裂缝对塔中奥陶系碳酸盐岩储集层岩溶发育的控制

碳酸盐岩储集层主要受沉积、成岩、构造及岩溶的控制,非均质性极强,其中裂缝对碳酸盐岩储集层的改造至关重要。通过对岩心、成像测井溶蚀孔洞识别和裂缝统计,对比不同裂缝发育强度、不同产状裂缝与岩溶发育之间的关系,发现溶蚀孔洞与裂缝密切共生,不整合面下的高角度裂缝对风化壳岩溶的发育具有重要的促进作用,而低角度裂缝与埋藏期岩溶作用有很好的对应关系。这为利用不同产状的裂缝发育特征进行岩溶-裂缝型储集层的评价与预测提供了新途径。     

开式水蒸发空调系统的研究与应用

针对开式水蒸发冷却空调系统的相关研究以及应用测试情况,对几种分别由直接蒸发冷却、间接蒸发冷却以及两级蒸发冷却组成的开式空调系统的组成原理以及运行方式进行较为详细的阐述。测试结果及相关分析显示：各系统都具有较好的空气调节能力,能够满足区域性供冷要求;开式水蒸发空调系统结构简单、制冷效果良好,节能环保,具有优良的推广应用价值。     

低温再生转轮除湿、加湿一体机的设计及实验

湿度调节设备在工业生产中有重要的意义。除湿与加湿作为湿度调节的两个方向,其功能通常分置于两台设备上。在一台设备上将两个功能有机融合在市场上有极大的发展潜力。故在先前的研究基础上,设计了一种除湿和加湿一体化的、以热回收节能的基于MOF材料低温再生转轮的湿度控制一体机。测试设备的除、加湿特性,结果表明该设计具有有效的除、加湿能力,夏季能够表现出优于市面一般转轮除湿设备的除湿能力且较为节能,冬季能表现出一定的加湿能力,但其冬季能耗经济性方面仍待探究。     

川东南五峰组—龙马溪组与黔东南牛蹄塘组页岩储层特征对比分析与差异性探讨

以川东南JY1井五峰组—龙马溪组与黔东南TX1井牛蹄塘组为例,依据矿物学、有机地球化学、孔隙结构、甲烷吸附性、岩石力学和裂缝发育特征等对页岩储层发育特征进行系统对比分析。结果表明：（1）龙马溪组储集空间以迁移有机质（固体沥青）内部有机孔为主,孔径较大,可达微米级;牛蹄塘组有机孔发育程度低,有机孔径普遍小于30 nm,碎粉状有机—无机矿物粒间孔为重要储集空间,裂缝发育程度高,孔隙结构更为复杂,甲烷吸附/解吸能力更强;五峰组孔隙与裂缝发育规模介于龙马溪组与牛蹄塘组之间。（2） TOC含量与脆性的分段式关系使储层孔隙与裂缝发育特征存在显著差异,当w（TOC）<6%时,五峰组—龙马溪组与牛蹄塘组TOC含量、脆性、有机/无机孔与裂缝协同发育;当w（TOC）>6%时,牛蹄塘组塑性增强使裂缝总量降低,但具有擦痕面的滑脱和压扭/张扭性裂缝数量增加,裂缝有效性与储集空间得到显著改善。（3）龙马溪组、五峰组和牛蹄塘组代表不同地质条件下储层演化的阶段性特征：随热演化、成岩和构造（与泄压）作用的增强,有机孔规模逐渐降低,孔隙结构趋于复杂,甲烷吸附/解吸能力增强,无机孔与裂缝对储集空间贡献逐渐增大。     

温湿度变化对冰箱中果蔬贮藏质量影响的研究

为了解决冰箱冷藏室温度波动较大的问题,为食品提供更好的储藏环境,提出在冷藏室应用相变蓄冷材料的方法,通过延缓冷藏室的温度变化,达到降低冷藏室的温度波动.在冰箱冷藏室内应用相变材料进行实验.结果显示：应用相变材料后,冰箱冷藏室的温度波动明显降低,波动幅度由原来的2.57℃降为1.00℃.应用相变材料可以降低冷藏室的温度波动,实现温度波动较小的目标.

     

多阶矩阵组合LDA及其在人脸识别中的应用

线性判别分析（LDA）是一种普遍用于特征提取的线性分类方法。但将LDA直接用于人脸识别会遇到小样本问题和秩限制问题。为了解决以上问题,提出一种基于多阶矩阵组合的LDA算法——MLDA。该算法重新定义了传统LDA中的类内离散度矩阵Sw,使传统Fisher准则具有更好的健壮性和适应性。若干人脸数据库上的比较实验证明了MLDA的有效性。     

黔东南岑巩地区下寒武统黑色页岩孔隙结构特征

利用矿物组分、有机地球化学、氮气吸附、物性及扫描电镜等资料,对黔东南岑巩地区下寒武统牛蹄塘组和变马冲组页岩孔隙结构特征进行了系统研究。牛蹄塘组与变马冲组贫有机质页岩以平板和狭缝形黏土粒间孔为主,平均孔径普遍大于5 nm;牛蹄塘组富有机质页岩以狭缝形和少量墨水瓶状孔为主,平均孔径普遍小于3~4 nm,比表面积为贫有机质页岩的2~3倍。页岩总孔容与比表面积、黏土含量与平均孔径均为正相关关系,而前二者与后二者均为负相关关系。有利保存条件下页岩具有相对"高孔低渗"特征,峰值孔径较大,有机质孔发育程度较高,孔渗相关性强。不利保存条件下页岩储层致密,孔隙度与峰值孔径较低,裂缝过度发育造成相对"低孔高渗"特征。有机碳含量对孔隙结构具有重要控制作用,与孔容、比表面及孔隙度总体正相关,与平均孔径负相关;过高有机碳含量层段页岩塑性增强,孔径较低,压实作用和不利保存条件等因素使部分狭窄孔喉发生萎缩、坍塌与闭合,导致孔隙度、孔容、比表面和脆性与有机碳含量出现负相关关系。     

基于熵理论和核密度估计的最大间隔学习机

该文针对支持向量机(SVM)及其变种的不足,提出一种基于熵理论和核密度估计的最大间隔学习机MLMEK。MLMEK引入了核密度估计和熵的概念,用核密度估计表征样本数据的分布特征,用熵表征分类的不确定性。MLMEK真实反映样本数据的分布特征;同时解决两类分类问题和单类分类问题;比传统SVM具有更好的分类性能。UCI数据集上的实验验证了MLMEK的有效性。     

融合数据分布特征的保序学习机

支持向量机（Support vector machine,SVM）作为一种经典的分类方法,已经广泛应用于各种领域中。然而,标准支持向量机在分类决策中面临以下问题：（1）未考虑分类数据的分布特征;（2）忽略了样本类别间的相对关系;（3）无法解决大规模分类问题。鉴于此,提出融合数据分布特征的保序学习机（Rank preservation learning machine based on data distribution fusion, RPLM-DDF）。该方法通过引入类内离散度表征数据的分布特征;通过各类样本数据中心位置相对不变保证全局样本顺序不变;通过建立所提方法和核心向量机对偶形式的等价性解决了大规模分类问题。在人工数据集、中小规模数据集和大规模数据集上的比较实验验证所提方法的有效性。     

压能力绘制软件的研究和应用

本文介绍了绘制矿井通风压能图的算法，对作者研制的应用软件系统ＹＮＴＵ１．０的功能和使用方法作了全面说明，最后以兴隆庄矿四采通主能图的绘制为例，介绍压能图绘制软件的具体应用。