基于企业信息流矩阵的信息集成需求分析

确定信息集成的方向是系统集成的前提,由于企业内部存在大量的信息,必须判断现有信息的完善程度以及缺少的信息,才能进行有效地集成。提出了基于企业关键绩效指标建立企业信息流矩阵中各部门的输入信息,采用闭环控制原理确定各部门的输出信息和方向。将企业信息流矩阵引入信息集成分析中,介绍了该矩阵的基本性质、应用范围和使用方法。最后通过例子介绍了信息流矩阵的应用。     

基于水资源优化配置的多目标决策模型探析

人类正以空前的速度和规模开发利用极其有限的水资源,合理有效的配置水资源,最大程度地提高水资源开发利用效率已成为当今世界的重要议题。水资源优化配置问题是一个多目标决策问题,本文在分析水资源优化配置基本概念及内涵的基础上,依据水资源配置的原则及目标,对基于经济目标、环境目标与社会目标的水资源优化配置多目标决策模型进行了较为深入的分析,并探讨了模型的求解以及决策方案的选择,可为水资源优化配置多目标决策问题提供一定的理论和实践指导。     

基于水资源优化配置多目标决策模型探析

水资源优化配置问题是一个多目标决策问题,该文在分析水资源优化配置基本概念及内涵的基础上,依据水资源配置的原则及目标,对基于经济目标、环境目标与社会目标的水资源优化配置多目标决策模型进行了较为深入的分析,并探讨了模型的求解及决策方案的选择,可为水资源优化配置多目标决策问题提供一定的理论和实践指导。     

时频空间域低频约束AVO响应校正方法

由于渤海新近系高孔隙度欠压实地层和复杂断裂等因素的存在,吸收衰减作用明显,使叠前道集高频能量衰减严重、AVO保幅性较差。具体表现为叠前道集的AVO响应在低频段可以匹配正演道集,但在高频段不能匹配,进而导致基于AVO响应的叠前油气检测技术难以有效应用。针对该问题,将高分辨率分频技术与AVO技术有机结合,提出了一种基于低频约束的时频空间域AVO响应校正方法。该方法以AVO趋势保持更好的低频能量为参考,根据低频段叠前道集和不同频段叠前道集的AVO响应趋势之间的关系构建并使用基于数据驱动的三维时频空间域校正因子,弥补远、近炮检距高频衰减差异对AVO分析的影响,能够有效改善叠前道集AVO保幅性。理论合成数据和实际数据处理结果表明,该校正方法较好地恢复了叠前道集的真实AVO规律,进而为基于AVO响应的叠前油气检测方法在渤海油田的广泛应用提供了可靠的资料基础。     

超高效液相色谱串联质谱法快速测定大米中14种农药残留

利用超高效液相色谱-三重四极杆质谱仪（UPLC-MS/MS）,建立了大米中14种农药残留的快速测定方法。样品经直接提取稀释后,利用C18色谱柱分离,通过动态多反应监测（DMRM）模式进行定量分析。结果表明,14种农药残留具有良好的线性关系,加标回收率为87.0%～115.6%,相对标准偏差为0.5%~8.7%。该方法简便、快速,可满足大米农药残留的日常检测和监测工作的需要。     

期望效用理论的经济考量

期望效用理论是经济学中定量化研究的重要工具之一，对经济学的研究起了很大的推动作用，期望效用理论是建立在一系列公理体系之上的，在实际应用中有较大局限性，本文对期望效用理论给予简介并加以评述。     

粉煤灰分选系统的调试及改进

主要论述粉煤灰分选系统沙角A电厂的应用情况,并介绍了在改造过程中所遇到的问题、解决方法以及改造后所取得的成果。     

驱油用表面活性剂2-对烷基苯甲酰基-1-羧基乙磺酸钠研制

以含芳烃约52％、平均相对分子质量约432的大庆炼油厂糠醛抽出油为原料油，通过马束酸酐酰基化反应和Na2SO3磺化反应。制得了驱油用表面活性剂2-对烷基苯甲酰基-1-羧基乙磺酸钠盐（ABCES），纯度91％。简介了合成方法。用红外光谱确证了分子中磺酸基和羧酸基的存在。谊荆平均相对分子质量576，20℃时临界肢束浓度1．76mg／L，最低表面张力36．18mN／m，表面活性好于由大庆减三线馏分油制备的石油磺酸盐（pS）。0．3％的ABCES溶液在很宽的碱度范围（0．6％～1．2％Na2CO3）与大庆原油之间产生超低界面张力（45℃），0．3％ABCES＋1．2％N2CO3溶液在Ca^2＋＋Mg^2＋浓度≤600mg／L时与大庆原油之间保持超低界面张力（45℃），在相同条件下PS只能在Ca^2＋＋Mg^2＋浓度≤300mg／L时保持超低界面张力。ABCES是一种可用于三：炙采油的生产成本低、界面活性好、耐钙镁离子能力较强的表面活性剂。图7参3。     

适应市场 转变观念 努力提高教学质量和办学效益

社会主义市场经济体制的建立和经济增长方式由粗放型向集约型的转变，对我国职业教育的改革和发展提出了新的要求和挑战，注入了新的活力，提供了良好的机遇。在这新的历史时期，我们中专学校也将在市场经济的大潮中。经受优胜劣汰的考验，面临人才市场和生源择校的挑战。因此，我校     

弹塑性位移反分析的遗传算法研究

弹塑性位移反分析问题的目标函数具有多个极小值, 用常规的数学优化方法求解该优化问题时,时常出现陷入局部极小而无法继续寻优的状态。为了克服这一缺陷,应用遗传算法原理建立了弹塑性位移反分析的遗传算法,并应用其对所设定的弹塑性问题进行了反演,反演结果的精度达90%以上。