油页岩的~(13)C-NMR特征及FLASHCHAIN热解模拟研究

采用固体13C-NMR核磁共振技术表征了甘肃窑街矿区油页岩的碳骨架结构,分析并计算了油母质团簇化学结构参数,包括团簇平均碳原子数、芳碳原子数、脂碳原子数及芳环数。在热重红外分析仪(TG-FTIR)上进行了油页岩的热解实验,得到了热解产物的生成规律。结合样品的团簇化学结构参数,采用基于油页岩结构的FLASHCHAIN模型模拟其热解产物的生成过程;模拟结果与TG-FITR实验数据符合较好,印证了模型预测的合理性。     

油页岩固定床热解反应器中内构件强化作用

在内构件(传热板和中心集气管)外热式固定床反应器中研究了油页岩热解产物生成特性,并与无内构件的相同常规固定床反应器内的油页岩热解行为对比,考察了两反应器中油页岩升温特性、热解产物分布、页岩油品质以及气体产物组成的变化规律.结果表明,内置传热板和中心集气管显著强化了反应器内的传热,相对于无内构件常规固定床反应器,料层升温速率提高了约2倍.对于依兰油页岩,其热解页岩油产率明显提高,最高达11.1 wt%(干燥基),明显高于无构件常规固定床反应器获得的页岩油产率.随着外加热炉温度的升高,内构件固定床反应器的页岩油产率逐渐增加,而无内构件常规固定床反应器的页岩油产率则明显降低.当外加热炉温度为1000℃时,前者页岩油产率是后者的2.3倍,并且内构件固定床反应器的热解水产率较低.两反应器中热解气产物组成相近,其H2与CH4之和占气体总量的70 vol%左右,热值为4406~5400 kcal/Nm3.     

不同管径的Y形微燃烧器内氢气-空气非预混燃烧的火焰传播特性

实验研究了内径分别为1 mm、2 mm和3 mm,水平通道长度为200 mm的Y形微燃烧器内氢气/空气扩散燃烧的火焰传播特性。首先,d=2 mm的燃烧器内的火焰传播模式最为丰富。其次,当燃烧器管径较大时,火焰更容易因扰动而发出噪音。在d=2和3 mm的燃烧器内能观察到两个阶段的噪音,而当d=1 mm时只有一个阶段的噪音。d=2 mm的燃烧器内平均火焰传播速度最小。而且,随着管径的增大,边界火焰更长。值得注意的是,在d=1 mm的燃烧器内,实验观察到了移动的"火焰街"。最后,基于系统的实验观察绘制了八种火焰传播模式的分布图。总之,本文不仅揭示了火焰传播特性与运行参数和尺度效应之间的关系,而且能为Y形微燃烧器的设计和运行提供指导。     

X射线荧光光谱法直接测定油页岩中微量元素

本文提出用微晶纤维素与GSD等国家一级系列标样按不同比例混合制备标准样品。油页岩样品不经前处理,直接粉末法压片,经验系数法校正元素间效应,直接测定油页岩中V、Co、Ni、Cr、Cu、Zn、Sr、Ba和Rb等元素的X射线荧光光谱法。样品分析结果与ICP-AES法分析结果基本一致,本法具有简单、准确、实用的特点。     

NMR在固体化石能源中的应用

综述NMR在固体化石能源的科学与技术领域中的应用,各种固态NMR技术,诸如CP、MAS、DD、DNP、TOSS、CRAMPS、NMRI等,均已用于表征化石能源的化学结构,其中以芳碳率与芳氢率作为结构多数最为重要。最近发展中的新方法,例如魔角慢转以及不同结合质子碳的谱编辑技术,展示了从核磁谱取得更多结构信息的前景,NMR可用于研究固体化石能源自然或人工热演化的机理;油气资源潜力的评价;煤在化学加工中性质的预测等。     

基于低场核磁共振的抚顺油页岩孔隙连通性演化研究

油页岩原位注热开采过程中，储层内部孔隙结构的连通性直接影响载热介质的流动行为和传热效率，同时对油气产物的扩散和流动行为起控制作用.本文利用低场核磁共振（LF NMR）技术，考察了不同热解终温（23~650℃）处理时，饱和水及束缚水状态下抚顺油页岩的T₂谱，分析了可动流体T₂截止值、束缚流体孔隙度、饱和流体孔隙度、渗透率等NMR孔隙参数，定量研究了随热解终温升高，抚顺油页岩孔隙结构的连通性演化规律.研究结果表明热解终温对抚顺油页岩孔隙连通性及渗透率的变化起控制作用，且可动流体孔隙度对总孔隙度的增加起主要促进作用，这说明热解终温升高加大了渗透率及油气产物的输运能力.本文为深入认识油页岩原位热解过程中孔隙结构的演化提供了依据.     

抚顺油页岩干酪根热解反应性分子动力学-量子力学模拟

采用MS（Materials Studio 2017）软件中Forcite模块,对自主构建的抚顺油页岩干酪根二维结构模型进行能量最小化分子动力学模拟,通过能量最优化过程得到干酪根初始优化结构。在此基础上进行分子动力学退火模拟,获得全局能量最优化构型,即油页岩干酪根分子三维结构模型。基于密度泛函理论的量子力学模拟方法,计算分析干酪根三维结构模型的动力学、键能、键级、电荷密度等参数,分析化学活性位点,探讨了干酪根热解微观化学演化机理,进而预测了反应性。     

基于RSM和RA-BPNN的锌窑渣中铜浮选试验优化

云南某地锌窑渣矿样,原矿为高碱性矿石,矿石含铜1.38;,氧化率为30.12;.以磨矿细度、戊基黄药用量、碳酸钠用量、硫酸铜用量和硫化钠用量作自变量,以浮选回收率为因变量,分别建立了CCD响应曲面设计模型(RSM)和基于回归分析-BP神经网络(RA-BPNN)的浮选预测优化模型.根据两种模型的优化能力、优化精度进行分析和对比,结果表明,基于RA-BPNN模型进行预测及试验验证,铜回收率达到了64.06;,误差为0.74;,浮选回收率较RSM模型提高了1.54个百分点,且误差明显小于RSM模型,这表明RA-BPNN模型的优化能力高于RSM.根据试验结果,确定了锌窑渣浮选回收铜的最佳浮选条件为:磨矿细度90;、戊基黄药用量370 g/t、碳酸钠用量720 g/t、硫酸铜用量1080 g/t、硫化钠用量870 g/t.通过"一次粗选、三次精选、两次扫选、中矿顺序返回"的闭路浮选工艺流程,获得了品位为6.58;,回收率为55.98;的铜精矿.     

杭州老虎洞窑古陶瓷成分的化学计量学研究

用支持向量机算法研究了与杭州老虎洞古陶瓷有关的两个断源、断代问题。作为化学计量学的～种新型分类算法,支持向量机在小样本问题上表现出良好的泛化能力,与特征选择方法结合,可以有效处理样本少,特征多的问题。本研究综合利用支持向量机、特征选择算法和其它化学计量学算法研究了杭州凤凰山麓万松岭附近的古窑遗址和“传世哥窑”的断源、断代问题,证明老虎洞窑与郊坛下窑产品截然不同,万松岭附近地面收集瓷片样本是老虎洞窑宋代地层的瓷片滑落所致,而“传世哥窑”样品可能是老虎洞窑元代时的产品。实验表明：支持向量机算法与化学分析相结合可以成为研究古陶瓷断源和断代问题的一种新方法。     

油页岩含油率近红外光谱原位分析方法研究

为实现油页岩含油率的原位检测,采用便携式近红外光谱分析技术,针对吉林扶余油页岩基地2号钻井的66个岩芯样品开展了原位检测的分析建模方法研究。采用自制便携式近红外光谱仪器获得反射率、吸光度、K-M函数三种数据形式光谱数据,结合主成分-马氏距离(PCA-MD)剔除异常样品、无信息变量消除法(UVE)波长筛选及二者组合的四种建模数据优化方法,采用相同的数据预处理方法进行偏最小二乘(PLS)和反向传播神经网络(BPANN)两种方法的建模分析研究,确定最佳分析模型及方法。结果表明(1)不论是否采用四种不同的数据优化方法,两种建模方法所用建模数据库适合采用反射率或K-M函数的光谱数据形式;(2)两种建模方法,采用四种不同的数据优化方法,对相同数据库建模精度的影响不同：采用PLS建模方法、以PCA-MD和UVE+ PCA-MD两种方法进行数据优化、可以提高K-M函数光谱数据形式数据库的建模分析精度,采用BPANN建模方法、以UVE、PCA-MD 与UVE组合的 三种方法进行数据优化、对三种数据形式数据库的建模精度均有所提高;(3)除以反射率光谱数据并进行PCA-MD数据优化外,采用BPANN方法的建模精度好于PLS法。其中采用反射率光谱数据形式、只进行UVE数据优化外的BPANN建模精度最高,预测相关系数为0.92、标准偏差为0.69%。