随着人类能源需求的增长，油气钻井活动日益频繁。激光钻井在能源领域具有极大的应用价值，有望实现井下原位玻璃套管的制造，以替代传统金属套管，为油气钻井工程节省大量时间和资金。激光辐照岩石玻璃化的稳定形成是实现玻璃套管的关键因素。基于激光扫描花岗岩实验并结合物相检测和数值模拟方法，对激光烧蚀花岗岩玻璃化的影响因素和机理进行了研究。结果表明，受激光扫描后，花岗岩各组成矿物按熔化的难易程度分别发生熔化和碎裂现象，部分表面转化为深色玻璃；高速气流可有效清除岩石碎屑和粉尘，且能够提高激光作用效率和增加岩石玻璃的附着力；花岗岩易受温度作用而发生破裂，其较低的扫描速度和气流辅助条件有利于玻璃化的形成。在实际工程应用中，采用控制扫描速度和辅助高速气流的方法控制岩石的温度作用，形成稳定岩石玻璃和制造稳固覆盖于硬岩表面的原位玻璃化井壁。本研究探究了激光扫描作用岩石的玻璃化机理，为拓展激光钻井的工程应用提供了重要参考。

In this paper, a high-sensitivity fiber Bragg grating (FBG) tilt sensor using a cantilever-based structure is introduced. Two FBGs are fixed on a specially designed elastomer. One end of the elastomer is connected to the mass block, and the other end is connected to the shell. The principle of the tilt sensor is introduced in detail, and the mathematical model is established. The performance of the sensor is studied. The results show that there is a good linear relationship between the central wavelength difference of the two FBGs and the tilt angle in the range of -5° to 5°. The repeatability of the sensor is good, and the tilt sensitivity can reach 231.7 pm/°. The influence of the silicone oil on the damping capacity of the sensor is studied. The results show that the damping capacity of the sensor has been improved by sealing the silicone oil inside the shell of the sensor. The field test is carried out on a pier of an elevated bridge, and the result is good, which verifies the practicability of the sensor.

配油盘作为液压系统的核心元件之一, 其曲面尺寸是否合格直接关系到液压系统的性能。针对其表面部分轮廓特征提取困难、测量误差较大的问题, 提出一种基于附加图像边缘检测的球面分割及尺寸测量方法: 首先, 采用Sobel算子对拍摄的配油盘图像边缘进行锐化并提取球面部分轮廓形成掩膜; 然后, 借助掩膜分割出球面部分的四步相移图, 采用四步相移法求解相位主值, 并使用双频外差法展开相位; 最后, 通过系统标定, 计算得到配油盘球面部分的三维点云数据, 并进行球面拟合。试验结果表明: 采用该方法能够分割出较为清晰的球面部分点云图, 基于点云数据拟合的测量精度99.238%, 高于依据高度分割、区域生长分割、RANSAC(random sample consensus)分割和手动框选等方法的测量精度, 实现了配油盘球面尺寸的高精度测量。

针对脉冲涡流技术在油气井套管检测过程中易受到环境影响而产生的噪声干扰问题, 提出一种油气井套管电磁检测数据的分段动态自适应降噪方法。通过对比分析仿真信号、实验井检测信号与实测井检测信号的差异, 结合实际检测过程中的噪声来源分析, 建立了基于偏心-抖动-温度影响因素的检测信号补偿模型。基于该补偿模型训练得到油气井套管电磁检测数据的分段动态自适应降噪模型。测井数据消噪实验结果表明, 所研究方法与常用的降噪方法相比能更好地抑制实际检测过程中偏心、抖动及温度因素带来的噪声影响, 具有应用和借鉴价值。

以近红外光谱技术在油茶籽粕检测中的应用为研究对象，在简单介绍近红外光谱技术的原理、特点及分析过程的基础上，详细阐述了该技术在油茶籽粕检测中的建模过程，为后续工作者更好地建立油茶籽粕近红外光谱分析模型提供理论依据和指导。同时，通过分析近红外光谱技术在油茶籽粕检测指标、标准制定以及模型转移技术中的发展，总结出该技术在油茶籽粕检测中的三个研究方向：开拓新项目的模型建立、制定普遍适用的标准、解决台间差并完成模型转移。油茶籽粕广泛应用于动物饲料、特医食品、保健食品等行业，因此大力开拓和推广近红外光谱技术在油茶籽粕检测中的应用是必然趋势。

海上溢油事故不仅造成极大的石油资源浪费, 而且严重威胁生态环境。 因此, 利用荧光光谱对油膜厚度进行快速无损检测对于有效评估溢油量有重要意义。 基于激光诱导荧光(LIF)技术对海水表面0#柴油、 5#白油油膜的荧光光谱进行检测, 进而实现对油膜厚度的量化分析。 首先使用SG平滑滤波对原始光谱数据进行预处理以减少原始光谱中的背景噪声。 然后采用间隔随机蛙跳算法(IRF)结合变量子集迭代优化法(IVSO)对获取的全光谱数据进行波长选择以剔除冗余变量, 将经过二次筛选出的光谱特征波长作为偏最小二乘回归(PLS)的自变量输入数据建立油膜厚度反演模型。 该方法第一步利用IRF从全光谱数据中筛选出特征波段, 再利用IVSO对特征光谱波段组合进一步筛选出特征波长变量, 从而有效提高优选出的特征波长建立油膜厚度反演模型的预测能力和稳定性。 将IRF-IVSO与全光谱及移动窗口偏最小二乘法(MWPLS)、 间隔随机蛙跳算法(IRF)、 变量组合集群分析法(VCPA)、 变量子集迭代优化法(IVSO)四种波长优选方法进行对比, 发现IRF-IVSO筛选出0#柴油数据和5#白油数据的特征波长数量分别占全光谱数据的4.48%和19.40%。 将全光谱及上述波长优选方法筛选出的特征波长作为输入建立PLS模型进行分析讨论。 结果表明, 特征波长选择方法结合PLS所建立的不同模型预测能力和效率较全光谱有明显提高。 其中, IRF-IVSO结合PLS所建立的油膜厚度反演模型预测效果最优, 该模型可以实现对厚度分别为0.141 5～2.291 8和0.052～0.980 mm的0#柴油及5#白油油膜的有效反演, 柴油油膜测试集相关系数RP可达到0.961 1, 测试集均方根误差RMSEP为0.137 5, 白油油膜测试集相关系数RP可达到0.971 2, 测试集均方根误差RMSEP为0.079 0。 该研究表明, IRF-IVSO通过结合区间波段筛选和单一变量选择能够有效而稳定地筛选出特征波长变量, 结合PLS建立的油膜厚度反演模型能够实现可靠预测。

高温光电倍增管是石油测井的关键器件，介绍了两种制备高温Na-K-Sb光电阴极的工艺，并比较了制备工艺对光电倍增管性能的影响。从测试结果可以看出，同蒸工艺制备的光电倍增管具有更高的量子效率、阴极积分灵敏度、能量分辨率以及更优异的坪特性，通过分析光谱响应曲线和高低温曲线可以得到性能提升的根本原因，即同蒸工艺制备的光电阴极的光电发射能力更强、热电子发射能力更弱，借助微观形貌表征分析得出同蒸工艺制备的光电阴极厚度更均匀、膜层更致密平滑、均匀性更好。针对高温光电倍增管的实际应用场景，测试评估高温光电倍增管的高温性能，并与国外同类产品性能进行对比。