分类挖掘技术在高校人事管理中的应用

探讨分类挖掘技术在高校实际工作中的应用方式与应用领域。以高校人事管理为模型，应用数据挖掘中决策树算法，对高校人力资源数据源中的信息进行分析，发现其中有价值的数据模式，寻找其中存在的关系和规则，对高校人才规划提供比较客观的决策支持。     

井下电视检测系统在水井施工中的应用

简要介绍了井下电视在大港油田水源井水井结构检测、井管故障检测、指导落物打捞、水源井验收、地层结构检测及水源井地层受力分析等方面的应用情况，及应用井下电视检测所取得的经济效益和社会效益。     

泌阳凹陷复杂断块群油气分布控制因素

泌阳凹陷北部斜坡复杂断块群油田以断鼻、断块及断层+岩性油气藏为主,垂向含油层系多,平面上叠合连片,油气主要富集在鼻状构造主体部位的断鼻断块内。通过对研究区油气控制因素的分析,指出继承性的鼻状构造控制了油气聚集方向和富集程度,油气藏含油范围和油气藏高度则主要受断层封闭性和封闭程度的控制,油气分布规律受伸展构造所伴生的各种断块群构造型式的控制。     

在线multicast数据传输网络中的一个优化问题

首先建立了数据传输网络选择的最小成本模型，给出了有效支撑树代表集的概念，并给出了一个时间复杂性为D(mlogen)的算法产生代表集。然后对静态数据传输问题和在线数据传输问题，分别给出了一个时间复杂性为D(mlogen)和O(m^2 mlogen)的多项式时间的算法。     

井间地震反射波资料处理

井间地震反射波资料处理可以看成是有偏VSP反射波资料处理的一种延伸。由于一对井间地震资料相当于近千个有偏VSP，加上反射角增大和频率大幅度提高（约10倍），因此，井间地震反射波资料处理有着自身的一些特点。为此，对井问地震反射波资料处理中的一些技术和问题进行了讨论。对井间地震资料进行了分析，指出井间地震资料具有反射波场较弱、频率很高、管道波能量很强等特点；介绍了井间地震资料预处理方法，从空间属性建立、数据选排（抽道集）、道编辑、频谱分析、随机噪声压制和管波等相干噪声压制诸方面进行了讨论；对井间地震资料的波场分离和成像中需要注意的几个关键性问题进行了探讨，对于井间地震资料的高频特性给噪声压制和同相叠加处理造成的困难，通过提高叠加次数予以解决，对于大反射角对同相叠加造成的影响，则采用限角叠加技术来解决。实际资料处理表明，所采用的处理技术和措施合理有效，获得的反射波剖面品质良好。     

柴北缘地区走滑反转构造及其深部地质因素分析

过去普遍认为柴达木盆地北缘地区的冷湖南八仙构造带的深部为向南逆冲的燕山晚期构造,浅部为向北逆冲的喜马拉雅晚期构造.但通过详细层位对比和构造分析,发现冷湖5号、6号、7号构造与南八仙构造基本为喜马拉雅晚期定型的走滑压扭构造,局部构造主体发育多条高角度走滑断层,构造变形集中于断裂带附近,而断裂带之间的凹陷则未发生大的变形,以沉积、沉降作用为特征.深部地质与地球物理特征揭示,柴达木盆地深部地壳存在低速层,地壳块体可能沿深部断裂带发生东西向的拆离作用.构造分析认为,在侏罗系烃源岩的排烃高峰阶段,冷湖6号构造并没有形成圈闭,而冷湖7号构造的高点与现今不一致,因而现在的构造高部位不具备原生油气藏形成条件.冷湖构造带附近为侏罗系断陷分布区,侏罗系厚度较大,原生油气藏可能分布在该带的周缘地区,包括北部斜坡、喜马拉雅运动早中期的构造圈闭与岩性-地层圈闭,继承性凹陷的深部以及由深凹陷内侧断裂带所围限的断块也是油气运聚的有利部位.图4参10     

初至走时层析成像的一个应用实例

利用基于最短路径树弯曲射线追踪的联合迭代重建层析成像(SIRT)技术进行井间地震层析成像,对胜利油田的一对井间实际资料进行了处理。层析成像结果表明,层析成像算法可靠稳定,收敛性好,层析成像结果的精度较高。     

信号的小波尺度-频率表示及其在机械故障诊断中的应用

基于对信号的连续小波变换特点的分析，提出信号特征的小波尺度一频率表示方法。该方法对污染的脉冲信号和正弦信号的应用结果表明该方法能有效提取强噪声背景下的周期成分。以变速器齿轮的故障诊断为例，用该方法对变速箱齿轮振动信号的尺度-频率表示进行分析，结果表明该方法能非常有效地将不同磨损状况的齿轮振动信号的特征表现出来。     

地震平衡技术及其在地震反演中的应用

地震平衡技术是一种在地震反演中改善井震关系的新技术。它通过单井对比、空间分形建模以及平衡处理的手段 ,克服地震反演中子波空变的影响 ,使得经过地震平衡技术处理的地震剖面井震关系得到较好改善 ,从而可以用统一的子波对研究区的地震资料进行反演     

A Study on Turbo—rotor Multi—fault Diagnosis Based on a Neural Network

The multi-fault phenomena are common in the turbo-rotor system of a liquid rocket engine.As it has many excellent qualities,the neural network might be used to solve the problems of multi-fault diagnasis of a turbo-rotor system.First,the feature expression of a common turbo-rotor fault was studied in order to build up the standard fault pattern and satisfy the need of neural network studying and diagnosing.Then.the turbo-rotor fault identification and diagnosis problems were investigated by using a BP(back-propaga-tion)neural network.According to the BP neural network problems,the parallel BP neural network method of multi-fault diagnosis and classification was presented and investigated.The results indicated that the parallel Bp neural network method could solve the turbo-rotor multi-fault diagnosis problems.