液化天然气工厂重烃脱除工艺方案比选

分析了液化天然气工厂重烃脱除的现状及存在的问题,对比了多种重烃脱除方案的优劣性。以华油天然气股份有限公司处理规模为100×104 m3/d(20℃,101.325kPa)的广元LNG工厂现有装置为例,在脱水单元后新增1套脱重烃装置可取得良好的重烃脱除效果,减少重烃闪蒸气量,提高天然气液化率,降低LNG产品的比功耗,促进装置长周期满负荷稳定运行。     

巴楚露头地区海相地层沉积体系与声波速度、密度关系的研究

对巴楚露头地区下切谷和礁滩地层沉积环境岩样纵、横波速测量和密度测量的结果进行统计分析,其结果表明下切谷相中峡谷相的纵横波速度以及密度均高于斜坡相,礁滩相中礁前相和礁后相的物性变化较大,礁核相的纵、横波速度以及密度相对较高。另外,在测量过程中,由于岩石的裂缝、岩石速度的各向异性、超声仪的测量精度以及密度仪对温度的灵敏度等等因素,在一定程度上会影响测量的结果。尽管如此,通过对下切谷和礁滩沉积环境的物性分析,这些结果仍然能为塔里木巴楚一间房组沉积体系的精细储层预测提供重要的线索。     

建立计量器具档案 确保强制检定实施

为了认真贯彻落实国家技术监督局1991年8月颁布的《强制检定的工作计量器具实施检定的有关规定》,我们湖北省长阳土家族自治县技术监督局和所属计量检定机构结合计量器具检定,从建立健全计量器具档案入手,对全县在用强检工作计量器具实施统一登记造册,建立计量器具档案,使我县强制检定工作初步走上了规范化、制度化、科学化管理的轨道。 一.主要作法 l·领导重视,方案落实 计量器具进行登记造册,是落实强制检定的一项重要基础工作,是全面实施计量法制管理的重要措施。我局领导对此非常重视,将强检计量器具的登记建档工作纳入全年的目标管理…     

CAN系统中DeviceNET通信协议的研究与实现

在ADAM－5000／CAN系统的结构与功能特点的基础上，结合CAN总线的通信协议DeviceNET,实现关于CAN总线的DeviceNET通信协议在ADAM－5000／CAN系统中的基本应用。     

基于遗传算法聚类的变异体约简

对导致变异测试高代价的原因之一--测试过程中容易产生数目庞大的变异体进行了研究,提出基于遗传算法聚类的变异体约简方法。把具有相似特征的变异体置于同一簇中,再从每个簇中随机选择一个作为代表,从而实现变异体的约简。实验表明:1)该方法可在不降低构造出的测试用例集的测试充分度的前提下,约简变异体;2)与K-means算法和凝聚型层次聚类算法相比,该方法能够在自动产生合适的聚类数目的同时,具有更优的约简效果。     

基于搜索算法的测试用例优化问题研究

测试用例优化是软件测试领域的研究热点之一,已有优化算法的评估多以代码覆盖为基础,这并不能完全反应程序的错误状况,高代码覆盖率的测试用例并不一定具有高的揭错能力.本文结合变异测试,从新的角度-———错误覆盖出发,对两种贪心算法、一种启发式算法、及遗传算法的优化效果进行了评估,实验结果表明额外贪心算法优于其它三种算法.该评估结果的置信度更高,为此类算法的评估提供了新的研究思路.     

基于漏洞库的fuzzing测试技术

鉴于主流fuzzing(模糊)测试技术生成的测试用例随机性和针对性无法兼顾的问题,提出一种基于漏洞库的fuzzing测试技术.根据漏洞产生的原因和重现的方法对漏洞库进行整理分类,构造出测试用例集用于fuzzing测试.这样生成的测试用例集直接与漏洞相关,具有更强的针对性;同时扩展的测试用例集可以用于检测未知的同类漏洞,覆盖面更广,因此保证了一定的随机性.以ftp服务器测试为例,选取了W indow s平台下的4款ftp服务器进行测试,共发现了3款软件的6个新漏洞,提交Se-curityFocus并通过,其中5个漏洞得到了国际权威漏洞数据库CVE的认可.     

程序的分层静态分析模型HSAM

论文阐述了程序的一种分层静态分析的模型(HSAM)。在一定的分析精度的要求下,该模型采用一种分层分析的思想:先从整体的角度对程序进行模块结构分析;然后在模块内部进行控制流的分析;最后进行数据流分析。论文提出的逆序path更新算法对于控制流的分析非常有效。     

基于启发式搜索的IP数据流分类方法的研究

基于应用层载荷特征的IP流分类技术的准确性较高,但是,当特征库庞大时遍历匹配特征库需要消耗大量的时间.鉴于此,提出一种将应用层载荷特征和启发式搜索相结合的IP数据流分类方法.通过从各种应用产生的数据包之间提取共同特征并以此共同特征建立启发式规则,根据启发式规则将特征库划分为多个特征子集,在数据包匹配过程中只需要根据启发式规则搜索匹配特定的特征子集,从而大大减少了对无关特征的匹配过程,使待匹配的特征子集具有更强的针对性、使得时间性能得到提高.对于部分应用采用以DNS为引导的方法来对数据包进行分类,该方法部分消除了基于载荷无法对加密数据进行识别的弊端.本文用C语言实现了该算法,并与开源软件l7-filter算法进行了对比实验.实验结果表明:在离线状态下,本文提出的方法的分类速度是l7-filter分类速度的6-10倍,总体识别准确性达到98%以上.