二连盆地阿南凹陷辫状河三角洲砾岩储集层微相模式及含油性

通过对二连盆地阿南凹陷大量岩性剖面、测井曲线、岩石学特征、储集性能、沉积构造和沉积韵律分析,认为阿南凹陷下自垩统阿尔善组第三段砾岩,是一次大的事件性沉积和近物源、粗碎屑.低成分成熟度和低结构成熟度的多源复成分砾岩.首次提出阿三段砾岩属大型辫状河三角洲相,具有三角洲所具备的三角洲平原、三角洲前缘和前三角洲的三层结构,存在以牵引流为主的沉积构造和正韵律为主的剖面特征.最终细分出水下河道等十个微相,恢复了阿三段的岩相古地理环境,建立了相模式.指出,砾岩的储集空间为原生砾间孔、砾间洞、粒间缝、次生溶蚀孔和构造缝.砾岩的储集性能、含油性好坏和油藏展布受沉积微相、砾石支撑方式和构造缝发育程度的严格控制.     

基于神经网络的软测量技术及应用

软测量是一门新兴的工业技术，它借助现代估计理论构造模型推断出工程上难以检测的变量。本文提出了基于径向基函数神经网络（RBFNN）的软测量技术，并且结合工艺机理分析和过程数据关联，对其在轻柴油凝固点软测量的应用进行了研究。结果表明，RBFNN的良好的非线性动态建模能力使其在软测量中具有很大的应用潜力。     

330MW火电机组热系统节能诊断

利用火电厂热力系统节能诊断理论，对陕西蒲电二期N330-17．75／540／540型机组的热力系统运行方式、热力参数等进行了节能潜力分析和定量计算。利用等效热降理论进行定量诊断计算得出总节能潜力达到3．2g／kWh，可以显著地提高机组运行的经济性。     

虚拟仪器技术在雷达系统测试中的应用

分析了现代雷达系统对新一代雷达测试系统的要求,总结了虚拟仪器的发展、优势和关键技术,并对新一代雷达测试系统进行了展望.     

热处理工艺对GH33A合金高温低周疲劳寿命的影响

本文研究了不同热处理工艺对GH33A高温合金在550℃时的低周疲劳寿命和循环变形行为的影响。结果表明,当应变范围△ε_l<1.2％时,采用双级时效工艺(B工艺)可获得最长的疲劳寿命;当应变范围△ε_l>1.2％时,采用标准热处理工艺可获得较长的疲劳寿命。热处埋工艺不同,合金的循环变形行为也不同。应根据具体构件的受力条件来制定合理的热处理工艺。以发挥合金的潜力.     

荧光灯频闪对视觉功能影响的实验观察

本研究以视力正常的健康青年人为受试对象,测试使用不同频闪的荧光灯时,视觉疲劳出现的情况。测定结果表明,经８小时实验观察,使用无频闪的直流荧光灯,眼的调节近点、集合近点、闪光融合频率、明视持久度等指标的变化程度,明显小于有频闪的荧光灯,差异有显著性（Ｐ＜０．０５,Ｐ＜０．０１）,提示在同样条件下,无频闪的荧光灯可以减轻视觉疲劳程度。     

基于准零相位滤波器的电池储能系统平滑风电波动控制方法

利用电池储能系统(BESS)平滑风电功率波动可以提高风电场输出稳定性,但基于一阶低通滤波器的控制方法易将风电功率趋势分量引入BESS充放电指令,增加BESS容量需求。针对该问题,提出一种基于准零相位滤波器的BESS控制方法。首先,分析滑动平均滤波器时频特性及滞后相位特性对BESS充放电控制的影响。然后,以中心滑动平均滤波算法为基础,融合风电功率趋势预测信息来构建一种相位延时近似为零的准零相位滤波器。最后,该滤波器提取风电功率波动分量,显著降低滤波延时,减小BESS充放电指令中的趋势分量。对典型风电功率波动情景的仿真结果表明:在获得与传统低通滤波方法近似平滑效果时,所提策略能够明显减小BESS最大能量波动和累积能量交换,进而降低容量配置要求,延长使用寿命。     

鞍钢鲅鱼圈7m焦炉烟气脱硫脱硝技术应用实践

介绍了鞍钢股份有限公司鲅鱼圈钢铁分公司炼焦部7m焦炉烟气排放现状,阐述了焦炉烟气脱硫脱硝技术的工艺选择、工艺原理和技术特点.通过应用SDS干法脱硫+布袋除尘+中低温SCR脱硝技术,焦炉烟气SO2和NOX排放浓度分别达到了8～10 mg/m3和100～120 mg/m3,颗粒物排放浓度<10 mg/m3,均符合国家超低排放标准要求,具有推广和借鉴意义.     

热处理工艺对ER7车轮钢力学性能的影响

ER7车轮钢经不同工艺热处理后,可获得珠光体片层间距以及铁素体含量不同的显微组织,并对不同工艺处理试样的拉伸性能及-20℃冲击性能进行了测试.结果表明,随冷却速度的增大,车轮钢铁素体含量增加,珠光体片间距和珠光体球团尺寸减小.增大冷却速率,会使车轮钢的屈服强度、抗拉强度、伸长率和断面收缩率都随之增加.随着珠光体片间距和...     

带有随机系数的双线性INAR(1)模型的统计推断

基于带有随机系数的二项稀疏算子构造双线性INAR(1)模型,推导了模型的统计性质．采用修正的矩估计法对模型进行参数估计并进行了模拟研究．最后给出一个实例应用,结果表明基于带有随机系数的二项稀疏算子的双线性INAR(1)模型是更适合数据的模型．