基于功图的油井动液面计算模型及应用

针对油井动液面实时监测困难和基于地面功图推算误差大的问题,以油井地面示功图为条件,运用一维带阻尼波动方程求解泵功图;并研究了泵功图曲线各点的曲率计算模型、固定阀和游动阀开闭点确定方法以及泵功图上下冲程载荷差的计算方法。结合井筒及环空流体压力分布计算相关式,建立了基于泵功图计算动液面深度的数学模型。经51口油井的计算分析,计算动液面深度与实测动液面深度的最大相对误差为14.84%,最小相对误差为0.48%,平均相对误差为3.61%;相对误差在10%以内的有48口,占计算总井次的94.1%。研究结果表明所建立的计算模型具有较高的精度,能够实现了油井动液面的实时、准确计量,提高了油井生产分析的及时性,有利于油田数字化和信息化建设。     

Q460组织异常和微裂纹控制研究

本文通过金相观察、扫描电镜分析,对Q460中板轧制过程出现的组织异常和表面微裂纹进行研究,结果发现中板上表面冷却速度过大造成组织异常,小型夹杂诱发微裂纹,在企业中定期更换中间包水口,控制中板上表面冷速,解决缺陷问题。     

自动变速器传动路线分析在异响故障诊断中的应用

本文结合自动变速器的结构原理对其传动路线进行了分析,并深入分析了异响故障的主要原因和诊断思路。     

深沟球轴承振动峰值、波峰因数与异常声关系的试验分析

在轴承振动测试的基础上,对深沟球轴承振动加速度峰值、波峰因数与异常声的关系进行了统计分析,结果表明,波峰因数、振动加速度峰值与轴承异常声之间具有密切的相关性,从总体变化趋势来看,存在一个最佳波峰因数,对轴承异常声的有效判定率最高.这一结论,能够解决轴承异常声的判定并为深沟球轴承振动峰值技术条件标准的制订提供了可靠的试验依据.     

广东省异常血红蛋白研究:Ⅰ、对广东部分地区83510人异常血红蛋白调查报告

我们从1981年开展广东异常血红蛋白调查,到1985年底共调查人数83510人,他们是梅县、韶关地区以及暨大附近几个大学的学生,从中发现425例异常Hb。发现率比全国平均数高。在这425例中有HbG 57例,HbK 135、HbG(D)118、HbE 106、HbQ 9例。除极少数例外,绝大多数患者都没有任何临床症状。此外祗要可能,都作了家系调查,发现有双重遗传,文中列出五个家系。     

Total Synthesis of Securinega Alkaloids

Naturally occurring Securinega alkaloids （1-4） （Fig. 1）, with their wide range of structural and stereochemical features, continue to provide challenging synthetic targets, since these alkaloids exhibit attractive biological activities. Securinine （1）, isolated from Securinega suffruticosa , was structurally determined to contain an indolizidine skeleton with an azabicyclo octane system together with an α,β-unsaturated γ-1actone ring.This alkaloid has been clinically used in Russia as a CNS stimulating drug, and has been shown to act as a stereospecific antagonist at the GABA binding site of the GABAA-receptor complex.     

应用模糊模型预测高压电网中的闭合过电压

在接通较长的无负载支路时 ,会出现幅度较大的闭合过电压。本文利用前人得到的数据 ,设计了一些模糊规则 ,并以此建立了一个可以预测有关过电压信息的模糊模型 ,同时给出了应用该模型的两个例子。     

时空对称性及守恒定律

文中原则上应用了角动量守恒和矢量场，证明了文中的公式。     

数据驱动下交通异常行为的双层识别模型

为实现对车辆异常行为的准确识别,提高车辆行驶的安全性,提出了一种基于支持向量机(support vector machine, SVM)、监督学习与长短期记忆(long short term memory, LSTM)深度学习的交通异常驾驶行为双层识别模型。首先,对车辆轨迹数据筛除和滤波,构建异常行为数据集;其次,从异常行为轨迹特征中提取出特定异常行为的特征标签,并人为标定在训练集中;再次,构建SVM模型对训练集进行粗识别,基于SVM的二分法原理,从测试集中筛选出异常行为;最后,通过LSTM时间序列模型构建具体种类的异常行为模型,并通过深度学习的方法,从异常行为数据中细分为蛇形驾驶、急速变向、侧滑、大半径转弯、快速U型转弯、急刹车等具体的异常驾驶行为。本次实验选用下一代仿真(next generation simulation, NGSIM)数据中US-101高速公路和peachtree城市道路的数据集的轨迹数据验证SVM和LSTM双层识别模型的性能,包括均方根误差、识别准确率等。结果表明,构建的双层识别模型在第一层有98%的识别准确率,第二层有超过80%的识别准确率,可以较为准确地识...     

面向域名解析系统的知识图谱构建与应用方法

为提高网络域名系统(domain name system, DNS)服务器日志分析能力,综合多种技术提出了构建面向域名解析系统的知识图谱。首先,应用域名解析、权威域名服务器、别名解析、自治系统等基本原理设计了基于aiohttp和dig技术相结合的数据采集方案,构建了相应的领域知识库;其次基于该知识库设计和构建了面向域名解析系统的知识图谱,其节点规模达近500万;然后应用该知识图谱解决web日志中异常访问行为识别效果差的实际问题。以某国家网络信息安全科研机构的网络服务器日志为研究对象,对比是否采用知识图谱进行实验：在爬虫行为、域名暴力解析行为、DNS重复解析行为的识别实验中,F₁值分别提高了14.88%、47.23%和91.63%。结果表明,该知识图谱能够有效提高web日志中异常行为识别率。