断块油藏高含水期水驱规律研究

大港油田油藏类型大多为断块油藏,断层多、断块小、储层非均质性强,且绝大多数已进入高含水、高采出程度阶段,目前,水驱效果不理想。为了进一步改善油藏水驱效果、提高水驱采收率,应用室内高温高压物理模拟实验、油藏数值模拟等技术手段,对断块油藏高含水开发后期的水驱油规律和特点进行了研究。结果表明：断块油藏水驱油效率随长期注水开发储层润湿性向亲水方向变化而逐渐增大;在极限含水以后,通过提高注水倍数虽然仍能提高驱油效率,但需要较长的时间和较高的耗水量。研究成果对高含水油田开发调整思路的制定具有一定的指导、借鉴作用。     

一种无需测距的无线传感器网络加权质心定位算法

目的提出一种无需测距的加权质心定位算法:RFWCLA(range free weighted centroid locali-zation algorithm)。方法算法利用相邻节点的邻节点集,估计出节点到相邻信标节点间的距离,从而进行加权质心定位。结果仿真结果表明,相比于质心定位算法,RFWCLA算法提高了定位精度。结论 RFWCLA是一种有效的无线传感器网络定位算法。     

基于向量相关距离的新型RAIM算法

用户自主式完备性监测RAIM是卫星导航系统的重要组成部分,是指根据用户接收机的多余观测值监测用户定位结果的完备性.在现有的RAIM算法中,比较普遍的是利用伪距多余观测量实现粗差卫星的探测和识别的最小二乘残差法和Parity相关系数法.在旧有的以相关分析RAIM算法基础上,进行矩阵变换得到设计矩阵,重点考察设计矩阵向量间的相关系数和相关距离,作为粗差探测和识别的研究对象.通过向量相关距离时间序列,可以区分单个粗差和多个粗差的粗差集.本文提出的基于相关距离的RAIM算法,克服了现有RAIM算法中由于相关系数自身相关的缺陷而使得粗差探测失真的技术问题,并且具有利用矩阵变换计算相似距离,方法更加简便的优点,从而使得粗差识别更加清晰,识别多个粗差.     

基于流量预报的无线传感器网络自适应拥塞控制路由协议

基于按需距离向量路由协议,提出了一种针对无线传感器网络的自适应拥塞控制路由协议,所提出的协议根据时间序列预报算法获得未来时刻的网络流量预报值,并由此判断节点的拥塞程度以便预先采取分流措施,实现对路由的自适应控制. NS2仿真实验表明,该协议有效地提高了网络性能,特别是对网络拥塞和流量均衡的改善较大.     

改变历史的橡胶树

1890年的斯里兰卡,曾经占据世界领先位置的咖啡种植业正处于空前危机之中。持续了15年的咖啡锈病,让斯里兰卡的咖啡产量下降到只有原来产量的二十分之一。更为糟糕的是,虽然殖民斯里兰卡的英国政府派出了优秀的植物病理学家帮助寻找对策,可当时的技术条件还是对咖啡锈病毫无办法。面对被锈病几乎摧毁殆尽的咖啡园,绝望的种植园主们最终无奈地选择了放弃。染病的咖啡树被销毁,与咖啡树生长环境颇为相似的茶树被用来填补咖啡园的土地。这个转变不仅让英国让出了世界茶叶贸易的"头把交椅",也对英     

基于系统误差估计残差的错误关联检测方法

在多传感器数据融合系统中,航迹关联是后续融合处理的基础。由于随机噪声、系统误差以及虚警漏报的干扰,航迹关联结果中常常包含错误关联,错误关联对后续融合处理的影响是灾难性的。目前尚缺乏一种有效的错误关联检测手段。根据系统误差估计与航迹关联相耦合的特点,提出了利用系统误差估计残差来对错误关联进行检测的高斯检测器和卡方检测器。仿真实验表明,所提两种检测器能够有效地检测错误关联,具备良好的实际应用前景。     

闸门控制系统改造的应用研究——以渠村分洪闸为例

<正>渠村分洪闸位于大堤桩号47+776～48+525处,该闸为钢筋混凝土灌注桩开敞式闸门,采用固定卷扬式启闭机,自从闸门建成以来,没有进行过重大技术改造,一直使用线控技术,经过多年的使用,笔者发现闸门的控制系统存在如下问题:控制操作准确率、自动化程度低,效率不高,控制部分故障多;控制技术落     

数据融合中的残差建模分析与融合算法

多传感器数据融合系统中,传感器之间存在着难以精确建模的系统误差。即便经过校准,仍然会存在残差。残差的量级与随机观测噪声相当,不同的是,残差是一种随时间慢变的系统误差。目前文献中缺乏有效的残差分析建模手段,从而难以提高融合精度。针对上述问题,建立了残差的数学模型,进而提出了残差补偿航迹融合算法。算法将残差增广至目标状态向量,在状态估计的同时完成残差补偿。仿真结果表明,残差补偿算法极大地提高了目标状态估计的精度,显著改善了机动目标的跟踪性能。最后使用雷达实测数据对算法进行仿真,验证了算法可应用于实际工程系统。     

一种基于CUDA的三维点云快速光顺算法

提出了一种基于CUDA的点云光顺算法。算法细分成点云空间划分,K邻近搜索,法矢估算以及光顺等四个独立的且并行程度非常高的步骤。设计了基于CUDA的点云空间平均单元格划分算法及数据结构,有效提升了点云的划分效率;设计了基于CUDA的空间K邻近搜索算法;改进了点云法矢估算方法,提出了高斯加权的法矢计算方法,有效改善了法矢估算效果;在光顺过程中加入了邻近点的面积影响因子,缓和了过光顺等不足。最后通过实验验证了算法的有效性。     

一种基于弱标签的三维模型语义自动标注方法

随着三维应用的普及,三维模型大量产生并广泛传播。由于三维模型广泛应用于计算机辅助设计、三维游戏、电影特效制作等诸多领域,已经形成了大量的三维模型数据库。三维模型语义标注的目的是给出描述其语义的标注词,是三维模型管理和基于文本的三维检索的关键技术。针对互联网大量存在的弱标签三维模型现状,提出一种基于弱标签的三维模型语义标注方法LPMLL,首先,采用半监督学习方法进行标签传播,得到标注词置信度,达到提升训练集的目的。然后,采用一种基于最大后验概率准则的方法进行多标签学习,得到最终标注词。实验数据表明了该方法的有效性。