微机综合自动化在农网建设和改造中的应用

介绍微机综合自动化在农网改造和建设中应用的优点及自动化系统的组成、特点、结构、功能等 ,分析了广西农网改造和建设中选用微机综合自动化系统时应注意的问题。     

提高储层预测精度技术思路与对策

采用地质、地震、测井人员协同一体化作业，对地下地质目标进行综合预测与评价，可提高储层预测精度，降低预测结果的多解性。主要方法是针对不同的区块，采用不同的方法和对策，首先从单井储层划分对比入手，建立储层沉积模式，同时对地震数据目的层段进行精细解释，建立地层构造模式，用沉积、构造等地质规律来指导和约束反演；利用测井资料对地震资料进行精细标定，建立各井的单井波阻抗模型，建立井数据和地震数据沟通的桥梁；在严格的测井约束、地质模型约束、层位控制下进行储层反演；充分利用地质、地震反演结果、地震参数提取及分析结果、测井、测试和分析化验等资料对储层预测结果进行综合分析与评价。该方法应用于长庆、大庆、准噶尔等实际区块，取得了较好的效果。     

脉冲相干激光雷达对运动目标成像模拟

针对运动目标，在考虑激光雷达方程、信噪比和自动增益、成像指标、噪声、图像处理等模块的基础上，对脉冲相干成像激光雷达进行了运动目标的成像模拟。     

用于一维图像识别的支撑矢量机方法

研究了支撑矢量机的分类机理,并利用支撑矢量机对雷达目标一维像进行了识别.识别的结果表明了该方法的优越性,并显示它可以对残缺不全的样本进行识别.     

一步法合成松香改性酚醛树脂

探讨了一步法合成松香改性酚醛树脂的反应机理，确定了最佳原料组成及合成工艺，由此制备出高溶解粘度和矿油容纳度的松香改性酚醛树脂，是一种性能优异的高级胶印油墨连接料     

新型阳离子聚丙烯酰胺微粒的研究 Ⅱ.含PEO支链阳离子聚丙烯酰胺微粒的絮凝性能

以丙烯酰胺、丙烯酰氧基乙基三甲基氯化铵、聚氧乙烯大单体和N ,N’ -亚甲基双丙烯酰胺为单体 ,进行四元反相微乳液共聚合 ,制备出新型含PEO支链的阳离子微粒絮凝剂。然后用该微粒絮凝剂分别对针叶木纸浆和特种纸白水进行了助留和絮凝性能的研究 ,结果表明 ,本新型微粒具有能单独使用、絮凝效果好和抗剪切性强等优点。     

小孔矩形腔体屏蔽特性的研究

本文提出了有孔腔体远、近场电磁屏蔽效能的计算方法，体研究了矩形腔体的屏蔽特性，讨论了各类孔对屏蔽能的影响程度。数值结果表明，理论计算与实验数据吻合较好。     

3mm波段极近距离雷达

提出一种极近距离雷达概念，并导出其作用距离公式，在此基础上研制出一台３ｍｍ波段极近距离多普勒雷达样机．试验结果表明该雷达结构简单，成本低廉，在作用距离为零点几米至几米范围内可获得较高的定距精度．     

反偏移法三维波动方程正演

三维地震资料的处理与解释往往都需要三维正演模型给予验证，以得到准确的处理、解释结果。本文提出的三维正演方法是一种偏移算法的逆运算方法－有限差分反偏移法。这一算法具有算法简单、运算量小及深度方向分辨率高的特点，是一种快速、高精度的正演算法。反偏移法虽是偏移算法的逆运算法，却出现常规偏移算法中所没有的很多问题。为此，本文进行了三种不同反偏移方法试验，并采用了一种新的浮动坐标变换，使正演结果精度得到很大     

GENERALIZED INVERSE GROUP OF SIGNAL AND ITS IMPLEMENTATION WITH NEURAL NETWORKS

A new concept, the generalized inverse group (GIG) of signal, is firstly proposed and its properties, leaking coefficients and implementation with neural networks are presented. Theoretical analysis and computational simulation have shown that (1) there is a group of finite length of generalized inverse signals for any given finite signal, which forms the GIG; (2) each inverse group has different leaking coefficients, thus different abnormal states; (3) each GIG can be implemented by a grouped and improved single-layer perceptron which appears with fast convergence. When used in deconvolution, the proposed GIG can form a new parallel finite length of filtering deconvolution method. On off-line processing, the computational time is reduced to O(N) from O(N2). And the less the leaking coefficient is, the more reliable the deconvolution will be.