低电阻率油层的成因类型与测井响应

低电阻率油层根据其成因影响因素可划分5种类型：岩石骨架导电型、高束缚水饱和度型、高矿化度地层水型、双孔隙度结构与裂缝并存型、咸水泥浆侵入型。导致油层电阻率降低的主要内在因素包括：储层岩石骨架中含有导电物质如含黄铁矿等金属矿物时,是导致低电阻油层形成原因之一;岩石中黏土矿物阳离子交换性与平衡阳离子的附加导电作用可以造成油层电阻率的明显降低,形成低电阻率油层;岩性细、泥质含量高、储层孔隙结构复杂化,孔隙吼道变小,微孔隙增多为束缚水提供了储存空间,形成高束缚水饱和度储层,导电能力增强,使油层电阻率变低。咸水泥浆侵入是油层电阻率变低的外在因素。     

考虑启动压力梯度的油井流入动态

低渗透油藏中存在启动压力梯度,水驱油藏中当井底流压低于饱和压力后,流入动态曲线将向压力轴偏转,并出现最大产量点。基于此现象,建立考虑启动压力梯度因素的油井流入动态曲线方程,用于不同流动压力下的油井流入动态计算。     

粒子网格混合方法模拟液滴夹带起始点

环状流动的特性对反应堆事故工况分析具有重要意义,本研究基于粒子网格混合方法对这一现象中的液滴夹带起始点问题进行了数值分析,利用网格求解流场,利用粒子模拟液膜及液滴的运动,探讨了气水流动大密度比情况下,不同流动方向,不同流体粘度,不同液膜厚度下的液滴夹带所需的临界气相流速,结果同经典关系式进行了对比,吻合良好．这一方法对于反应堆事故中的两相流动研究具有参考意义．     

基于可信平台模块的NSPK协议

本文针对Needham-Schroeder公钥认证协议存在的问题,利用TPM的相关功能对协议进行了改进,提出了基于TPM的NSPK认证协议。解决了攻击者仿冒实体A与实体B共享秘密数据的安全缺陷,使其安全性有了显著提高。     

长燃料循环对核电厂蒸汽发生器缝隙化学的影响及对策

国内核电厂将燃料循环周期从12个月延长到18个月,提升了机组的能力因子和经济效益,但是迁移、沉积在蒸汽发生器内的腐蚀产物及在缝隙内可溶性杂质累积浓度也随之增加,这对蒸汽发生器的安全运行带来了负面影响。本文根据蒸汽发生器缝隙隐藏与返出原理,研究了核电厂实施长燃料循环对缝隙化学和传热管的影响,揭示当燃料循环延长到18个月后,缝隙内主要杂质Na⁺、Cl^-和SO₄^2-浓度累积值增加2倍,导致传热管风险因子增加2倍以上,因此传热管腐蚀风险明显地上升了。这些研究结果结合缝隙内可溶性杂质累积控制和传热管风险评估方法,提出采用低功率浸泡、添加分散剂、优化二回路化学控制,水力清洗,化学清洗等对策,目的是最大程度降低因实施长燃料循环对蒸汽发生器所造成的负面影响,供实施长燃料循环的核电厂运行时参考。     

高效节能的传感器网络数据收集和聚合协议

提出了一种分布式的高效节能的传感器网络数据收集和聚合协议DEEG.此协议中节点自主地根据其剩余能量以及邻居节点的信号强度来竞争簇头,同时为了减小簇头节点的能量开销,簇头之间以多跳方式将收集到的数据发送到指定的簇头节点,然后通过该节点将整个网络收集的数据发送到基站.此外,该协议还提出了一种简单的簇覆盖方法,使得当节点密度提高时,传感器网络寿命相应于节点数量呈线性增长.实验证明,在没有使用簇覆盖方法的情况下,DEEG协议与其他两种数据收集和聚合协议(LEACH,PEGASIS)相比,在最好情况下,其网络寿命分别提高达1800%和300%,并且由于DEEG协议使得所有节点集中于最后40轮内全部死亡(网络寿命定义为最后一个节点死亡),因此,使用DEEG协议的传感器网络其监测结果具有很高的可靠性.     

一种视觉引导的作业型飞行机器人设计

针对作业型飞行机器人执行抓取、投放等作业任务时飞行机器人与被抓取目标之间难以相对定位的问题,提出了一种视觉引导的作业型飞行机器人设计方法.首先,介绍作业型飞行机器人系统的整体机构设计,建立飞行器和空中作业装置的运动学和动力学模型.然后,根据针孔成像模型,在ArUco标记尺寸已知的前提下,通过机载的单目摄像头检测被抓目标上的ArUco标记,利用n点透视(PnP)算法解算摄像头位姿,进而利用摄像头位姿信息对飞行器和作业装置进行分级控制.最后,通过静止实验和户外悬停实验验证了位姿估计算法的有效性,并通过自主抓取直径2 cm、质量100 g的管状物体进一步验证视觉引导的有效性和合理性.     

基于HJ星的灾害特征信息自动反演系统

针对环境与灾害监测预报小卫星(HJ)的载荷特点,设计一种以环境星2级数据产品为主要数据源的灾害特征信息自动反演系统。根据灾害监测预警业务的需求,采用B/S架构,集成25个灾害特征参数反演算法模块,并依据各个反演模块之间的输入、输出流程关系,设计一套自动化批处理流程。实际应用结果表明,该系统能延伸HJ星信息产品链,为灾害监测预警提供实时信息产品,并降低普通用户应用遥感信息的难度。     

基于组合双向拍卖的云资源调度方法

针对跨数据中心的资源调度问题，提出了一种基于组合双向拍卖（PCDA）的资源调度方案。首先，将云资源拍卖分为三个部分：云用户代理报价、云资源提供商要价、拍卖代理组织拍卖；其次，在定义用户的优先级及任务紧迫度的基础上，在拍卖过程中估算每一个工作发生的服务等级协议（SLA）违规并以此计算云提供商的收益，同时每轮竞拍允许成交多项交易；最终达到根据用户等级合理分配云资源调度的效果。仿真实验结果表明该算法保证了竞拍成功率，与传统一次拍卖成交一项的组合双向拍卖方案相比，PCDA在竞拍时间段产生的能耗降低了35.00%，拍卖云提供商的利润提高了约38.84%。     

基于ATT-DGRU的文本方面级别情感分析

方面级别情感分类是针对给定文本、分析其在给定方面所表达出的情感极性。现有的主流解决方案中,基于注意力机制的循环神经网络模型忽略了关键词邻近上下文信息的重要性,而结合卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的多层模型不擅长捕捉句子级别的长距离依赖信息。因此,提出了一种基于截断循环神经网络(Disconnected Gated Recurrent Units, DGRU)和注意力机制的方面级别情感分类网络模型(Attention-Disconnected Gated Recurrent Units, ATT-DGRU)。DGRU网络综合了循环神经网络和CNN的优点,既能捕捉文本的长距离依赖语义信息,又可以很好地抽取关键短语的语义信息。注意力机制在推断方面情感极性时捕获每一个单词与给定方面的关联程度,同时生成一个情感权重向量用于可视化。ATT-DGRU模型在中文酒店评论数据集上进行ACSA任务,任务结果表明,其二分类、三分类准确率分别达到91.53%,86.61%;在SemEval2014-Restaurant数据集进行ATSA任务,任务结果表明,其...