基于MapGIS的石油地震勘探成果管理系统设计

石油地震勘探成果的管理和有效分析对重大油气的发现具有重要的意义。由于地震勘探资料具有数据种类多样、数据量大的特点,本系统采用了围绕物探项目为中心的多个专题数据库集成管理的方式,旨在建立油田地震勘探成果的一体化管理,解决物探成果的高效存储与综合查询的问题。     

缝洞型含硫碳酸盐岩试油井控技术研究

塔里木缝洞型含硫碳酸盐岩油气藏易喷易漏、作业风险大、试油工序复杂,为了确保作业安全、降低井控成本、提高试油效率,通过多功能四通开发、试油井口创新和内防喷工具研制,解决了换装井口的井控问题,实现了试油作业全过程的安全控制。经过多次现场试验,取得了良好的应用效果。     

基于数据中心架构的房产测绘成果管理系统的设计与研究

当前城市发展速度越来越快,给房产测绘成果的管理及应用带来了工作量成倍增加、成果利用效率低、易出差错以及管理缺乏透明度等问题.针对现有房产测绘成果管理中存在的问题,以MapGIS数据中心集成开发平台[1]为平台,在数据仓库[1]和功能仓库插件技术[1]基础上对房产测绘成果管理系统进行了设计和实现,本文简要介绍了该系统设计...     

GC-MS鉴别保活流通过程中虾夷扇贝气味特征变化

在实验室模拟虾夷扇贝保活流通过程,采用气相色谱-质谱定量分析不同流通时间和阶段的活品虾夷扇贝挥发性成分,利用主成分分析和判别分析鉴别保活流通过程虾夷扇贝气味特征的变化。结果表明：在整个流通链中共分析出生鲜虾夷扇贝的57 种挥发性成分,可分为7 类,分别是含硫化合物、烷烃类、含氮化合物、杂环化合物、芳香族、醇类以及醛类,对每类化合物相对含量进行分析,发现含硫化合物、含氮化合物以及醛类的相对含量可以作为反映生鲜扇贝生理状态的参考;进一步做主成分分析,保活流通过程中8 个时间节点的样品可分为4 个阶段,其中第0天为阶段A、第1、2、3天为阶段B,第4、5、6天为阶段C,第7天为阶段D;通过判别分析得出,己烷、三氯甲烷、环己烯以及癸醛这4 种挥发性化合物是评判虾夷扇贝流通链不同阶段的最主要因素。     

探究石油生产数据无线实时监测系统

本文以石油生产数据无线实时监测系统为研究对象,着眼于石油生产实际运行情况,从石油生产数据无线实时监测系统基本特点分析以及石油生产数据无线实时监测系统结构功能分析这两个方面入手,围绕这一中心问题展开了较为详细的分析与阐述,并据此论证了石油生产数据无线实时监测系统的应用在进一步提高石油生产建设质量与建设效率的过程中所发挥的至关重要的作用与意义。     

颅颌面三维成像测量系统的研究

通过计算机图像处理对分期摄得的X光正、侧位片来重建颅颌骨三维图像.分期摄取颅颌骨的正、侧位片,通过数学方法获取特征点的精确坐标,依此重建颅颌骨的三维图像,并可从任意角度全方位观察和定量测量和定性分析,优化医患界面.     

C3连续的单位四元数插值样条曲线

目的 构造一类C³连续的单位四元数插值样条曲线,证明它的插值性和连续性,并把它应用于刚体关键帧动画设计中。方法 利用R³空间中插值样条曲线的5次多项式调配函数的累和形式构造了S³空间中单位四元数插值样条曲线,它不仅能精确通过一系列给定的方向,而且能生成C³连续的朝向曲线。结果 与Nielson的单位四元数均匀B样条插值曲线的迭代构造方法相比,所提方法避免了为获取四元数B样条曲线控制顶点对非线性方程组迭代求解的过程,提高了运算效率;与单位四元数代数三角混合插值样条曲线的构造方法（Su方法）相比,所提方法只用到多项式基,运算速度更快。本例中创建关键帧动画所需的时间与Nielson方法和Su方法相比平均下降了73%和33%。而且,相比前两种方法,所提方法产生的四元数曲线连续性更高,由C²连续提高到C³连续,这意味着动画中刚体的朝向变化更加自然。结论 仿真结果表明,本文方法对刚体关键帧动画设计是有效的,对实时性和流畅性要求高的动画设计场合尤为适用。     

嵌入式移动数据库及关键技术研究

随着互联网络技术和无线通信技术的发展,嵌入式移动数据库技术已成为目前数据库领域的一个新的研究分支.文中分析了嵌入式移动数据库的体系结构,系统地阐述了嵌入式移动数据库的关键技术,并完善了相应的解决方案.     

基于GIS的房地产估价系统研究

在分析了房地产估价行业特点和存在问题的前提下,讨论了以GIS技术为基础建设房地产估价信息管理系统,具体分析了系统建设的可行性、系统设计、系统的应用效果和应用前景,为将GIS技术与房地产估价这两者的结合提供了一个新的实例。     

基于神经网络及电子鼻的虾夷扇贝鲜活品质评价及传感器的筛选

追踪检测虾夷扇贝品质变化过程中的存活指标,生理指标以及电子鼻气味图谱的变化,建立保活流通过程中不同等级的活品虾夷扇贝电子鼻气味指纹图谱,购买市场上不同状态的活品虾夷扇贝,分别通过学习向量量化(learning vector quantization, LVQ)、概率(probabilistic neural networks, PNN)、支持向量机(support vector machine, SVM)神经网络对测试样品快速模式分类,最后通过对电子鼻传感器的筛选探索便携式快速品质鉴别设备的可能性。研究结果表明,24 h的极端胁迫环境放置较为完整的模拟了虾夷扇贝在保活流通过程中状态变差的过程;将电子鼻数据主成分分析、聚类分析结果与存活指标(开口率、缩边率以及死亡率)和生理指标(超氧化物歧化酶活性、耗氧率以及海水浊度)相结合可以把品质变化过程中的虾夷扇贝分成5个等级,并分别得到每个等级的扇贝气味指纹图谱;3种神经网络均可以对测试样品等级进行快速测定,其中支持向量机(SVM)神经网络兼具精确和快速的特点,测试样本T全部预测为等级4,测试样本N全部预测为等级3,从交叉验证到仿真预测所用时间仅为7.652 s;筛选得到的8个电子鼻传感器也可以对不同等级鲜活虾夷扇贝气味特征进行有效区分。