多属性神经网络地震反演在NB油田水平井钻探中的应用

NB油田位于渤海海域,为新近系河流相稠油油田,储层横向分布不稳定,砂体厚度薄、连通性较差,油水关系复杂,开发设计部署了大量水平井。选择神经网络反演方法,建立地震属性与储层参数的非线性关系,进而根据其关系反演得到储层参数数据体,利用该数据体沿层切片提取储层预测信息,研究储层发育规律,指导该油田水平井的部署和钻探,取得了较好的效果,降低了钻探风险。用神经网络地震反演方法进行储层预测研究,指导水平井钻探,在渤海海域尚属首次。     

基于局部差别的形态学边缘检测方法研究

图像边缘特征是图像最基本也是最重要的特征之一.图像边缘特征的提取一直是计算机视觉和图像处理领域的经典研究课题,在精确制导武器的制导图预处理中有着广泛地应用.针对经典的边缘检测算子不能很好地提取噪声图像边缘这一问题,在数学形态学的基础上,提出了一种边缘提取方法.利用局部差别准则确定图像中受噪声影响的像素点,并对其进行形态学操作,滤除噪声,保存边缘.实验表明,该算法不仅具有很好的边缘提取能力,还具有很强的抗噪能力.说明了该算法的有效性和实用性.     

用系统工程整合中药生产流程

在中药生产流程系统工程中，选用多级连续逆流提取以减少水的投加量，从而可减轻蒸发浓缩负荷，利用含有效成分的蒸发凝水进行洗涤、沸腾、制粒、干燥尾气，从中回收带出的浸膏粉尘，达到提高产品收率和废水零排放双重目的。     

浅谈生物碱

生物碱(Alkaloids)为一类绝大多数具有显著生理活性的碱性有机化合物，或称”有机碱”。这种物质广泛分布于植物界，故又称“植物碱”，它是一类复杂的氮杂环化合物，含有碳、氢、氧和氮4种元素，少数不含氧元素，氮元素多包含在环内，有显著的生物活性，是中草药中重要的有效成分之一。如黄连中的小檗碱(黄连素)、麻黄中的麻黄碱、萝芙术中的利血平、喜树中的喜树碱、长春花中的长春新碱等。     

人工香料的顶空固相微量提取分析

利用一种非平衡固相微量提取（SPME）／气相色谱／质谱分析技术，证明人工合成香料的许多类型和样品间的差异。人工合成香料包括巧克力、桃、梨、焦糖、姜和桂皮。对这些标样按照作为内标，对大多数顶空挥发物可按μg／g计算。以百分数表达的RSD值范围为3-5％。与质谱仪化合物鉴定容量相结合的方法的准确性，为多种人工合成香料的简单区分提供了保证。例如我们检测发现，人工合成香料桂皮中吡嗪存在质量和数量的差异。     

软件工程师的十种社会属性(上)

国内的软件工程师多成长于技术分科、领域霸权的环境中。在学校和单位中只能顺从分科界限和权威指示，难越雷池一步。从上中学开始，必须服从标准化作业和考试，否则，将被排斥于主流体系之外。到了博士阶段，演变为必须服从博导的领域划界。曾经有个软件开发项目与某大学合作，在讨论项目时，看到博导训斥博士生，因为他的想法超出了博导规定的界限，据说是涉及了另一个博导的领域。     

英特尔投资的平衡术

英特尔投资（Intel Capital）的战略属性,使得其遥遥领先于绝大多数身为纯粹财务投资者的独立创投进入中国市场。     

从网络页面中提取信息：帮助你从一个HTML文件中获取所需数据的三个函数

有时候。Windows管理员的任务可能会是从一个HTML文件中提取指定的信息。但是如何高效而快速地提取这些信息是一直困扰管理员的一个问题，作者通过一个演示脚本实例详细地说明了解决该问题的最佳方法。[编者按]     

A New Matlab De-noising Algorithm for Signal Extraction

The goal of a de-noising algorithm is to reconstruct a signal from its noise-corrupted observations. Perfect reconstruction is seldom possible and performance is measured under a given fidelity criterion. In a recent work, the authors addressed a new Matlab algorithm for de-noising. A key method of the algorithm is selecting an optimal basis from a library of wavelet bases for ideal de-noising. The algorithm with an optimal basis from a library of wavelet bases for de-noising was created through making use of Matlab＇s Wavelet Toolbox. The experimental results show that the new algorithm is efficient in signal de-nosing.