中远距离上保护层开采被保护层卸压时空效应及应用研究

针对祁东煤矿煤层群中远距离上保护层开采时,被保护层施工穿层钻孔发生严重的钻孔突出等问题,研究了上保护层开采被保护层卸压瓦斯流动滞后的时空规律,用于被保护层卸压瓦斯抽采。研究表明:被保护的9煤层底板穿层钻孔滞后上覆71煤层工作面平面位置20~25 m施工钻孔进行卸压抽采,解决了被保护层超前预抽及卸压抽采存在的钻孔突出、煤孔段塌孔,以及卸压抽采封孔段漏气等问题,提高了抽采效果。     

矿井深部煤系地层岩巷掘进砂岩突出机理分析

永荣矿区在掘进-350m水平深部砂岩巷道时出现岩石突出并伴随瓦斯的动力现象频繁发生。针对这种现象,从构造应力场、掘进应力场、自重应力场和中细粒砂岩物理力学性质等方面进行了分析,得出煤系地层岩巷掘进砂岩突出的机理。     

探索油藏新方法——智能油藏建模

计算智能（Computational Intelligence,CI）是当代人工智能技术的最新发展,它是信息科学、生命科学、认知科学等不同学科相互交叉的产物。CI又可称之为自然计算、软计算或生物智能,其丰要构成有人工神经网络、模糊系统、进化计算、支持向量机、群体智能以及由它们构成的混合智能系统。     

基于PCA—ANFIS的油井注水有效周期预测研究

针对油田上注水有效周期不确定的问题,提出一个基于混合主成分分析与ANFIS的数值方法进行油井注水有效周期的预测研究．首先使用主成分分析对原始数据进行降维处理,然后应用ANFIS对降维后的数据进行训练与测试．实验使用油田上116口油井的真实注水统计数据检验混合主成分分析与ANFIS模型的正确性,测试的注水有效周期平均绝对误差为1．80个月,而未经过主成分分析处理的测试平均误差为4．33个月,混合主成分分析与ANFIS模型的测试精度得到大幅度提高,说明主成分分析与ANFIS的混合方法对预测油井注水有效周期是可行与有效的．     

油田电网优化运行计算机辅助管理系统

油田电网多为自成系统，集中调度、从电网管理上又分为供（主）电网和配电网，分级管理。电网代化运行的概念是指在保证电网安全运行和电压质量的基础上，使电网的总损耗为最小。为了实现电网优化运行的目标，首先需对现有电网的运行状况进行分析，并寻找通向优化运行的途径。在系统设计中，我们也充分考虑到系统设计的一般要求：1．对系统工作效率，我们采用了新的算法，使得潮流计算过程较已有的传统算法（牛顿一拉夫逊法、PQ分解法便容易收敛，对一种运行方式的计算响应时间仅需数秒到数十秒即可完成。2．在系统工作质量方面，使输入工…     

油田电网优化应注意的问题及优化软件

我国油田电网，特别是配电网具有巨大的节能潜力。本文分析了我国原油若干年内的供需状况及管网现状，为了挖掘该项资源，阐述了油田的节电方向，注水系统、机采系统和集输系统如何节能。指出油田电网在节能中应注意解决重供网轻配网的问题。为了达到总体优化目标，应合理应用各种措施，使其综合配套。介绍了作者开发并已获得广泛应用的“油田电网优化决策支持系统”软件。     

基于LabWindows/CVI的振动磨合试验台测试系统设计与实现

为了对发动机冷车试验环境参数进行测试以便掌握系统运行状况是否满足要求,在分析测试需求的基础上,构建了基于LabWindows/CVI的振动磨合测试系统.该系统以研华PCI-1715U采集卡为核心搭建硬件平台;在软件开发中,采用多线程技术实现对发动机冷车试验数据的实时采集、动态显示及保存,利用CVI提供的丰富的内部控件以及ActiveX外部控件实现试验数据的回放分析及测试报告的生成.实际应用表明:该测试系统性能良好,测量精度高,运行可靠,能满足对发动机冷车试验系统的测试需求.     

基于数字签名的物联网感知层的安全机制研究

随着信息技术及网络通信技术的飞速发展,物联网技术蓬勃发展。在物联网环境下,不仅包含过去的网络环境组件,更加入了智能对象,因此将形成数以亿计的数据量,这些庞大的数据将造成感知层庞大的计算成本。为此,该文在感知层使用安全水平协议的概念来降低计算成本,并在中介层与感知层之间以数字签名的概念提出轻量级安全机制,通过中介层使感知层内感测节点的身份具有可验证性与不可否认性,进而提升物联网的安全性。     

大数据崛起与数据挖掘刍议

大数据是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术革命,对商业管理模式、企业决策、组织流程和个人的生活方式等都将会产生巨大的影响。随着大数据概念的提出,为数据挖掘技术的应用和发展也带来了很大的机遇,数据挖掘技术将会进入一个新的发展时期。"数据爆炸、知识贫乏"是信息时代所面临的一个严峻问题,而数据挖掘就是解决该问题的十分有效的手段。要是说以往的世纪是信息大爆炸或知识大爆炸的世纪,那么如今的世纪则是数据大爆炸的世纪。面对如此巨大的数据量,数据挖掘就显得尤为重要。此文主要论述了大数据及数据挖掘的概念和特点、大数据对人类日常生活的影响以及数据挖掘在大数据时代的应用领域。     

基于支持向量数据描述的分类方法研究

针对单类数据的分类问题,提出一种基于支持向量数据描述（SVDD）的分类算法。该算法利用SVDD获得包含单类数据的最小球形边界,通过该边界对未知样本数据进行分类,同时采用可行方向方法求解边界优化中的二次规划问题,并在UCI机器学习数据集上将该算法与LS—SVM算法进行比较。实验结果表明,该算法不仅获得了更高的分类准确率,而且具有较低的运行时间。