常见黏土矿物电镜扫描微孔隙特征与甲烷吸附性

野外采集的黏土岩的电镜扫描图像分析显示,黏土矿物孔隙分布于颗粒之间和颗粒内部板片自然错断处,前者形态不规则,后者呈楔形或面状缝隙。具层间结构的蒙脱石层内发育纳米级连通孔隙。蒙脱石微孔隙最为发育,伊-蒙混层黏土次之,其粒间孔和层面缝隙为20~100 nm,层内连通孔隙小于50 nm。高岭石黏土主要发育20~100 nm的粒间孔。伊利石和绿泥石晶体颗粒较大,以微米级孔隙为主。吸附实验所反映的各种黏土矿物甲烷吸附能力与电镜扫描反映的微孔发育程度相吻合,指示泥页岩中的纳米级微孔在一定程度上决定着泥页岩的比表面积和气体储存能力。黏土岩的孔隙发育与岩石成因和成岩演化有关,孔隙大小主要受黏土颗粒大小的控制。     

提高千米桥潜山深井钻井速度配套技术

大港古潜山油田是大港油田公司近2年深层勘探的重点。潜山地区地质条件复杂,油气藏埋藏深、高温、高压、潜山灰岩压力系数低、多压力系统易带来井喷、井漏、卡钻、井壁垮塌等事故及复杂情况,给钻井设计和施工增加了难度。为此,针对大港潜山的钻探开展了科技攻关,包括:地层孔隙压力、地层坍塌压力和地层破裂压力的预测研究;深井井身结构的优化技术;深井压耗关系的影响因素分析研究;井下动力钻具提高深井钻速技术;深井钻井岩石力学特性研究技术。通过以上技术的综合应用,使得大港油田潜山深井钻井技术水平及技术经济指标迈上了1个新台阶,并且在千米桥潜山地区取得了油气勘探的重大突破。     

海古101高含硫井钻井工程设计难点与对策

针对海古101井钻井工程设计过程中遇到潜山油气藏硫化氢含量高、地层压力系数低、地层埋藏深且温度高、工具不配套及技术措施不适应等问题,以钻井工程设计为主线,对该井井身结构、井眼轨迹进行了优化设计,对PDC钻头进行了优选,钻具组合采用复合钻具进行钻进,并根据实际情况选择了相应级别的防硫井口装置、套管及主要配件,满足了高含硫钻井施工安全、快捷的要求。该井的安全顺利完钻,获得了许多高含硫井钻井的宝贵经验。     

基于负线性控制的中频可调衰减器设计

为解决某型雷达系统接收机前端电路研制的要求,设计了基于负线性控制规律的中频可调衰减器,解决了中频可调衰减器只能进行正线性控制的难题,同时该中频可调衰减器具备开关功能,可根据雷达实际工作需要对中频信号进行导通和关断控制,文中重点阐述了设计目的,电路组成和功能,以及采用multisim(意为多重仿真)软件进行功能仿真的情况;实际板件验证结果表明,该中频可调衰减器的控制规律和衰减指标满足实际要求。     

基于量子果蝇优化的认知无线网络频谱分配*

将频谱分配的二进制编码转化为量子序列编码,提出一种基于量子果蝇优化的认知无线网络频谱分配方法。首先,将果蝇优化算法(FOA)转化为量子果蝇优化算法(QFOA)算法,拓展FOA算法的应用范围;然后,采用选择、交叉、变异操作改进QFOA算法,提高算法收敛速度,增加样本种群多样性,避免算法陷入局部最优;接下来,利用改进QFOA算法对频谱分配的量子序列进行寻优,寻求最优的网络效益或者用户公平性,得到网络整体性能最优的频谱分配策略。仿真结果表明,改进的QFOA算法收敛速度快且跳出局部最优能力强,应用到认知无线网络频谱分配中,增加了网络资源利用率,提高了网络的整体性能。     

认知无线电网络中利用FEC和DE的多节点频谱感知算法

针对认知无线电网络(CRN)中空闲频谱感知困难的问题,提出了利用前向纠错和差分进化算法的多节点频谱感知算法;首先,利用基于差分进化算法的协同检测完成信号感知;然后,研究了信道噪声对频谱感知性能的影响;最后,分析了前向纠错技术在信道存在噪声时对频谱感知性能的影响;仿真实验将纠错和无纠错控制信道的不同信噪比作为依据,采用3种不同的检测方法评估了文章的算法;结果表明,在存在噪声的认知无线电网络中,该算法提高了系统的性能和检测概率,且协同感知算法的性能随着节点数目的增加而提高,该算法适合应用于实时性要求较高的应用程序.     

基于自适应神经网络的高速数字电路测试的研究

介绍了神经网络的模型建立。针对高速数字电路故障诊断的特点,提出了基于自适应神经网络诊断方法;与传统的神经网络相比,基于自适应神经网络具有学习速度快、网络能够收敛到最优权值、收敛精度很高、网络的分类能力强等特点,从而很好地提高故障诊断的效率;通过一个测试用例验证自适应神经网络在高速数字电路测试诊断中的应用,可以大大提高故障诊断的效率。     

路网交通流在时空分析背景下的预测研究

深度学习近年来被广泛应用于交通工程领域,针对大型路网中单个路段的交通流预测考虑因素单一、预测精度不高的问题,充分利用长短时记忆（LSTM）网络在时序数据处理方面的优势,结合路网交通流时空分析并运用LSTM模型进行预测。通过对路网中路段检测站点间交通流数据进行相关性计算,并设置不同阈值来选择出代表路段的编号构造原始数据矩阵,对矩阵进行压缩来增加运算效率,最后将压缩矩阵输入模型中进行预测。设置仿真对比实验,验证了提出的方法相较于其他几种模型预测准确率平均可提升11.84%,是一种高效率的交通流预测方法。     

模拟电路故障特征提取的小波基选取方法研究

小波技术在高维故障特征数据的压缩及敏感信号提取已被广泛应用,但小波基的选取没有一个统一的标准;通过实际采样信号数据的小波分解、特征向量计算、波动性函数比较等技术对小波基函数的选取进行了研究;最后通过综合小波分析、神经网络等技术的模拟电路故障诊断系统的诊断实例验证了所提选取方法的有效性;使用9种常用小波基函数,分别对采样信号进行分解并计算波动性函数,并在模拟电路故障诊断系统进行验证;小波基函数bior2.2的波动较小且与诊断结果一致。     

TP347H热塑性试验分析

通过对TP347H热压缩试验结果的分析。确定了TP347H钢锭轧制管坯的均热工艺。并通过不同工艺的TP347H管坯的热压缩试验结果对比。找到了以前TP347H管坯轧制开裂的主要原因，同时提出了提高其热塑性的措施。