基底断裂“隐性活动”对鄂尔多斯盆地上古生界天然气成藏的作用

鄂尔多斯盆地北东向基底断裂中、新生代“隐性”活动对上古生界天然气富集高产和成藏有明显控制作用。采用渗透率异常频率分析方法，预测了盆地中东部地区上古生界裂缝的分布，并建立了裂缝发育与基底断裂之间的成因关系，指出基底断裂后期活动不仅对盆地上古生界致密储集层的裂缝发育有控制作用，而且对天然气成藏有促进作用。应该重视盆地北东向基底断裂发育区次生天然气藏的勘探。图7参23     

Role of Pits in Corrosion Fatigue of Offshore Structural Steel

From the corrosion fatigue test under intermit-tent wetting condition for offshore structural steelof A537 cl.l and data analysis,some results associ-ated with the role of pits in fatigue process havebeen discussed.     

VSAP软件在碟式太阳能热发电系统设计中的应用

进行碟式太阳能热发电系统结构设计的关键是保证其可靠性和稳定性，为此，本文用VSAP有限元软件完成了系统结构的设计计算与分析，并在此基础上解决了聚光器配重、改善系统稳定性等问题。     

一种用于检测转角、转速和转矩的新型多功能非接触式传感器

对一种基于纳米晶软磁合金的非接触式,用于测量转角、转速和转矩的多功能传感器进行了研究。介绍了传感器的结构和原理,推导出传感器的输出方程和灵敏度表达式。通过试验,分析了传感器激磁磁场强度对转矩测量精度的影响,并得出了最佳激磁磁场强度;在25℃～100℃范围研究了温度变化对传感器输出的影响,其零点温度漂移(25℃)为0.002%F.S/℃;在0～450 N.m范围进行转矩加载,得到了较高的测量灵敏度以及较低的线性度误差、重复度误差及迟滞静态误差;在500 r/min～3 523 r/min范围内,转速最大相对误差为0.60%。试验数据显示,该传感器的精度能够达到1.0%,对于一般工程应用是可行的。     

基于原型观测的输水渠道糙率取值及变化分析

为了研究长距离渠道糙率的合理取值,依据北疆输水工程总干渠2011—2016年逐日水位、流量数据,采用曼宁公式反算典型断面糙率,并构建一维非恒定流水动力模型对渠段糙率进行校核,分析长距离渠道糙率在渠段间的差异及边壁粗糙度随运行时间的变化情况。结果表明:断面的实测糙率与顺直渠段糙率相符,总干渠顺直段糙率在0.015～0.016,弯道明显的渠段,弯度校正因子在1.15～1.50,大小与弯道复杂程度相关;渠道糙率随运行时间呈增长趋势,总干渠等效粗糙度中期运行的年增幅约为18.54%。     

一类非线性微分代数子系统的逆系统控制及应用

对于指数1且关联可测的非线性微分-代数子系统,研究其逆系统控制方法,并将结果应用于电力系统元件分散控制.首先描述了此类非线性微分-代数子系统的物理背景和系统特性,并给出了非线性微分-代数子系统的α阶积分右逆系统和可逆的定义;然后给出了一种递归算法,以此来判别被控系统的可逆性,并构造出由状态反馈和动态补偿实现的α阶积分右逆系统,实现了复合系统的线性化解耦;最后针对多机电力系统中的一台同步发电机,应用所提出的方法研究其励磁控制电压问题.仿真结果验证了所提出方法的有效性.     

基于变精度粗糙集的煤与瓦斯突出预测

煤与瓦斯突出是受诸多因素影响的复杂问题,为了提高其预测的准确性,本文以变精度粗糙集理论中的决策表为主要工具,首先将影响煤与瓦斯突出的检测信号作为预测的条件属性集,煤与瓦斯突出量作为对预测的决策属性,建立决策表,然后利用小生境遗传算法适合于进行多峰值函数优化的特点,提出了一种基于小生境遗传算法的粗糙集属性约简方法,用于求解决策表的多个约简,进而进行值约简后抽取出预测规则。算例结果说明了本算法的正确性和可行性。     

近景摄影测量中人工标志点的提取方法研究

针对近景摄影测量中人工标志点的自动识别问题,提出了一种人工标志点的中心坐标提取方法。在布设了多个标志点的隧道断面图像中,通过背景消除、形态学处理、标志点区域划分和非标志点消除等过程,能够识别出人工标志点并提取其中心坐标,并运用近景摄影测量的相关技术计算出其实际坐标。上述方法通过VC++编程得到了实现,其结果说明了该方法的可行性。     

甲基异氰酸酯制备方法评述

甲基异氰酸酯是一种重要的有机中间体,广泛用于氨基甲酸酯类农药合成.对甲氨基甲酰氯生产甲基异氰酸酯制备方法进行了评述.     

基于BBNN的网络攻击文本自动化分类方法

基于描述文本的网络攻击自动化分类是实现APT攻击知识智能抽取的重要基础。针对网络攻击文本专业词汇多、难识别,语义上下文依赖强、难判断等问题提出一种基于上下文语义分析的文本词句特征自动抽取方法,通过构建BERT与BiLSTM的混合神经网络模型BBNN(BERT and BiLSTM Neural Network),计算得到网络攻击文本的初步分类结果,再利用方差过滤器对分类结果进行自动筛选。在CAPEC(Common Attack Pattern Enumeration and Classification)攻击知识库上的实验结果显示,该方法的准确率达到了79.17%,相较于单一的BERT模型和BiLSTM模型的分类结果分别提高了7.29%和3.00%,实现了更好的网络攻击文本自动化分类。