泥页岩中有机质-黏土复合体的微观结构、变形作用及源-储意义

泥页岩中的有机质和黏土矿物在沉积演化过程中能够相互结合形成有机质-黏土复合体,成为重要的生烃母质。基于大量的场发射扫描电镜和透射电镜观察分析,以中国鄂尔多斯盆地三叠系延长组、黔北奥陶系-志留系五峰组-龙马溪组、黔中寒武系牛蹄塘组及南华北盆地二叠系山西组4套泥页岩储层为研究对象,详细查明了泥页岩中有机质-黏土复合体的微观结构及变形作用,并深入探讨了其源-储意义。泥页岩中有机质-黏土复合体成分复杂,形态多样,且易发生变形;驱动复合体发生变形的主要机制有构造应力作用、矿物颗粒作用、有机质赋存及黏土矿物转化。其中,由外部构造应力和复合体内部矿物颗粒对黏土层、有机质层挤压引起的变形能够改变复合体局部应力环境,所形成的拉张环境可使复合体发育大量纳米孔隙,且这些孔隙因黏土层的保护而不易发生烃类散失,可有效提升泥页岩的储集能力。相关结论有助于完善泥页岩的成岩理论,增进对页岩油气生成、运移和储集过程的认识,进而指导页岩油气的勘探开发。     

基于ISMP的高速公路护栏立柱导波检测

超声导波在高速公路护栏立柱检测中存在信噪比低、回波中特征信号不明显等问题,为此,提出一种改进的子空间匹配追踪算法( ISMP),利用回波信号的先验信息在过完备Chirp原子库上得到每次迭代的强相关原子集,经过迭代得到待匹配信号的最佳时频原子,从而实现对立柱回波信号的特征提取。通过对中心频率为128 kHz的检测信号进行算法验证,结果表明,ISMP可以有效提取出回波信号的特征原子,所得检测长度与实际测量误差小于1%,满足工程检测要求。     

p53抑癌基因电化学阻抗传感器研究

基于电化学阻抗技术构建了一种检测p53抑癌基因的电化学传感器.首先利用自组装作用将末端带巯基的探针p53抑癌基因(p53-DNA)固定于金电极表面,根据传感器结合前后电子转移阻抗值的变化,对目标p53-DNA进行了测定.以pH =7.4的5mmol/L K3[Fe(CN)6]-5mmol/L K4[Fe(CN)6]平衡电对溶液作为检测液,检测目标p53-DNA的线性浓度范围为1.0×10-8～ 1.0×10-6 mol/L,其检出限为3.0×10-9 mol/L(S/N =3).对5.0×10-8 mol/L的目标p53-DNA进行11次平行测定,其RSD为3.4％.该传感器制作简单、灵敏高、选择性好,且无需标记,易于操作.     

高职《数据结构》教学改革重在应用的探索

《数据结构》是一门重要的课程,但是又是学生反映难学的课程。通过教学改革的探索,分析了《数据结构》的教学内容和高职的状况,提出高职的就业教育决定高职《数据结构》教学改革重在应用的思想。     

HVAC系统多传感器数据融合研究

提出了一种简单的、易实现的PMV(Predicted Mean Vote)值的计算方法.针对HVAC(Heating Ventilation and Air Conditioning)系统检测装置和控制系统存在的时间滞后,使人体舒适性得不到很好的满足,并且有额外的能量消耗,进而研究了多传感器数据融合算法及基于D-S证据理论的最小风险决策算法以满足HVAC系统做出合理的决策.根据决策结果可以调节最优的空气量,改进空气处理系统的响应速率,最后利用Labview开发环境来实现数据融合算法.将Labview与多传感器数据融合应用于HVAC系统,增强了研究的系统的稳定性和快速性,保证了人体的舒适性,并且减少了能耗.     

新升格本科院校开放实验教学的研究与探讨

分析了新升格的地方应用型本科院校开放创新实验教学运行现状及存在的问题;从提高对实验室开放内涵的认识、构建知识与能力并重的开放实验教学内容体系、实验室开放模式、构建开放式实验教学保障体系等方面进行了深入探讨。结合开放实验教学的实际情况,对适合高校自身特点的开放实验教学模式作积极探索,为培养有创新精神的高技能、高素质人才开辟有效途径。     

基于微服务基础组件探究前端开发技术应用实践

在大数据时代,企业在构建大数据平台过程中需要有效解决平台适配灵活性表现较差、功能化参数分配不协调等诸多技术问题。基于微服务基础组件展开探究,展开前端开发技术应用过程中,需要对大数据平台中的用户建立密切关联关系,优化丰富互联网服务特征业务功能内容。本文中具体分析了基于微服务基础组件探究前端开发技术的应用实践背景、范围与目标,然后重点对关键开发技术应用实践要点。     

分子动力学模拟中基于GPU的范德华非键作用计算

GPU最初是专为图形渲染而设计的.近年来已经演化为高并行度、多线程、具有强大计算能力和极高存储器带宽的通用多核处理器,目前主流GPLJ的峰值计算能力通常可达CPU的数10倍.这提供了1种解决大计算量难题的新的可能.分子动力学模拟需要极强的计算能力.故使用GPU来进行分子动力学模拟的尝试是很自然的选择.本文基于NVIDIA的GeForceGTX295 GPU和CUDA2.3开发环境实现了范德华力计算、范德华势能计算和基于网格的邻居搜索.在邻居搜索算法实现中,对于不同计算能力的GPU给出了不同的实现策略.对36万粒子规模的高分子聚乙烯体系算例的测试表明:1个时间步的计算结果与计算性能突出的分子动力学软件GROMACS相应的计算结果一致(运行在工作站Intel Xeon E 5405上),相对于CPU单核计算性能有大幅提高,其中邻居搜索加速了17倍,范德华力计算加速了47倍;并且解决了邻居搜索时的边界问题.虽然本文是针对范德华力的计算,但是策略是通用的,其他方向的研究人员也可以参考.测试结果表明,使用 GPU来加速较大规模计算量的计算是可取的.     

大规模化合物子结构检索的并行实现与优化

化合物的子结构检索在计算机辅助药物设计、波普学、化学数据库等领域是不可或缺的工具.然而由于子结构检索是一个NP完备性的问题,获得用户可接受的平均检索时间一直是研究人员十分关注的问题,其方法主要有改进算法和提升硬件条件2个方面.当化学结构数据库的规模达到百万乃至千万级别时,尽管改进算法的方式能够获得一定的检索效率提升,但其提升的空间有限,因而,集群并行方式是大规模化合物子结构检索应用的必然选择.本文以Chem D B Portal的化学子结构检索系统为基础,实现了基于集群并行的化学子结构检索系统,并进行了任务均分、多线程并行等优化.在包含800万个化合物结构的化学结构数据库中,利用5个节点的小型集群,选取10个较为典型的提问结构进行子结构检索测试.测试结果为基于集群的化学子结构检索的平均检索时间由初始单节点时的34.1 min降低为2.75 min,检索效率平均提高12.4倍,表明在大规模乃至超大规模的数据条件下,集群并行化方式能够显著地提高子结构检索系统的执行效率.