泌阳凹陷王集地区油气差异分布及控制因素

泌阳凹陷王集地区是一个两翼相对宽缓的不对称鼻状构造,向深凹区倾没,与砂体耦合发育,是油气运移的有利指向区。新采集处理的开发地震资料精细解析发现:北东向主控断层平面分布的分段性和纵向发育的分期性及与不同规模砂体的配置,控制了王集地区不同区块油气富集程度有差异、不同构造位置油气藏类型有差异及不同层段的油气富集也有差异。以此指导该区井位部署,发现了B166-1,C50等井区油气富集区块,并扩大了W20井区含油面积,新增地质储量476.56×104t。     

春光油田西北部沟谷型冲积扇油藏复合砂体主控因素分析

针对沟谷型冲积扇砂体控砂因素多样、纵向上多期叠合,平面上变化不一、侧向快速变化的特点,综合地震、岩心、测井和钻井等资料,对春光油田西北部沟谷型冲积扇在区域构造演化特征和沉积体系分析的基础上明确不同期次砂体控砂因素,建立了不同成因砂体构型模式,形成了一套适用于沟谷型冲积扇在勘探评价早期阶段的砂体预测方法。经研究认为,春光油田西北部沟谷型冲积扇早期沉积的砂体控砂因素主要为构造控砂和相带控砂,后期沉积的砂体控砂因素主要为相带控砂。     

泌阳凹陷毕店地区油气成藏主控因素分析

应用系统的研究思路,以现代石油地质理论为指导,探讨了毕店地区油藏成藏条件与成藏主控因素。毕店地区成藏条件优越,各成藏要素具有良好的空间配置,紧邻生油中心,砂岩厚度百分比在20%～40%之间,生、储、盖层交错式配置,圈闭条件较好;该区已发现的油气藏类型以断层+岩性油气藏为主,油藏的形成和分布受到多种因素的控制。     

基于GPRS的电力系统远程监控设计与研究

以电力远程监测系统领域现阶段的技术为参考,提出了一种基于GPRS无线通信技术和以ARM为内核的高性能的嵌入式微处理器的电力远程监测系统。首先简述了GPRS无线业务特点及其嵌入式系统技术,然后重点介绍了基于GPRS的电力线路监控系统的组成、原理,给出了硬件原理图,对具体的软硬件设计过程进行了简要的阐述。实践证明GPRS技术非常适用于要求实时性的、大数据量传送的应用场合。     

基于自主可控的信息安全管理体系

<正>真正意义的信息安全首先意味着重要信息系统要依靠自主可控的技术和产品建立,核心系统不再受制与人,依靠自身研发设计全面掌握产品核心技术,实现系统从硬件到软件到服务的全程可控。但自主可控并不等于安全。没有严格的管理手段即便再安全的产品也会漏洞百出。因此,在自主可控     

基于等级保护的大型企业安全防护设计与实现

文章通过对信息安全等级保护的核心防护思想分析,结合大型企业网络系统的结构特点、管理特点以及安全现状,提出“分层纵深防御”的防护思路。通过划分安全域,不同域内的信息系统根据安全等级不同分别实行相应等级的安全防护,同时明确边界和各域之间的关联关系,分别实行域内、域间以及边界的安全防护。横向安全防护层面逐渐深入,纵向安全防护力度自下而上逐渐增强,达到了纵深防护的目的,企业网络系统的防护能力得以加强。     

等级保护与关键基础设施防护的融合研究

文章通过对信息安全等级保护工作思路和关键基础设施防护思路对比分析,认为二者在最终防护目的上基本是一致的,都要求重点保护对于机构或国家来讲都是非常重要的信息系统.在此基础上,文章分析了二者在各个环节可能的融合点,包括系统定级、分级保护、系统保障、部门合作以及法律问题等.通过分析二者的相似点和不同点,文章认为等级保护工作可以充分吸收关键基础设施防护的精髓,不断完善,从而使等级保护工作达到全面地保护信息系统的目的.     

基于BP神经网络的铁液碳、硅含量预测

建立在多元回归基础上的传统热分析法存在预测模型函数形式有过强的人为限定,以及对生产条件变化缺乏自适应的问题,为了解决上述问题,本文把BP神经网络算法用于热分析中,构造预测铁液C、Si含量BP神经网络。利用38组实验数据对网络进行训练,获得预测网络模型,然后采用该模型对8组验证样本进行预测,预测C、Si含量的绝对误差分别为0.12%和0.16%。结果表明:该方法能够避免建立模型时人为限定,提高预测精度;对于不稳定的生产条件,具有较强的学习能力和适应能力。     

三种槽式太阳能热互补联合循环发电系统性能分析

太阳能热互补燃气蒸汽联合循环发电（ISCC）技术是一种高效、清洁的发电方式,既可降低太阳能的发电成本,又能减小联合循环的燃料消耗。以导热油为导热工质、太阳能直接发生系统（DSG）、以压缩空气为导热工质的3种槽式ISCC系统作为研究对象,从典型天性能、年性能及经济性能3个方面对3种ISCC系统进行对比分析。结果表明：与DSG集成的ISCC系统的热力性能及经济性能均最优。     

模糊神经网络在冲天炉铁液质量预测中的应用

将模糊神经网络用于冲天炉铁液质量预测,构造了一个5层前馈网络,利用27组实验数据对网络进行训练,并对4组未知样本进行预测.结果表明,与目前所用热分析法相比,该网络模型在处理铁液质量这类在一定程度上具有不确定性的多变量非线性对象方面,能够消除建立模型时人为限定,提高预测精度;有效处理模糊信息,而且具有较强的学习能力,适应能力和泛化能力.