环保强吸附水基润滑剂BM-1的研制与评价

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以蓖麻油为主要原料,利用胺类化合物对蓖麻油进行亲水改性,引入酰胺基团,制备了吸附性强、耐高温的水基钻井液用环保型润滑剂BM-1。综合性能评价表明:BM-1润滑性能优异,添加量2%可使基浆润滑系数降低率达86.3%,泥饼黏附系数降低率达70.2%,润滑持续效果显著。BM-1生物降解性>25%,易降解,且生物毒性EC50值为67400 mg/L。BM-1与各类水基钻井液配伍性良好,可大大降低润滑系数及泥饼黏附系数,对体系流变性基本无影响,同时一定程度上降低失水量。微观分析表明,该润滑剂不仅可以显著提高钻
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在通过特征值间的内在关系建立预测模型的变量预测模式识别方法(VPMCD)中,传统判别方法受特征向量中的个别特征预测异常值影响大,易导致分类错误。提出基于比值加权的最小误差平方和的判别函数(RWESOS),可将异常预测的特征权重大幅降低,提升正确预测特征的权重,从而提高分类准确率。实验表明,在对不同缺陷大小的超声检测信号的识别中,使用RWESOS判别函数的RWESOS-VPMCD方法的识别率比BP神经网络和普通判别函数的VPMCD方法的识别率分别提高了4%和11%。
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