基于聚类算法实现信号盲分类

本文解决了信号处理、工业控制等领域存在的非平稳信号盲分类问题。在聚类中广泛应用的K-Means算法及其它基于中心的聚类算法有两个共同的缺陷-需要预先确定类数目且随机初始化中心引起性能不稳定。本文提出的算法较好地解决了这两个问题，提高了算法稳定性，实现了非平稳信号盲分类。提取非平稳信号的小波系数作为聚类的样本空间，分析聚类结果的统计偏差以估计类的数目，采用调和均值准则进行分类。最后给出的仿真结果表明本文提出的方法较传统的K-Means算法明显降低分类错误率。     

裂缝性油气藏采收率：100个裂缝性油气田实例的经验总结

通过对世界上100个裂缝性油气藏的综合评价，研究储集层及流体本身的性质(包括孔隙度、渗透率、黏度、可动油比例、含水饱和度、润湿性及裂缝分布特征等)和驱动机制及油藏管理战略(优化日产量和采用不同类型的提高采收率技术)对其最终采收率的影响。将裂缝性油气藏分为4类：I类的基质几乎没有孔隙度和渗透率，裂缝是储存空间和流体流动的通道；Ⅱ类的基质有较低的孔隙度和渗透率，基质提供储存空间，裂缝提供流动通道；Ⅲ类(微孔隙)的基质具有高孔隙度和低渗透率，基质提供储存空间，裂缝提供流动通道；Ⅳ类(大孔隙)的基质具有高的孔隙度和渗透率，基质提供储存空间和流动通道，裂缝仅增加渗透率。对26个Ⅱ类油气藏和20个Ⅲ类油气藏的开采历史的研究表明：Ⅱ类油气藏的采收率受水驱强度和最优日产量控制，日产量过高会很容易破坏Ⅱ类油气藏，一些Ⅱ类油气藏如果管理得当，采收率可以很高，不需要二次或三次采油；Ⅲ类油气藏的采收率主要受岩石和流体本身性质的影响，特别是基质渗透率、流体重度、润湿性以及裂缝强度等，不进行二次或三次采油不可能完全开采，往往需要采用一些提高采收率的专门技术。以往将Ⅱ类和Ⅲ类裂缝性油气藏归为一类，认识它们的区别将有助于选择更好的开发策略。     

德固赛推出高白度钛白粉新型产品

德固赛公司将推出含钛白粉的VESTOSINT尼龙12涂层粉末新产品。尼龙12精细粉末VESTOSINT能从三方面显著地提高涂层质量，即涂层表面纹理、耐磨性和弹性。在ChinaCoat展会期间，位于德国埃森的Evonik德固赛公司，将推出一种具有高白度的新产品。     

CIMSCLASS─—面向CIM的零件分类软件开发工具

介绍了一个能为工厂设置零件编码系统和开发零件分类系统的工具系统。该系统能适应用户的具体环境，能对零件的特征信息做较详细的描述和建立相应目标的零件分类系统，从而能在ＧＴ（成组技术）基础上为机械加工零件开发ＣＡＤ／ＣＡＰＰ／ＣＡＭ集成系统提供支持，以满足ＣＩＭＳ的需要。     

集群通信市场的划分及网络建设

文章简要介绍主流数字集群移动通信体制的主要特性,分析数字集群移动通信市场主要用户的构成,以及各类用户对调度指挥通信需求的特征,最后探讨运营各类数字集群通信网络应考虑的若干因素。     

可靠性增长试验故障分类与分析

本文介绍了在可靠性增长试验中对故障进行分类与分析的目的，以及分类与分析的具体方法。文中特别强调，只有关联故障才能用来解释可靠性增长试验结果或计算产品可靠性特征值。