基于Kf-μ-?近似方程的深层叠前地震反演研究

Yin X Y等（2014）提出了基于流体体积模量的四项AVO近似方程,该文在此基础上,并根据Zhang等（2014）的假设推导出适用于深部储层窄角度的基于流体体积模量K_f、体积模量μ和孔隙度?的三项AVO近似方程。通过精度分析和模型测试表明:在入射角达到27°时,该近似方程与Zoeppritz方程反射系数差值为0.015,精度满足反演要求;在无噪和有噪两种条件下,该方程的反演结果与原始曲线误差皆在允许的范围内,稳定性满足反演要求;因此理论条件下,基于K_f-μ-?的AVO近似方程具有一定的可行性。在实际资料应用中,反演结果与原始曲线对应结果基本一致,为利用流体体积模量K_f反演并进行储层预测和流体识别奠定了基础。     

PC控制在锅炉给水系统检测控制柜中的应用

用可编程控制器对锅炉给水泵进行了控制,是一项新技术应用,采用此项技术可以简化接线,方便维护,最终达到工作可靠的目的。     

基于SSA-Bi-LSTM神经网络的母线负荷预测方法

为了提高母线负荷预测精度,针对长短期记忆(long short term memory, LSTM)神经网络在母线负荷预测时存在对负荷规律提取不足导致精度下降、超参数设置依赖经验等问题,首先构建LSTM神经网络的变体网络——双向长短期记忆(Bi-directional LSTM,Bi-LSTM)神经网络,捕获时间序列未来可用的信息。然后采用麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)搜索最优超参数,得到最优学习率、隐层神经元数目和迭代次数等。以实际10 kV母线数据对SSA-Bi-LSTM神经网络模型进行验证,并与Bi-LSTM神经网络和BP神经网络进行对比,结果表明SSA-Bi-LSTM神经网络模型的预测效果更佳。     

基于小波能量谱和SSA-GRU的混合直流输电系统故障测距方法

针对混合直流输电系统故障测距存在行波波头难以识别以及固有主频不易提取的问题,提出一种基于小波能量谱和麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)优化的门控循环单元(gate recurrent unit, GRU)模型的故障测距方案。首先,分析频谱能量与故障距离的相关关系,利用小波包分解提取小波包能量谱特征向量,作为GRU模型输入。其次,搭建和训练GRU模型,挖掘时间序列中的深层次故障信息,并利用SSA的迭代寻优对GRU模型参数进行优化,实现故障距离的快速准确定位。最后,在PSCAD/EMTDC 中搭建混合三端直流输电系统模型,实验结果证明该方法定位精度高、抗干扰能力和泛化能力强,并具有一定的耐过渡电阻能力。     

基于PROFIBUS-DP的热电偶非线性在线校正方法

提出了基于PROFIBUS-DP的热电偶温度测量系统非线性在线校正方法,通过DDE协议在上位机实现mATLAB与MCGS软件的数据交换,引入神经网络模型模拟检测系统非线性特性,并利用遗传算法的全局搜索能力对神经网络模型进行权值优化,新方法减轻了热电偶温度采集从站的负担,充分利用了PC机的数据处理能力,实现了热电偶温度采集系统的非线性实时补偿.实验证明该方法可将样本温度的最大相对误差从9.96%降低到4.76%.新方法具有模型可靠、自适应能力强、计算精度高等特点.     

浅谈高校财务风险防范与控制

高校财务风险产生的原因包括规模扩张过于迅速、缺乏有效的风险监管预警体系以及高校管理体制不完善等,可以从控制高校盲目扩张、加强监管、多方筹集资金等方面进行化解.     

Si3N4含量对Y-Si-Al-O-N涂层组织和性能的影响

以Y2O3、SiO2、Al2O和α-Si3N4为原料,采用料浆喷涂工艺在多孔Si3N4基体表面制备出致密的Y-Si-Al-O-N陶瓷涂层。研究了原料中α-Si3N4含量对Y-Si-Al-O-N熔体结构的影响,以及对涂层组织和性能的影响。结果显示:随着α-Si3N4含量的增加,颗粒状的δ-Y2Si2O7晶粒逐渐增多,板条状的Keiviite-Y晶粒逐渐减少。涂层使多孔Si3N4的吸水率降低了94.2%～95.6%,起到了很好的封孔效果。涂层也使多孔Si3N4的硬度提高了239.3%～527.3%。     

二维波阻抗反演在东海南部某工区的应用实例

由于白垩系和侏罗系年代老,埋藏深,储层孔渗条件差,导致地震剖面上反射界面较弱,分辨率低;加上二维工区面积大,井资料少等因素,使得该地区的储层预测工作很难开展。主要针对东海南部某二维工区中生代地层进行了地震波阻抗反演,对该工区可能存在的储层空间展布进行了预测,结果显示白垩系的顶部发育一套玄武岩层,底部发育一套含砾砂岩地层,主要集中在工区东南部构造上;白垩系中段以砂泥岩薄互层为主;上侏罗统储层物性较好,具有一定厚度和空间分布;中、下侏罗统存在较薄的致密砂层。