J-UCAS计划下马后美国UCAV的研发状况

简单叙述了联合无人空战系统计划下马的原因和经过;详细介绍了该计划下马之后美国海军、空军和陆军在无人战斗机研制方面的新动态, 指出, 美国五角大楼对无人空战系统给予了很大的支持, 各项目正在顺利地推进着.     

基于空间电压矢量的感应电机每安培最大转矩控制

针对感应电机的每安培最大转矩控制,分析了空间电压矢量对isd,isq变化的影响,并给出了采用空间电压矢量直接控制isd,isq变化的充分条件．在此基础上,提出了一种基于空间电压矢量的每安培最大转矩控制方案．仿真结果表明,该方案具有与直接转矩控制相似的动态性能,但在稳态效率上有很大提高。     

四川盆地海相页岩气提高采收率研究进展与关键问题

页岩气藏采收率普遍较低,大幅提高采收率已经成为四川盆地海相页岩气"十四五"(2021-2025年)期间亟需攻关的关键技术问题之一。基于页岩气平台丛式井、长水平段和多簇体积压裂的开发特点,从水平井井控面积、裂缝控制体积和基质采出程度3个方面,系统总结了页岩气提高采收率技术的国内外研究进展,分析了影响采收率的主控因素,梳理了提高采收率面临的技术与科学问题,并给出了相应的攻关建议。研究表明,川南地区页岩气单井产量受水平段长、井间距、压裂参数、生产制度等因素影响,平面和纵向上储量动用率低,裂缝控制体积有限,基质动用程度不高。页岩气提高采收率应以最大程度提高弹性能量利用效率为导向,通过优化簇间距、压裂施工及焖井时间等参数,显著提升裂缝控制体积;通过降低井底压力、优化排采制度、注入CO₂等手段提高基质采出程度。建议今后重点攻关提高采收率机理和评价模型、基质与裂缝耦合流动机理和数学模型、重复压裂优化工艺参数和注CO₂提高采收率技术等关键问题,为大幅提高四川盆地页岩气采收率提供理论指导和技术支撑。     

PDIUSBD12芯片在USB接口电路中的应用

介绍了Philips公司生产的USB系列芯片PDIUSBD12的工作性能与特点，具体给出了PDIUSBD12芯片在扫描仪信号处理USB接口电路的具体应用。     

页岩气与煤层气开发特征模拟实验研究

为明确不同吸附气比例对气体开采特征的影响,优选具有代表性的页岩和煤岩样品,分析了页岩气与煤层气赋存与开发机理的异同,建立了高压吸附特征测试和多点测压串联开发模拟实验方法,对比分析了页岩气和煤层气的压力传播规律和气体动用规律。结果表明：页岩和煤岩基质的渗流能力均较低,煤岩样品的吸附能力约为页岩样品吸附能力的9倍,储层中煤层吸附气达到79%,占主导地位,而页岩储层中以游离气为主;页岩与煤岩的压力传播速度均较慢,煤层动用能力高于页岩储层,开发300d煤岩采出程度达到95%,页岩采出程度仅为75%。研究认为,在开发中后期,压力降低,吸附气解吸参与供给,页岩和煤岩压力下降均明显变缓,单位压降产气量增加,煤样的单位压降产气量增加程度远高于页岩,页岩气开发技术政策应以高效动用游离气为主,而煤层气开发技术政策应以有效动用吸附气为主。研究成果为完善非常规天然气渗流理论、优化开发技术政策奠定了基础。     

改进的页岩气五区复合产能模型及其影响因素

产能是评价页岩气田开发效果的核心指标,其中页岩气高压物性、超临界解吸、多重微观流动机理以及应力敏感性的综合非线性效应对产能的贡献程度不可忽略.由于前人提出的产能模型考虑的非线性影响较为单一,关于综合研究非线性因素对产能贡献的研究成果较少,因此基于常规五区复合线性流模型,耦合了气体的非线性效应和缝网应力敏感性,建立了改进...     

地铁隧道施工及监测分析

以某地铁区间隧道平顶直墙暗挖段为背景，介绍了其施工方法，并对施工方法中的主要步骤进行了分析。在施工过程中，对暗挖隧道施工引起的地表沉降和拱顶下沉进行了监测，并对监测数据进行了分析，对后续工程具有指导意义。     

天津市滨海新区拟建水库水质咸化风险试验研究

鉴于对水库水质咸化进行现场模拟试验的研究较少,在天津市滨海新区拟建库区修建了一个模拟水池,模拟了土壤盐分释放作用与蒸发浓缩作用对拟建水库水质咸化的影响,评估了建库后水库水质咸化的风险。结果表明,模拟水池蓄水100 d后Cl-达到稳定,此时Cl- 单位面积释放量为1 170.0 g/m2,Cl-浓度上升了1 458.6 mg/L;100 d后,土壤盐分释放作用与蒸发浓缩作用使Cl-浓度增加的比例分别为92.4%、7.6%。据此可预测拟建水库建库蓄水后存在咸化风险。     

基于SSH轻量级架构的研究与应用

Spring、Struts和Hibernate是当前比较流行的3种框架,每种框架都有自身的优缺点。使用3种框架分别实现系统的表示层、业务层和持久层,各层的职责明确,层次之间通过接口通信。该系统架构降低了系统代码的耦合性,提高了系统的维护性和扩展性。     

基于双向预测的高光谱图像无损压缩

提出了一种基于双向预测的高光谱图像无损压缩算法。该算法首先采用自适应波段选择算法选出信息量较大的波段,然后利用聚类算法对这些波段的谱向矢量进行分类预处理。为了便于组织谱间预测过程,根据相邻波段相关性大小进行自适应波段分组,采用双向预测的方法去除谱间相关性。通过在参考波段和预测波段中定义三维上下文预测结构,在聚类结果的基础上,对各个像素分别训练最优的预测系数,从而实现当前波段的有效预测。对AVIRIS型高光谱图像的实验结果表明,该方法可获得较好的无损压缩性能。