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关键词： 减缩剂   抗压强度   水化程度   水化热   离子浓度   表面张力   机理分析  

摘要： 减缩剂在抑制混凝土收缩上的应用十分广泛,但对水泥水化进程会产生阻碍,探究产生这种负面影响的原因具有一定的现实意义。聚醚型减缩剂是目前应用极为广泛的一类减缩剂,以此类减缩剂作为研究对象,通过测试水泥的水化热和水化程度、液体的表面张力、砂浆的抗压强度和凝结时间、浆体孔隙溶液中的离子浓度、硫酸盐的最大溶解度和溶解速度,探讨了聚醚型减缩剂延缓水泥水化进程的机理。结果表明:加入减缩剂会显著降低砂浆前期的力学性能和水泥的水化程度,但随着龄期的延长这种负面影响会逐渐减弱;减缩剂还会延长砂浆的凝结时间,降低水泥的水化热,孔隙溶液中氢氧根浓度和硫酸盐的最大溶解度、溶解速度降低是导致这一现象的原因;含有减缩剂的孔隙溶液、去离子水溶液的表面张力与减缩剂浓度呈双线性关系,拐点之后减缩剂浓度的增加对表面张力无明显作用;延迟掺入减缩剂可以降低其对水泥水化的不利影响,减少砂浆强度降幅。

关键词： 高负荷离心叶轮   熵产理论   流动损失  

摘要： 高负荷离心叶轮被广泛应用于小型航空发动机中,了解其内部流动损失特性对进一步提升离心压气机性能有着至关重要的作用。本文采用熵产理论,对高负荷离心叶轮内的损失来源和分布特性进行分析。研究结果表明,湍流黏性耗散引起的熵产是总熵产的主要组成部分,叶顶泄漏、流动分离为叶轮内流动损失的主要来源。随着质量流量和转速的增加,流动分离逐渐加剧,总熵产增大,但各熵产来源的占比基本保持不变。当质量流量增加时,叶顶泄漏流强度增大,分流叶片吸力面上的流动分离位置逐渐向叶顶方向迁移。当转速增加时,叶顶泄漏流影响范围扩大,分流叶片上的分离位置向上游叶根迁移。

关键词： 水平椭圆管   降膜流动   换热   传热   表面张力   滞止区  

摘要： 采用VOF方法对水平椭圆管外降膜流动和换热进行了二维数值分析。研究了4种椭圆管管型在不同表面张力模型下的降膜流动和换热问题。结果表明,在椭圆管近壁处存在极薄的层流底层,对换热影响很大;在滞止区,流体涡流导致壁面换热系数波动较大。同时发现在椭圆管外降膜流动计算中,表面张力不可忽略,连续表面力(CSF)模型和连续表面应力(CSS)模型均能较好地体现椭圆管的壁面流动和换热情况,但CSF模型在上下滞止区的计算更为准确。此外,椭圆度对壁面传热系数影响也较为显著。椭圆度增大,换热增强,特别是当周向角θ=20°~180°时,换热增强尤为明显。

关键词： 皮托管   绝缘电阻   退化   维护  

摘要： 皮托管的绝缘退化问题是皮托管故障换件的主要原因之一。皮托管故障影响飞行安全,频繁更换会增加维护费用,造成航空公司运营成本上升。本文论述了皮托管加温电路绝缘介质的绝缘机理、绝缘退化的原因、绝缘退化的影响,并给出了使用维护的建议,可减少皮托管更换频次,降低运营成本。

关键词： 粒化高炉矿渣   玻璃体   分子动力学模拟   势函数   随机网络结构  

摘要： 分子动力学模拟作为粒化高炉矿渣中玻璃体结构研究手段的准确性受到势函数选择的影响。本工作分别采用Buckingham势、Broyden-Moré-Hénon（BMH）势、Miyake势和SHIK势模拟了不同化学组成类矿渣玻璃体的随机网络结构特征，并从局部有序结构、网络形成体聚合行为和网络改性体团簇行为等方面对比了模拟结果与实验结果的匹配性。结果表明：Buckingham势、BMH势和Miyake势更适合玻璃体局部有序结构的模拟；而SHIK在玻璃体中不同类型氧原子含量及Q~n分布随化学组成变化的趋势模拟上具有更高的稳定性；网络改性体的团簇行为更适合采用定义了金属离子间相互作用势的SHIK势和BMH势。

关键词： 长7段   致密砂岩储层   孔喉结构   非均质性   可动流体饱和度   鄂尔多斯盆地  

摘要： 分析孔隙结构和可动流体分布特征是储层研究的关键要素,也是当前研究的重点与热点,对致密砂岩油气勘探及提高油气采收率具有重要意义。以鄂尔多斯盆地庆城地区长7段致密砂岩储层为例,通过物性测试、铸体薄片、扫描电镜、高压压汞和核磁共振实验,结合分形理论,分析了致密砂岩储层孔隙结构、非均质性和可动流体分布特征,讨论了孔喉结构和非均质性对可动流体赋存的影响。结果表明:研究区长7段储层储集空间主要由微纳米级孔隙贡献,孔隙连通性较差,孔喉半径主要分布在0.050~0.500μm;孔喉结构非均质性较强,分形维数分布在2.65~2.90;流体可动性较差,可动流体饱和度分布在16.68%~51.74%,可动流体多分布在中孔和小孔内。研究区长7段储层可分为3类:从Ⅰ类到Ⅲ类储层,剩余粒间孔和粒间溶蚀孔发育变少,孔隙连通性变差,孔喉尺寸变小,较大孔喉变少,非均质性变强,流体可动性变差,中孔和大孔内可动流体含量趋于降低,可动流体倾向于在小孔内赋存。研究成果为致密砂岩油气勘探及油气采收率提高提供了理论依据。

关键词： 铁电相变   机器学习   势函数  

摘要： 铁电材料广泛应用于功能器件中,对铁电体进行方便、准确的理论建模,是一个长期被关注的问题.本文提出了一种基于图卷积神经网络的铁电相变模拟方法,利用图卷积神经网络对铁电材料的势能面进行原子层面的建模,并将得到的神经网络势函数作为计算器,以驱动大体系的分子动力学模拟.给定原子位置,训练好的图卷积神经网络能够给出势能的高精度预测,达到每原子1 meV级别,与从头算(ab inito)精度基本相当,同时在计算速度上相比从头算方法有数个数量级的提升.得益于神经网络的高精度和快速预测能力,结合分子动力学模拟,本文对两种不同类型的铁电材料——GeTe和CsSnI3进行研究,成功模拟了它们随温度发生的结构相变,模拟结果和实验相符合.这些结果说明了图卷积神经网络在铁电体建模和相变模拟应用中的准确性和可靠性,为铁电体的理论探索提供了一个通用建模方法.