浅析三春集地区三维地震资精细构造解释

三春集地区断层控制程度低,构造不清,一直未进行系统的地质研究,严重制约了该地区的滚动勘探。本文重点分析了怎样开展该地区的三维地震构造精细解释工作,为下步的滚动勘探工作提供基础。     

传感器网络中一种基于小波变换的数据压缩算法

在无线传感器网络中,数据分发耗费大量的能量和通信带宽.在保证数据精度的前提下,如何有效地减少数据发送量是传感器网络中的一个重要研究问题.结合传感器网络的数据特性及小波变换的特点,提出了一种基于小波变换的数据压缩算法,该算法在为感知数据建立小波系数的同时,能够在保证数据精度要求的前提下最大程度地压缩小波系数,并能够为小波系数建立快照索引.理论分析和实验结果表明,提出的算法能对传感器网络中的数据进行有效压缩,并有效地减少传感器网络中数据的传输量,降低传感器节点和整个网络的能量消耗.     

萤石矿物选矿的技术创新

简要介绍了中国萤石资源的特点、现状以及萤石目前的应用领域。概述了萤石矿物的特性以及浮选分离的基本技术。综述了近年来萤石矿物选矿的一些新技术以及创新点。最后,展望了萤石资源的发展战略与技术方向。     

膨润土提纯技术研究进展

膨润土是一种以蒙脱石为主要成分的粘土矿物,广泛应用于医药、化工、食品等多个领域,高纯度的膨润土具有更高的附加值。本文简单介绍了膨润土主要的提纯方法,对重力淘洗法、离心法、旋流分级法、磷酸盐法、超声波振荡法、化学法提纯膨润土技术进行了综述。     

酸度系数对熔渣析晶和纤维性能的影响

以高炉渣为原料,利用离心成纤工艺直接制备矿渣纤维。在相同的成纤温度下,检测高炉渣不同酸度系数的晶体含量及其矿渣纤维的直径、渣球含量以及含水率等性能,构建了酸度系数与晶体含量以及矿渣纤维性能的关系,总结了矿渣纤维质量优劣的影响因素。结果表明:晶体的种类主要为钙镁黄长石和钙铝黄长石,随着酸度系数增加,晶体含量逐渐减少,纤维物化性能也发生相应变化。其中,酸度系数抑制渣球含量的生成,晶体对纤维直径和含水率整体上呈现促进作用。综合分析,当酸度系数位于1.3附近时,能够确保熔渣成纤质量较优。     

无线传感器网络中一种基于动态网格的查询处理方法

为减少传感器网络能耗,本文提出了一种基于动态网格的查询处理方法,该方法可以有效地利用节点的网格拓扑结构对查询进行优化,从而减少数据发送量,降低整个网络能耗.在模拟环境下验证了文中所提出方法的有效性.     

一种新型乳化胶凝酸的制备与性能评价

在碳酸盐岩储层酸压施工中,胶凝酸作为常用缓速酸体系,具有良好缓速效果和降摩阻效果,但不能满足高温储层深度酸化要求。因此,需要研发耐温和缓速性能更加优良的缓速酸液体。乳化酸具有滤失量小、缓速性能好、能产生较长酸蚀裂缝的特点,其高温稳定性差限制了进一步推广应用。本研究将胶凝酸和乳化酸合二为一,研发了一种新型双重缓速酸液体系——乳化胶凝酸（EGA）。室内实验确定了耐温120℃乳化胶凝酸配方与制备工艺,并对乳化胶凝酸体系的稳定性能、耐温性能、高温流变性能、酸岩反应等进行了评价研究。乳化胶凝酸室温下稳定放置48 h无分层破乳现象,120℃下可稳定2 h以上,120℃、170 s-1下剪切80 min后黏度大于40 mPa·s,酸岩反应动力学实验表明乳化胶凝酸酸岩反应速率小于乳化酸及胶凝酸。说明乳化胶凝酸体系具有良好的耐温性能、耐温耐剪切性能、双重缓速性能,具有良好的推广应用前景。      

化妆品植物原料(Ⅱ)——抑制酪氨酸酶活性的植物美白原料的研究与开发

黑色素是导致人类皮肤和头发色素沉着的主要因素.酪氨酸酶是黑色素生物合成途径的关键酶.其中抑制酪氨酸酶是减少皮肤黑色素产生的主要策略之一.文章介绍了黑色素的生物合成途径、蘑菇酪氨酸酶与人酪氨酸酶的区别、酪氨酸酶抑制机理以及抑制酪氨酸酶活性的植物提取物和单体成分.抑制酪氨酸酶活性的植物成分通常为含有苯环或酚羟基结构的化合物...     

社会网中基于主题兴趣的影响最大化算法

影响最大化问题是在社交网中寻找对传播项最具影响力的种集,使得传播项的传播范围最大.目前的研究只考虑了传播项上主题的分布,而忽略了用户本身的兴趣分布.在传播项的主题分布和用户的兴趣分布都被考虑的条件下,研究如何选取最具影响力的种集.首先提出了基于主题兴趣的独立级联传播模型TI-IC,并利用期望最大化算法求学习TI-IC模型参数;然后在TI-IC模型基础上提出了基于主题兴趣的影响最大化问题TIIM,并提出了求解TIIM问题的启发式算法ACG-TIIM.ACG-TIIM首先构造以每个用户为根的可达路径树,快速粗略预估每个用户的影响范围;然后根据预估的影响范围排序所有结点并选择少量结点作为候选种子;最后使用带有EFLF优化的贪心算法从候选种子中选择最具影响力的种集.多个真实数据集上的实验结果表明：在描述传播规律和预测传播结果方面,TI-IC模型优于经典的IC模型和TIC模型.ACG-TIIM算法可以有效并高效地求解基于主题兴趣的影响最大化问题.