深度域地层模型在储层预测中的应用

随着勘探、开发难度的加深,钻井作业对钻前储层预测精度的要求也不断增加,其中储层深度、储层厚度和空间展布的预测精度对钻井效率、成功率,特别是对水平生产井的产能起着决定性的意义。W油田的构造是一个非常低幅度的隐蔽圈闭,加之浅层气的影响,目的层资料品质较差,造成深层水平生产井的钻前预测难度很大。通过浅层气校正、建立精确的速度模型、时间域地震数据体转换为深度域和地震反演属性体等一系列技术,得到了油田储层空间分布预测结果,用来进行钻前优化和随钻研究,使水平段钻井顺利实施,提高了钻井效率,水平生产井的产能也有明显提高。     

DCS系统调试中保证设备安全的一个重要步骤

分析了调试DCS系统设备可能损坏的原因 ,介绍采用“有效脱离”的方法 ,是保证设备安全的一个重要步骤。     

藏汉双语用户管理系统的研究

在目前主流的电子商务平台中,大多用户管理平台只支持中文浏览界面,而在电子商务平台下少数民族语言的用户管理界面的开发却被忽视.多语言用户管理系统针对少数民族地区用户信息进行管理,并将用户细分为三类,包括消费者,平台运维者(平台维护和管理员),商家.用户在平台上拥有不同的角色,不同角色对应不同权限,研究用户权限和角色管理,...     

基于阀控缸电液系统的前馈-反馈联合控制策略研究

阀控缸电液系统应用广泛,提高其响应速度、控制精度与可靠性具有重要意义。传统闭环控制基于反馈误差调节,控制简单、稳定性好、易用于复杂系统,但存在时滞与稳定性问题;前馈控制作为一种开环控制方式,具有响应快、无时滞的优点,但控制效果依赖模型精度。针对上述问题,提出一种基于阀控缸电液系统的前馈-反馈联合控制策略,建立其数学模型,运用AMESim软件搭建仿真模型并进行可行性分析,通过实验建立伺服阀流量-压差-电压前馈参数表,最后基于Simulink建立变转速恒压油源实验平台并进行实验验证。仿真及实验结果表明：前馈-反馈联合控制可提高阀控缸电液系统的控制精度和响应性,相较于反馈控制方式跟踪精度提高45%,具有良好的综合控制效果。     

有机硅柔软剂对织物白度影响机理研究

以氨基和聚醚改性有机硅为例,探讨了有机硅柔软剂及温度湿度对织物白度的影响,考察了有机硅分子结构及其本身黄变,有机硅与荧光增白剂之间的结合对织物白度的影响机理。结果表明:织物经过氨基改性有机硅整理后,其白度都有所下降,且氨值越大,织物的白度越低;而聚醚改性有机硅对织物白度影响不大。织物在储藏的过程中,温度越高,相对湿度越大,对织物白度的影响程度越深。     

内蒙古地区媒介选择概述

从现代广告策划的角度看，广告媒介的选择不是简单的确定一种媒体，而是经过科学的方法进行仔细的调研论证，然后作出对所宣传的产品最为优化的选择。这里所说的最优化，在完善的广告运作市场中，应该是可以实现的。就电视这种媒体来讲，现在是广告的首选媒体，但随着电视媒体群体的不断扩大，又使广告主在选择那一家媒体上产生了很大的困惑。作为电视媒体的一员，我们认为有必要做这样的工作，现在推销我们的媒体时，能客观的对自己，对同业深化认识，并协助广告主在媒体选择业中做出正确的决策，力求以低广告成本取得高广告回报。对一个媒…     

选煤厂LED电子屏报数系统的研究

 针对目前选煤厂生产数据报送采用电话联系方式,导致效率低、速度慢、时效性差和容易出现误报等问题,提出采用LED电子屏和计算机技术实现数据的采集、传输和岗位显示,通过现场实际应用表明,该系统自动化程度高,数据传输准确、可靠、及时,有助于选煤厂的生产调度管理和对设备的操作,值得推广应用。     

同忻选煤厂洗选工艺优化升级

针对选煤厂在煤炭洗选加工过程中出现的原煤破碎机破碎能力不足、大块手选皮带溢煤停机、岗位工人数量不足、劳动强度较大、洗选设备磨损严重等一系列制约生产的问题,同忻选煤厂研究并实施了大块原煤预排矸工艺技术改造。在大块原煤预排矸工艺中,200～50mm粒级大块原煤进入重介浅槽分选机进行分选,50.0～1.0mm粒级末煤采用两段重介两产品旋流器主再选,1.00～0.25mm粒级粗煤泥采用TSS煤泥分选机进行分选,0.25～0mm粒级细煤泥采用加压过滤机和板框压滤机联合脱水回收。结果表明:块末分级入洗新工艺提升了选煤厂的生产能力,提高了洗选设备的开机率,降低了煤泥水系统的运行压力,同时降低了捡矸岗位工人员的劳动强度,保证了商品煤质量,提高了分选效率,并且创造了可观的经济效益和社会效益。     

基于粗糙集与小生境GA的网络入侵规则提取

对网络入侵规则的提取采用了一种基于ROUGH集和小生境GA结合的方法。该方法是利用粗糙集把原始数据进行处理,获得决策规则,并把这些决策规则作为小生境GA的初始种群,最后通过进化得到有较广覆盖范围和较高可信度的入侵检测规则集。     

融合LSI和支持向量聚类的网页文本分类算法

特征选择和分类算法是网页文本聚类中最关键的技术。提出对网页文本提取特征值后,利用潜在语义索引对网页文本降维,采用支持向量聚类（SVC）算法对降维后的特征向量进行聚类,以此进行文本分类。实验结果显示具有较好的效果。