基于B/S模式的成像测井仪调试台架通信接口设计

针对客户机/服务器(C/S)模式和传统浏览器/服务器(B/S)模式通信接口的特点,在对传统方案深入研究的基础上引入嵌入式Web和Java Applet技术,设计出一款基于Web的成像测井仪调试台架通信接口。所设计的通信接口,充分利用了两种通信模式的优势,不但具备B/S模式客户端软件'零'维护的特点,而且实现C/S模式下数据传输的快速与安全。同时,通信接口对前端机和上位机的任务进行合理分配,使其充分发挥各自优势,提高调试台架整体性能。

Matlab COM组件在极板测试系统中的应用

根据极板测试系统数据处理的要求,分析了常用正弦信息幅度值算法。并利用Matlab COM Builder开发了数字相敏检波组件,最后给出了该组件在测试系统软件中的使用的方法。

基于C/S模式的成像测井仪器调试台架软件系统研制

根据微电阻率扫描测井仪调试台架软件功能需求,在对比C/S和B/S两种通讯模式基础上,确定基于C/S模式的软件通讯结构。为提高调试台架软件的可移植和扩展性,引入相应软件技术:前端机通过内核模块方法和多线程技术实现驱动程序动态管理和功能模块独立;上位机中采用MDI软件框架和组件技术实现结构开放和功能独立。微电阻率扫描测井仪调试台架软件系统设计结构扩展性强,组件功能可复用性强,方便移植到同类调试台架。

“权重法”在东濮凹陷卫城81断块沙四段储层评价中的应用

用“权重法”对东濮凹陷卫城 81断块沙四段储层进行了评价。结果为 :Ⅰ类油层组有 2个 ;Ⅱ类油层组有 16个这一评价结果。

裂缝性火山岩储层加砂压裂改造的综合配套技术

松辽盆地裂缝性火山岩储层的改造工艺措施较为有限,严重地影响了对其含气特征的认识与开发效果。为此,开展了针对裂缝性火山岩储层的人工裂缝破裂与延伸影响因素研究、耐高温低伤害压裂液体系研究,并针对裂缝性火山岩储层改造工艺措施进行优化,采用高黏液、优化射孔、多段塞支撑剂注入等措施提高施工成功率及压后效果,形成了裂缝性火山岩储层加砂压裂改造关键技术系列:小型压裂测试资料处理解释技术、多裂缝控制及降低滤失技术、压后返排工艺技术、火山岩优化设计技术等。应用结果表明,该配套关键技术可以满足生产的需要。

风电场风速预测模型研究

介绍了两种风电场风速预测模型,分别是BP神经网络模型和小波-BP神经网络组合模型。BP神经网络模型是风速预测中常用的模型之一,小波技术和BP神经网络结合,即为组合模型。小波技术将风速时间序列按时间和频率两个方向展开,体现了各成分对预测值贡献率的不同。将BP神经网络模型和小波-BP神经网络组合模型分别应用到我国朱日和风电场的逐时风速预测中,从预测结果对比得出组合模型更适合该风电场的逐时风速预测。

1991年江淮梅雨期OLR场的特征

该文利用美国 NOAA 卫星1991年(及1980和1985年)雨季候平均 OLR 资料及常规天气观测资料,对1991年江淮洪涝梅雨的 OLR 场特征进行分析。分析了1991梅雨期的 OLR及其距平场以及季内变化(ISV)的经、纬向传播特征;揭示了 ITCZ 与副热带高压的变化与梅雨的关系以及青藏高原 OLR 的异常与梅雨的关系;指出西太平洋 ITCZ 的提前出现以及青藏高原冬季 OLR 的正距平(积雪少)是1991年洪涝梅雨提前发生的先兆。最后分析了1991年梅雨活跃期与中断期的 OLR 分布特征,并与印度季风雨相比较,发现两者开始日期不同,且活跃期的位相有时相同,有时相反。指出中国梅雨的复杂性主要由于中纬度冷空气与低纬度两种(东亚及南亚)季风气流的相互作用所致。

电磁场处理油田水防垢机理研究

结垢是油田注水过程中一个破坏性问题,它能使地面注水设备和井筒内造成堵塞或在地层内引起地层伤害。因此研究油田水防垢已经在油田生产中显得越来越重要。采用不同频率的脉冲电磁场处理油田水后,电导率、表面张力、结垢量等最大变化率分别为5.5%、10.8%、40%。根据试验结果,从分子结构、电磁场诱导微晶的形成方面,探讨分析了作用机理。

电法修复石油污染土壤装置的研制

电法修复是目前治理石油污染土壤的主要技术之一。文章研制了"电法修复石油污染土壤装置",并进行了电法修复石油污染土壤实验。通过模块化的土壤处理室和电极室的组合,在污染土壤中产生不同电场。电解液循环控制系统实现了电解液p H值的自动中和,保证了电法修复土壤过程的持续进行。实现了电极电压、电场电压、温度等参数的自动测量、处理及显示,减少了实验误差,提高了实验精度。实验表明电法修复石油污染土壤效果良好,除油率达到了85%以上。

便携式10^(10)n/s中子发生器电路的研制

介绍200kV/2mA靶极高压倍压电路的结构,分析其等效电路,提出用增大变压器漏感的方法减小无功功率。介绍用Vicor功率模块和VMOS场效应晶体管研制的中子管气压自动控制的恒流源电路。

ASP汽车产业链平台数据传输问题研究

汽车产业链平台已经成为汽车行业的领先平台,它为汽车制造商、服务商、供销商提供了优质的服务,然而由于产业链平台涉及的业务繁多,如何提高数据传输效率成为一个关键问题。就产业链平台数据传输方式进行了分析,提出一种可行的提高传输效率的解决方案。

14MeV脉冲中子非弹性散射γ谱的测量

论述了中子和原子核相互作用的几种反应 ,利用各反应在时间上的差异 ,采用双门减本底的测量方法来测量非弹性散射 γ谱 .利用碳、氧的非弹性散射 γ射线能量高、能量差别大的特点 ,以碳、氧为指示元素测量水和石蜡的非弹性散射 γ谱 .开设这一实验 。

智能客户端部署和更新技术的研究

本文在分析国内外智能客户端研究情况的基础上,针对智能客户端智能更新的技术进行研究,研究内容包括:对智能客户端智能更新方法的介绍,提出用UAB和EMAB模块实现智能更新的解决方案。

塔里木盆地塔中地区古生界油气成藏体系

油气成藏体系是地表以下含油气的自然系统,它包括了形成油气藏的一切必要元素以及这些元素之间有效的配置结构,其中的元素是烃源岩、输导体系和圈闭。塔中早古生代和晚古生代成藏体系的烃源岩、输导体系和圈闭均为分离状,都属于三位成藏体系,但前者的油气来源单一(单源),后者的油气来源多样(多源),故两者分别被称之为塔中早古生代单源三位成藏体系和塔中晚古生代多源三位成藏体系。烃类流体主要来源于塔中北斜坡烃源岩,烃类流体沿不整合面和志留系砂岩层侧向运移,再沿断裂向上运移,分别为早古生代和晚古生代成藏体系提供油气。

增程式电动汽车串联再生制动控制策略

针对增程式电动汽车再生制动控制问题,首先对增程式电动汽车制动系统特性进行了分析,然后综合考虑了制动系统的稳定性、驱动电机的最大转矩以及机械制动与再生制动的分配三方面因素,提出了一种增程式电动汽车串联再生制动控制策略。最后,在FTP、HWFET和NEDC循环工况下的仿真结果表明：所提出的串联再生制动控制策略能够在保证车辆制动系统稳定性的前提下,有效地提高增程式电动汽车能量回收能力。

青藏高原OLR场的季节变化特征

该文利用１９７９～１９９１年卫星观测的ＯＬＲ逐候资料，分析青藏高原ＯＬＲ场的季节变化特征，结果表明：青藏高原ＯＬＲ场具有显著的季节变化特点，在冬、夏两季高原ＯＬＲ场表现为“缓变”态，在春、秋两过渡季节表现为“急变”态，同时发现，在春季高原西南部出现持续强的ＯＬＲ候际正变化区，表明高原加热场在春季的持续加强。各年高原ＯＬＲ场的季节变化有很大差异，在高原夏季来得早且季节过渡快的年份，相应印度地区的季风雨偏多；在高原夏季来得晚或正常时，印度地区的季风雨偏少或正常。

亲历式能谱测量仿真实验系统设计

针对现有核物理实验仿真系统教学效果方面的问题,提出了新型γ能谱测量仿真实验系统设计方案。该仿真系统使用模拟核放射源、模拟核辐射探测器代替原实验系统的核放射源和核辐射探测器,构建基于STM32F407的γ能谱测量仿真实验系统,获得与原实验系统相同的实验效果,而且结构与原实验系统相同。该仿真实验系统可以让学生获得γ能谱测量实验"真实"体验,达到实验目的。

康普顿散射实验仿真系统设计

针对康普顿散射实验需要较强放射源、安全管理难度大的问题,提出康普顿散射实验仿真系统的设计方案。该仿真系统由工作台控制系统和模拟核探头组成。实验台控制系统通过传感器探测模拟放射源类型、确定有无散射样品和散射角度等实验状态;基于STM32F103的模拟核探头根据实验状态产生符合特定散射能谱的仿核电压脉冲,获得与真实实验系统相同的实验效果。

电动汽车IPMSM滑模观测器速度控制方法

增程式电动汽车在实际运行中容易产生驱动电机内部参数不确定性和外部扰动的问题,制约了控制系统性能的进一步提升,针对此问题开展电动汽车内置式永磁同步电机速度跟踪控制的研究。为电动汽车驱动电机设计了常规的基于扰动上下界的滑模速度控制器。为了抑制抖振,采用滑模观测器对扰动进行观测,将观测结果前馈至控制器内部,对驱动电机中扰动进行补偿,以降低滑模控制器中的抖振。在ECE工况下对基于上下界的滑模控制和基于观测器的控制方案进行了仿真和实验,对速度的跟踪性能和抖振的削弱性能进行了对比,结果显示负载不发生变化时速度跟踪误差由±0.08km/h缩小到±0.01km/h,负载发生变化时,速度跟踪误差由11.3km/h缩小到1.6km/h。

带光滑L_(1/2)正则化项的神经网络逆向迭代算法收敛性分析

L1/2正则子比L2正则子更具稀疏性,有更强的剪枝能力;但其非凸、非光滑以及不满足Lipschitz条件的函数性质,使神经网络训练过程易于出现数值振荡现象,并且给收敛性分析带来理论困难。用光滑函数逼近L1/2正则子在克服数值振荡的同时可以保证目标函数具有良好的连续可微性质。针对提出的带光滑L1/2正则化项的逆向迭代神经网络模型,证明了误差函数的单调递减性质及算法的确定型收敛性:弱收敛和强收敛。数值实验表明,新的逆向迭代学习算法较已有算法保证了输入向量序列在训练过程中的稳定性及稀疏性,并有较好的泛化能力。