旋转机械故障诊断的自学习方法研究

分析并介绍了旋转机械故障诊断的模糊数学与专家系统相结合的诊断方法，提出了一种实用的自学习策略，用这一诊断方法在实验室对一双跨转子进行了两种常见故障的学习及诊断。并将该学习模块装入现场一台５０ＭＷ汽轮发电机组的故障诊断专家系统中，经过多年运行，专家系统知识库得到不断完善。     

Effects of chronic U50,488H treatment on binding and mechanical responses of the rat hearts

The effects of chronic injection of U50,488H (trans-3,4-dichloro-N-[2-(1-pyrrolidinyl)cyclohexyl]benzeacetamidel++ +), a selective kappa opioid agonist, on the properties of the binding sites of tritiated U69593 [(5 alpha,7 alpha,8 beta)-(-)-N-methyl-N-(7-(1-pyrrolidinyl)-1-oxaspiro (4,5)dec-8-yl)benzeneacetamide], another selective kappa opioid agonist, and mechanical responses to U50,488H of the heart were studied. Rats received injection twice a day with U50,488H for 4 days. Binding studies on the crude membrane homogenates revealed that there was no change in maximum binding, but a significant increase in Kd after the treatment, indicating that the number of kappa binding sites remained unchanged whereas the affinity of the binding sites to kappa-agonist decreased. The study on the mechanical responses to U50,488H in the isolated perfused heart preparation showed that although the agonist at 10(-6) M caused MR2266 reversible reductions in heart rate and force of contraction as well as ventricular ectopic beat in the heart of rats in the control group, its effects were absent in the U50,488H-treated group, indicating the development of tolerance to the mechanical effects of U50,488H on the heart. The results indicate that the development of tolerance to the mechanical effects of a kappa-agonist after chronic treatment with the agonist was not accompanied by down-regulation, but only a slight and significant reduction in affinity of kappa binding sites in the rat heart.     

基于视觉效果的雷达目标动态回波序列特征提取方法

特征提取在雷达目标识别中具有重要地位,提取有效、可靠的目标特征,是建立目标识别系统的基础和关键。在常规低分辨雷达目标识别系统中,难以根据电磁散射理论进行有效建模。本文在观察和分析大量实测数据的基础上,根据雷达操作员进行目标判性的思维过程和描述方法,以雷达目标动态回波序列的视觉效果为切入点,建立了一整套雷达目标特征提取方法。在多个雷达目标识别项目中的实际应用,证明了该方法的有效性、稳健性和可推广性。     

姑山矿空心砖厂原料处理工艺线的实际应用探讨

文章结合制砖行业原料处理工艺的特点,阐述了姑山矿空心砖厂原料制备过程中所存在的主要问题及相应解决办法.通过对改造前后原料处理工艺的使用效果进行对比,改造后的原料处理工艺更适合于生产线的要求,并且在生产中取得了较好的实际应用效果.     

多属性神经网络地震反演在NB油田水平井钻探中的应用

NB油田位于渤海海域,为新近系河流相稠油油田,储层横向分布不稳定,砂体厚度薄、连通性较差,油水关系复杂,开发设计部署了大量水平井。选择神经网络反演方法,建立地震属性与储层参数的非线性关系,进而根据其关系反演得到储层参数数据体,利用该数据体沿层切片提取储层预测信息,研究储层发育规律,指导该油田水平井的部署和钻探,取得了较好的效果,降低了钻探风险。用神经网络地震反演方法进行储层预测研究,指导水平井钻探,在渤海海域尚属首次。     

高层建筑结构设计特点与剪力墙设计

围绕高层建筑结构，总结了高层建筑结构设计的特点，提出了剪力墙设计的几个问题，以及高层建筑结构分析和各种体系相对应的方法。     

基于地震道时频分析的地层结构解析原理和方法

 地震时频分析是通过对地震信号采用多种数学变换，实现从时频域角度对信号的局部特征进行分解，剖析信号细微特征所对应的地层结构。在应用地震时频分析技术过程中，人们对于这项技术能否真正有效地解决实际地质问题存在许多争论。本文从时频原理综合分析的角度出发，对地震道时频谱中各种频率特性参数和时频旋回直接转化成对地层结构逐级、分步的解析方法进行了较深入的探讨。研究认为时频分析原理不仅是对地震数据进行特殊数学变换，实现对信号的分解，而且充分利用了地层厚度的调谐效应及岩性调谐效应；时频谱与地质结构特征之间的良好响应关系为地震地质精细解释提供了直观的依据。     

TBM地区低孔渗高产气储层预测

 本文从TBM地区目的层的地质和地球物理特征分析出发，以三维地震资料为基础，综合利用人工和神经网络波形分类等定性储层预测方法和利用反演及敏感地震属性分析，对TBM地区低孔渗砂岩分布区开展了砂体展布特征分析和天然气高产区预测研究。根据研究结果部署了10口钻井，已完钻的4口井中有3口获得高产气流（其中DK27井日产天然气36.8×10⁴m³）。值得指出的是，目前所用的预测方法还不能预测厚度小于6m的单砂层或砂层组构成的储层。     

脉冲吹灰技术在丙烯腈装置余热锅炉的应用

通过对丙烯腈装置余热锅炉积灰情况的分析,采用脉冲吹灰技术,解决了丙烯腈行业余热锅炉积灰问题,实现了余热锅炉长周期运行,增加了蒸汽产量,提高了企业的经济效益。     

裂缝性潜山储层地震描述技术

裂缝是潜山油气藏的重要储集层 ,潜山的油气产出与裂缝的发育情况密切相关 ,因此 ,对裂缝发育控制因素和裂缝发育规律进行了分析和探讨。尽管单条裂缝在地震资料上难以识别 ,但是裂缝带在地震资料上有其特征。描述了裂缝储层的地球物理特征 ,并利用测井约束反演技术、吸收系数技术、地震相分类和相干分析技术对潜山储层进行预测。通过在车古 2 0 1潜山的应用实例分析 ,说明以上 4种储层描述技术比较有效