春光油田水平井钻井技术研究与应用

本文通过分析春光油田水平井钻井技术在井眼轨迹控制、钻头优选钻具组合及钻井参数设计、钻井液性能优化处理等方面的主要技术难点,并对这些技术难点进行了攻关研究,形成一套适合春光油田油藏类型的水平井钻井技术。着重介绍了河南油田水平井钻井技术在春光油田的应用情况,并根据春光油田的勘探开发需要建立了以各项钻井参数为基础的井眼轨道控制技术,提出了井壁稳定、故障预防等水平井钻井液关键技术,介绍了相应的技术措施。     

食品防腐剂的应用现状、问题及对策

食品防腐剂作为食品添加剂的一个类别,可以抑制微生物的生长,从而保证食品在保质期内不发生腐败变质,并延长食品的保存期,其在食品工业中已被广泛应用.随着经济与社会的发展,食品安全问题越来越突出,尤其是对食品加工中使用食品添加剂的安全性问题,其中食品防腐剂是引起食品安全性问题的主要食品添加剂之一.为保障食品防腐剂能得到正确的使用与发展,多方面力量应共同努力,发挥各自的积极作用.本文主要介绍了食品防腐剂的分类及使用前景,并就其目前在实际使用中存在的主要问题提出了相应的对策.     

GIS在供电公司配电网调度中的应用分析

随着经济的发展,我国电力需求迅速增长,电力信息化建设也加快了脚步,国家电网公司"十一五"信息化工程(简称"SG186")的全面开展也说明了电力信息化的重要地位,电力信息化对于保证电力企业的安全生产和正常运行,提高供电质量和稳定性具有重要作用.地理信息系统GIS在电力企业的广泛应用是电力信息化的必由之路.首先介绍了配网调度的情况和地理信息系统GIS的基本概念、主要功能和根据配电网的结构特点对于地理信息系统GIS的要求,然后结合配电系统的特点详细介绍了在配电网调度的实际工作中地理信息系统GIS的重要应用,包括地理信息系统GIS在配电网监视控制系统SCADA、生产管理系统MIS和事故负荷转移中的应用,最后分析了地理信息系统GIS在应用中的主要技术问题,并提出相应的解决方案.     

洪灾损失评估系统的研究开发及应用

我国是世界上洪涝灾害多发频发的国家之一,每次大的洪涝灾害都造成了巨大的经济损失。开展洪涝灾害损失评估对防洪减灾具有重要意义。本文在对洪灾损失评估方法进行研究的基础上,建立地物空间叠加分析和洪灾损失评估模型,在GIS平台上集成土地利用、社会经济和洪水淹没数据,开发完成独立的洪灾损失评估系统,实现了受淹对象分析和损失评估的通用功能,可实时地对洪水淹没范围内人口和资产的受淹及损失情况进行快速而精细的评估。并在杭嘉湖区(沪)开展了应用实例研究,与实测调查统计数据对比结果表明:利用本文模型和方法评估的洪灾损失与实际相符,开发的相关系统具有较好的推广应用价值,能够为防洪减灾决策提供技术支撑。     

考虑网络特性的综合能源系统多时间尺度调度方法

异质能源系统在响应调度指令时呈现出不同的时间尺度特性,使得综合能源系统的调度问题愈发复杂。为此,提出一种考虑网络特性的综合能源系统多时间尺度调度方法。首先,分析综合能源系统中不同设备的运行特性差异,并建立热网模型以刻画异质能流的动态特性,证明采用多时间尺度调度的必要性。在此基础上,建立综合能源系统“日前-滚动-实时”多时间尺度调度模型:日前调度层中,构建考虑网络特性的电热综合能源系统模型,以经济性和低碳性为目标进行调度;滚动调度层中,修正日前调度结果,确定慢响应设备出力;实时调度层中,确定快响应设备出力,进一步提高调度结果的准确性。算例仿真结果表明,所提多时间尺度调度方法能有效提高综合能源系统供能的灵活性与安全性。     

基于节点位置和密度修正的自组网区域路由

自组网中区域路由协议主要由区域内路由和区域间路由组成。修正的区域路由算法利用节点位置信息,使得区域内的邻节点更新过程可以获得更有效的触发,从而减少了大量的不必要的广播报文开销。同时,根据节点密度调整了路径长度限制,使得区域间的路由查询和路由维护能够更快地收敛。仿真结果表明,修正后的区域路由算法与ZRP协议相比,在时延、吞吐量等方面有着较明显的性能提高。     

IP监控市场——加速升温的新兴市场逐渐成熟

随着技术与市场需求的不断发展,中国视频监控市场在历经模拟监控、数字监控等不同发展阶段之后,逐渐向IP监控时代过渡,以遵从快速提升的安防标准并满足更加灵活多变的监控需求。     

长江三角洲地域绿色住居评价体系研究

随着“可持续发展”战略日益成为人类共识,人们对绿色住居的认识与理解也不断深化,浙江大学建筑系在课题《长江三角洲绿色住居可持续发展评价体系》中提出了运用神经元网络概念,融入模糊思想,建立绿色住居综合评价目标体系,并以此为主要理论基础,实现评估模型与评估软件的开发。     

基于深度强化学习的多域联合干扰规避

无线通信系统的信道开放性使其极易受到外部恶意干扰、通信链路质量难以保证,针对以上问题,本文设计了一种基于深度强化学习的多域联合干扰规避决策方法。该方法联合频域、功率域、调制编码域三个域的抗干扰手段进行干扰规避,在考虑系统性能的同时实现可靠通信。首先,将联合智能干扰规避问题建模为一个马尔可夫决策过程（MDP, Markov Decision Process）,动作空间包含切换信道、功率控制、改变调制编码方式。然后,采用基于剪裁的近端策略优化算法（PPO-Clip, Proximal Policy Optimization-Clip）求解获得系统的最优联合干扰规避策略。PPO-Clip算法在多回合训练中以小数量样本迭代更新,避免了策略梯度算法中步长难以确定和更新差异过大的问题。最后,分别在扫频干扰、随机扫频干扰和智能阻塞干扰环境下验证了所提算法的有效性和可靠性。