深层煤层气压裂技术的研究与应用

水力压裂是煤层气开采最有效的方式,延长矿区深层煤层气井的煤层深度达2000 m左右,由于煤层埋藏深和施工压力高等特点,压裂技术难度大,没有成熟的经验可以借鉴。介绍了延长矿区深层煤层气压裂技术,该压裂技术采用了活性水压裂液、大排量低砂比、脉冲加砂和复合支撑的思路,目前该技术已成功在延长的深层煤层气井上进行了2口井的现场压裂试验。     

高职教育运行中适应经济发展的动态机制

高职教育是直接服务于地方经济的教育,而经济始终处于发展变化之中,它要求教育教学过程中要有一种动态机制与之对应。因此,高职教育运行中确立全程式的动态机制是必需的。     

超冷玻色气体中的电磁感应透明

研究了超冷玻色气体中的电磁感应透明现象.利用平均场理论,考虑处于所有能级的原子被光势阱所囚禁,本文导出了系统的色散关系并计算了在超冷原子气体中传播的慢光的群速.     

抑郁症研究和治疗的新靶标:JNK信号通路的作用

c-Jun氨基端激酶(c-Jun N-terminal kinase,JNK)属于丝裂原激活的蛋白激酶(mitogen-activated protein kinase,MAPK)家族中受应激激活的一类激酶.众多研究表明,在神经萎缩、炎症反应、氧化应激、心理应激事件中均显著涉及JNK的激活,而这些事件均与抑郁症紧密相联.近年来运用基因敲除和JNK抑制剂等手段证明JNK的确参与抑郁症状的调控;同时不少抗抑郁药的疗效涉及对JNK活性的调节,这些已初步确立JNK与抑郁症之间的关联.本文综述了近年来报道有关JNK与抑郁症关联的研究结果,并全面地考察了其可能的作用机制,涵盖神经萎缩、神经发生、神经突触可塑性、神经炎症、氧化应激、神经兴奋性毒性和糖皮质激素抵抗7个方面,提出确立JNK为靶标进行研究抑郁症的新途径.此外,结合目前围绕JNK进行药物研发和干预JNK途径带来的抗抑郁效果的研究进展,我们认为以JNK为靶标治疗抑郁症具有可观的应用前景.     

有关毕业生心理困难问题的案例分析

前言 毕业生在高校里是一个极为特殊的学生群体,时常承受着来自学业、就业甚至家庭等各方面的压力,同时心理状态普遍表现为敏感和脆弱,承受能力差;     

基于Hankel矩阵改进TLS-ESPRIT算法的散射中心参数提取及RCS重构

基于几何绕射理论(geometrical theory of diffraction, GTD)的散射中心信号模型可以精确描述隐身目标电磁散射特性,将总体最小二乘-旋转矢量不变技术(total least squares-estimating signal parameter via rotational invariance techniques, TLS-ESPRIT)算法引入此模型中,为散射中心提取提供了超分辨率算法。针对TLS-ESPRIT算法在低信噪比条件下估计精度不高的问题,引入Hankel矩阵改进TLS-ESPRIT算法对回波数据处理的过程,改进后的算法提高了在低信噪比情况下对散射中心参数估计的精度,具有更好的噪声鲁棒性。在对目标的识别以及雷达散射截面(radar cross section, RCS)重构方面具有重要意义。     

学术精品学报编辑的理念、意识与能力

编辑是高校学报出版工作的中心,学报编辑必须树立学术精品理念,强化服务意识,提高编辑业务水平,通过艰苦、细致的工作创特色、出精品,积极打造反映高校科研水平和学科特点的精品学术期刊,促进学报持续、健康的发展,为实现"十二五"期间国家对新闻出版业发展的重点任务和新闻体制改革奠定坚实基础。     

基于支持向量机回归的煤层含气量预测

为了探讨煤层含气量的有效预测方法,将支持向量机回归方法用于建立煤层含气量预测模型。利用所选的测井参数,采用基于小样本理论的支持向量机回归方法建立测井参数与煤层含气量的关系模型,对煤层含气量进行预测。实例分析表明,选取适当的测井参数,利用支持向量机回归方法建立的煤层气含量预测模型,其预测结果与实测结果的误差小。     

基于灰色关联分析的储层含油气性气测解释方法

为了探讨储层含油气性评价的有效方法,将灰色关联分析用于储层含油气性气测解释.气测资料与储层含油气性具有较强的相关性,通过气测参数之间的相关分析,可以确定相对独立的储层含油气性气测解释参数.选取储层含油气性构造参考序列,把储层对应的气测参数当作比较序列,利用均权灰色关联分析求得不同气测参数与储层含油气性的关联度,进而确定待识别储层与已知含油气性储层加权灰色关联分析模型中不同气测参数的权重.将待识别储层对应的气测参数当作比较序列,利用加权灰色关联理论进行相关分析,得到待识别储层与已知含油气性储层的关联度,建立适当的隶属函数,并根据最大隶属度原则确定待识别储层的含油气性.分析结果表明,基于气测资料均权和加权灰色关联分析储层含油气性模式识别方法对数据量没有太高的要求,且计算方法简单,正判率高.