建设宁东能源化工基地的战略思考

为了使宁东能源化工基地及城镇建设最大限度地减少以至消除三废污染,建成先进的科学的产业集群和循环经济,提出了建设中四个战略问题,即以煤炭气化为中心环节,建立资源节约型、环境友好型的先进产业集群;建设技术先进、具有规模经济效益和综合竞争力的电力系统;发展循环经济,保护和改善生态环境;编制好宁东基地建设总体规划和城镇体系规划,搞好矿区、工业园区和城镇的战略布局.     

东湖西南湖区水质监测与评价

根据东湖西南湖区的水质实际监测结果 ,按照《地面水环境质量标准》(GB3838- 88)进行多参数综合评分 ,并采用模糊数学方法对湖区水体类别作出了综合评价     

沿东陇海线产业带区域流通中心网络的构建研究

根据区域物流网络系统的特性采用模糊聚类方法对沿东陇海线产业带12市县进行流通中心层次分析,得出两大核（徐州、连云港）、两小核（邳州、新沂）、两轴线（沿东陇海线、沿海线）的＂三两＂产品流通中心空间网络格局,并在此基础上采用＂金字塔＂模式构建了沿东陇海线产业带流通中心3级层次体系,形成多层次、点线面有机结合的立体区域流通中心网络系统。     

华东电网有限公司"十五"重点技术创新和"十一五"科技规划综述

在电网安全经济运行、电网技术装备水平、区域电力市场建设和运营、信息技术及其应用和管理软科学等方面全面介绍了"十五"期间华东电网所取得的主要科技成果,具体给出了2001～2005年华东电网公司共获得省部及科技进步奖30项、发明查利申请和授权6项、实用新型去利和软件看作权申请和授权22项.从电网规划和建设、电网安全优质经济运行、电网设备改造和技术升级,电网自动化和控制、区域电力市场建设到电力环保和电网安全管理等方面全面论述了华东电网有限公司"十一五"科技规划.     

华东地区电动汽车发展趋势及用电需求预测

对2020-2040年华东地区电动汽车用电需求进行预测。首先对华东地区电动汽车保有量进行预估,然后利用平均用电量法和油耗计算法分别预测电动汽车的用电耗能情况。最后分情景对电动汽车引起的用电负荷进行预测。结果显示,华东地区电动汽车保有量2020-2030年快速增长,年均增长率为79.11%,2040年达到3720万辆。电动汽车引起的用电需求2020年、2030年和2040年分别为7 TWh、132 TWh和198 TWh,年均增长率从24.60%降至4.11%,2020-2040年整体年均增长率超过18%。2040年电动汽车年均用电负荷增长率为2.27%,最低负荷为41859 MW,最高负荷为93021 MW。     

福建电网在线稳定控制系统中对华东电网实时动态等值的研究

福建电网的在线稳定控制系统进行稳定计算时需要华东电网的实时动态等值模型.文章首先确定了华东电网等值系统的网络结构,保留了关键的线路和节点,将同调机群等值为相应机组.通过研究等值系统参数和实际系统变量之间的变化规律,提出了在实际运行中根据采集到的信息对等值系统参数进行实时修正的方法.计算结果表明,采用文中方法得到的等值系统能比较准确地模拟实际系统并反映电网运行方式的变化,从而更有效地利用联络线的输电能力.     

基于TPSC技术的短路电流限制器在华东电网中的应用研究

基于TPSC技术的短路电流限制器作为一种新型FACTS设备,不仅能够有效地抑制短路电流,而且具有不改变电网正常情况下的有功、无功和电压分布的优点。对基于TPSC的短路电流限制器在华东电网中的应用进行了全面的研究,探讨了华东电网的短路电流水平、限制器的布点和抑制短路电流效果、限制器安装后系统的暂态稳定性等问题,并进行了限制器基本原理的电磁暂态过程仿真。     

加快西北地区电力开发实施西电东送战略

对如何加快西北电力开发、实施西电东送,提出了建议。建议要拓展比西北地区更大范围的电力市场,提高西北电力在东部电力市场的竞争力,争取国家有鼓励西电东送的经济政策,西北电网实施750kV电压等级,尽早建设750kV试验工程等。     

分频相位分析技术在断层解释中的应用

相干技术通常是识别断层的常用方法,但在实际勘探过程中．常规的相干分析技术在识别复杂地质条件下的断裂系统有一定的不适应性。对此,本文开发了分频相位技术来解决常规相干的不适应性．利用分频突出断层响应的最优势频带．和相位对地层产状变化敏感的特点．克服了传统相干对垂向断距小的断层识别能力不足的问题。并将该技术应用在上海平湖地区及辽东地区,证实了分频相位技术针刈具体的目标研究区其优势频率的断层分布特征具有其独特的作用。     

概率神经网络在丽水——椒江凹陷月桂峰组沉积微相识别中的应用

由于海上钻井取芯较少,所以东海陆架盆地丽水—椒江凹陷古新统月桂峰组地层沉积微相识别存在局限.运用概率神经网络对研究区进行沉积微相识别.首先,通过地震相-沉积相响应分析和测井曲线主成分分析,发现研究区地震相和沉积相之间存在耦合对应关系,因此选择地震相作为概率神经网络输入项中的范畴自变量参数,同时提取出能对沉积微相区分较好的自然伽马、自然电位、声波时差、密度测井、补偿中子、井径测井曲线值作为概率神经网络输入项的数值自变量;然后,选用2 199个学习样本对神经网络进行训练,经过65次试验,搜索出变量的最佳平滑因子,建立研究区20种沉积微相类型的判别模式;最后,利用建立的神经网络对研究区沉积微相进行识别.结果表明：跟岩芯分析的结果对比,运用概率神经网络识别的结果准确率达到90％以上,该方法应用于未取芯井区域沉积微相的识别具有可行性.