳香烃混合物的总离子流图
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user: 2. 试验部分 2.1. 试验试剂和仪器 试剂：无水乙醇，亚硫酸氢钠，氢氧化钾，氢氧化钠，氯化钠，苯乙烯，苯酚，环氧乙烷，环氧丙烷，均为分析纯；发烟硫酸，化学纯。 仪器：4~0.6型高温高压反应釜，上海申立玻璃仪器有限公司；SHZ-D (III)型循环水式真空泵，西安博创仪器设备有限公司；RE-5003E型旋转蒸发仪，巩义市宇翔仪器有限公司。 2.2. 试验方法 称取摩尔比为5:1的苯乙烯和苯酚，向苯酚中加入一定量的对苯二酚和硫酸，利用恒压滴液漏斗，在120℃条件下向溶液中逐滴滴加苯乙烯(以减少自聚副反应的发生)，合成中间体。将中间体和环氧丙烷按摩尔比1:25加至反应釜中，注入摩尔分数为8.0%的NaOH。150℃真空条件下反应5 h，磁力搅拌(转速500 r/min)，减压蒸馏去除过量的环氧丙烷 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]，得到环氧丙烷醚化产物。在真空条件下加入摩尔比1:60的环氧丙烷醚化产物和环氧乙烷，随后将摩尔分数15%的NaOH加至反应釜中。120℃条件下反应5 h，磁力搅拌(转速500 r/min) [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]。减压蒸馏去除过量环氧乙烷，得到环氧乙烷醚化产物。 在冰盐浴的条件下，用恒压滴液漏斗逐滴滴加发烟硫酸1.5 h。滴加完毕后，在室温条件下，使摩尔比为1:1.1的环氧乙烷醚化产物与发烟硫酸反应48 h [ 7 ]。边搅拌边向烧瓶中滴加一定量的水进行分酸，得到的油层即为产物粗品。在冰水浴条件下用NaOH缓慢中和产物粗品至溶液pH值等于8，蒸发过滤得到阴-非两性表面活性剂(PPS) (图3)。 图3. PPS分子结构图 2.3. 界面张力的测定 利用旋转滴定法(SY/T 5370－1999)测定界面张力。实验用水为J油田Z井区模拟地层水，离子组成见表1。 Table 1 The ionic composition of simulated formation wate 地层水离子及质量浓度/(mg∙L − 1 ) 总矿化度/(mg∙L − 1 ) Na + Ca 2+ Mg 2+ Cl − SO 4 2 − HCO 3 − 92215.74 751.50 76.00 140913.75 3482.18 343.24 237782.41 表1. 模拟地层水离子组成 2.4. 物理模拟驱油实验 选择5块天然岩心制作成长岩心模型(岩心的物性参数见表2)，充分饱和水、油后，置于油藏温度下静置老化24 h，持续注入Z井区的模拟地层水，水驱至含水率达到98%，转注表面活性剂段塞，继续水驱至含水率达到100%。记录岩心的压差、采收率和含水率。 Table 2 The physical parameters of selected natural cores in oil displacement tes 岩心编号 岩心长度/cm 渗透率/mD 孔隙体积/mL 1 7.91 28.83 4.88 2 7.37 32.44 4.92 3 8.65 27.52 5.12 4 7.52 33.40 5.25 5 9.29 24.29 5.35 表2. 驱油实验所选天然岩心的物性参数
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user: 3. 结果与讨论 3.1. 表面活性剂的结构表征 PPS红外光谱图测定结果见图4，690~936 cm −1 之间的多个面外弯曲振动吸收峰归属于苯环的多取代官能团；1475 cm −1 处的吸收峰是苯环的C-C骨架振动吸收峰；1245 cm −1 处的吸收峰是硫酸酯基的伸缩振动峰，1103 cm −1 处的伸缩振动吸收峰归属于嵌段聚醚部分的官能团。由上述分析可判断合成的产物为目标产物PPS。 图4. PPS红外光谱图 3.2. 界面张力的测定 测试发现PPS溶液与Z井区原油间界面张力可达5.65 × 10 −2 mN/m。为了进一步改善其界面活性，将PPS和与其结构相似的脂肪醇聚氧乙烯醚硫酸盐(AES)进行复配。取质量分数为0.1%的复配体系测其油水界面张力，结果见图5，当PPS与AES质量配比为1:1时的复配体系(以下简称PSS/AES (1:1))的界面张力最低(约1.39 × 10 −2 mN/m)。 图5. 复配体系的油水界面张力 3.3. 物理模拟驱油试验 PSS/AES (1:1)复配体系的注入量与驱油效率关系如图6所示，水驱驱油效率为31.11%，转注表面活性剂后最终驱油效率可达42.21%，驱油效率提高了11.1%。且转注表面活性剂后采出液含水率明显降低。说明PSS/AES (1:1)复配体系可以达到降水增油的效果。 图6. 物理模拟驱油试验结果
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user: 4. 现场试验 J油田Z井区由于水窜原因，该区块大多数油、水井处于关井状态，因此需要调整层内矛盾、提高水驱效率、恢复产能。针对该区块地质特征和存在问题，将质量分数为0.1%的PPS/AES (1:1)复配体系作为驱油剂提高洗油效率，并辅以延缓沉淀凝胶类调剖剂调整波及体积，构成复合驱体系。 Z井区试验井组为6注5采1中心井组。2017年10月15日在Z16斜-6-6井转注复合体系，转注5个月后，低部位3口生产井均见效。目前，井组5口采油井日产油量8.42 t，总增油量953.2 t。
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user: 5. 结论 1) 基于原油分析结果，以苯酚和苯乙烯为原料，合成阴–非两性表面活性剂PPS，并利用红外光谱证实了所合成的表面活性剂即目标产物，总收率为57.82%。 2) PPS与AES复配体系可有效降低采出液含水率，在水驱基础上，可使驱油效率提高11.1%。 3) 在J油田Z井区开展注入复合体系进行驱现场试验，初步见到增油效果。
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user: 摘 要 本课题基于密度泛函理论的吗啡类分子结构与光谱的研究，利用6-311+G*机组对吗啡类毒品分子进行几何构型优化，并通过频率计算，获得吗啡类毒品的拉曼光谱，在此基础上，用高斯计算软件对分子的振动模式进行详细的分析，探讨吗啡类分子理论计算拉曼光谱与实际检测拉曼光谱的差异，得到其识别模型，为吗啡类分子实际检测提供理论基础，以此来达到监控监测吗啡类毒品的目的。 关键词 :密度泛函理论，拉曼光谱，高斯计算软件，吗啡类毒品 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 毒品问题在我国仍然是一个巨大问题。近年来，在我国南部地区，尤其是云南，广东等地，毒品走私活动仍是十分猖獗，公安部门对其的打击一刻也没有放松。基于目前日益严峻的毒品问题，能否快速检验出查获的物品为何类毒品，关乎这一线公安打击毒品工作的效率性和准确性。国内外对毒品检测的方法主要有常规化学方法，薄层色谱法，光谱法，免疫学分析方法，气相色谱法和气相色谱–质谱联用法，高效液相色谱和高效液相色谱–质谱联用法，毛细管电泳分析 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]。在理论研究方面主要有谢云飞利用B3LYP/6-31G(d，p)，计算了蒽、芘、屈、苯并菲以及晕苯的光谱进行了理论计算 [ 6 ]；Rigolio利用方法计算了几种PAHs的结构和拉曼频率。分析比较了不同大小和形状的拉曼光谱振动频率，发现计算的拉曼光谱与实测光谱基本保持一致，并且探讨几种振动模式同简正坐标之间的关系 [ 7 ]。但涉及毒品方面的研究相对较少。 本文主要对吗啡进行拉曼光谱的密度泛函理论计算，并把理论计算值与实测增强拉曼光谱值进行比较，找出它们的特征峰，由此建立吗啡类毒品拉曼光谱检测模型，应用于公安基层的检测中，为吗啡的检测提供理论基础，达到快速检验检测吗啡类毒品的目的。
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user: 2. 实验内容 2.1. 软件程序 本文中进行理论计算所用的计算机配置如下，CPU：AMD A8-5550M，内存：4G硬盘：500G操作系统：Window7旗舰版。所有计算均采用Gaussian09程序包完成，使用B3LYP/6-311+G*机组在Gaussian09程序包中进行优化计算，然后借助Gauss View5.0软件完成分子振动分析，得到相应的拉曼光谱图 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ]。 2.2. 实验仪器和试剂 实验试剂：本文所采用的吗啡类毒品试剂为公安部二所提供，溶剂为乙醇，浓度为100 μg∙mL −1 。 实验仪器：本文所采用的仪器为简智公司提供的便携式拉曼光谱仪，型号ssr-3000。 2.3. 拉曼光谱实际检测 本文实践检测所配置的吗啡的浓度为100 μg∙mL −1 ，溶剂为乙醇溶液。配置好的吗啡溶液用简智公司提供的便携式拉曼光谱仪在增敏条件下进行检测，得到其实际拉曼光谱。
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user: 4. 结论 本论文利用密度泛函理论优化吗啡分子的化学结构，计算其Mayer键级、键角等信息，讨论了溶剂化效应的影响。比较了理论计算的拉曼光谱图与增敏条件下实测的拉曼光谱图之间的差异，由此得到吗啡拉曼光谱特征峰识别模型，为毒品的快速检测，提供科学方法。本研究对建立新型毒品拉曼光谱识别模式具有一定的借鉴意义。