基于管柱式气液旋流分离器的井口多管束分离装置结构优化

单井计量是油田开发过程中的一项重要工作,而气液分离效果直接影响到计量结果的准确性.管柱式气液旋流分离器(GLCC)因体积小、效率高、适用范围宽而被广泛应用,但基于GLCC发展多级一体化分离装置一直被受到关注.考虑一级分离入口斜管倾角、一级分离入口形状、气相分离弯管仰角及二级分离管束规格,采用多相流Mixture模型和雷诺应力RSM模型,对基于GLCC的井口多管束分离装置结构形式进行了优化,并定量揭示了不同结构形式下的气液分离效率.结果表明,在经过GLCC一级旋流分离后,进入多管束二级分离单元,能够进一步改善气液分离效果,提高气液分离效率,但两级分离单元的结构特征均对分离性能具有显著影响,优化GLCC一级旋流分离入口斜管的倾角为30°,入口形状为圆形,相应可获得稳定的压力分布、较为均匀的流场迹线和更高的气液分离效率,优化气相分离弯管的仰角为35°、二级分离细管束数量与管径分别为6支和40mm,可使对应分离压降在3kPa,气液分离效率接近70%.     

基于度的正/负相关相依网络模型及其鲁棒性研究

利用典型的Barabási-Albert无标度网络构建了基于度的正/负相关相依网络模型, 该模型考虑子网络间的相依方式及相依程度, 主要定义了两个参数F和K, F表示相依节点比例, K表示相依冗余度. 在随机攻击及基于度的蓄意攻击模式下, 针对网络的级联失效问题, 研究了不同的F值和K值对该相依网络模型鲁棒性的影响, 与随机相依网络模型进行了对比研究. 仿真结果表明:无论是随机相依或是基于度的正/负相关相依网络, 其鲁棒性都是随着F的增大而减弱, 随着K的增大而增强; 在随机攻击下, 全相依模式(F=1)时, 基于度正相关相依网络模型鲁棒性最优, 部分相依模式 (F =0.2, 0.5, 0.8)时, 基于度的负相关相依网络模型则表现出更好的鲁棒性. 而在基于度的蓄意攻击下, 无论F为何值, 基于度的正相关相依网络模型表现出弱鲁棒性.     

Flat Top Optical Frequency Combs Based on a Single-Core Quantum Cascade Laser at Wavelength of ～8.7 μm

We present optical frequency combs with a spectral emission of 48 cm^-1and an output power of 420 m W based on a single-core quantum cascade laser at λ ～ 8.7μm. A flat top spectrum sustains up to 130 comb modes delivering ～ 3.2 m W of optical power per mode, making it a valuable tool for dual comb spectroscopy. The homogeneous gain medium, relying on a slightly diagonal bound-to-continuum structure, promises to provide a broad and stable gain for comb operating. Remarkably, the dispers...