云计算与物联网的融合

近年来,随着物联网相关技术的快速发展,其很快成为新的研究热点。但由于其网络规模的日趋庞大,越来越迫切地需要一个计算能力强大的支撑平台。本文对云计算与物联网之间的关系进行分析,并对它们的融合前景进行展望。     

浅谈西部地区地震资料质量监控方法

西部地区表层结构、地下构造相对复杂。表层速度的横向变化不满足线性动校正前提,提出了一种利用大炮初至信息迭代拟合的方法来监控地表物理点位置;不同地表激发子波不同,经过地层衰减后信号也有所差异,从这两个方面来监控西部地区激发效果;不同地表检波器接收资料品质有较大差异,共检波点道集分析在质量监控环节发挥了重要作用。     

云计算和网格计算对比分析

本文简单介绍了云计算服务类型,云计算和网格计算的相似与不同。同时本文探讨了云计算优于网格计算的地方,两者面临的共同问题以及一些安全方面的问题。本文以Amazon Web Services为例,实现云计算需要三个部分：瘦客户机（或者能够在胖瘦之间切换的客户机）、网格计算和效用计算。网格计算将独立的计算机连接成一个大的基础设施,充分利用闲置的资源。效用计算就是支付在共享服务器上使用的服务,就好象支付公共事业一样（比如：电力、天然气等）。通过网格计算,可以把计算资源作为效能。     

道路复合材料防撞护栏研究进展

防撞护栏在事故发生时是一种能有效减小伤亡的安全措施.本文主要介绍了道路护栏的分类及防撞作用机理,同时分析了几种常见的复合材料护栏(玻璃钢护栏、PVC护栏、PP护栏、PE护栏)的研究现状,技术性能及应用特点,推测了今后道路防撞护栏的发展方向.     

大斜度稳斜段导向钻具复合钻进特性模拟分析

利用纵横弯曲连续方法建立了导向钻具复合钻进特性分析模型,分析了导向钻具结构参数、上稳定器位置和直径、钻压等因素对导向钻具组合复合钻进效果的影响.结果表明：适当减小导向钻具的弯角和稳定器直径有利于提高复合钻进稳斜效果;上稳定器直径和位置对复合钻进效果影响均比较明显,上稳定器安放位置可以依靠短钻铤长度来调节;转盘转速对复合钻进效果影响不明显,钻压则较为明显;常规Φ215.9 mm井眼,复合钻进时的增斜趋势随钻压的增加而变弱,适当增大钻压有利于提高复合钻进稳斜效果.     

紫花苜蓿石油污染耐受力的研究

为研究紫花苜蓿（Medicago sativa）对石油污染物的耐受力,于2012年4月采集土壤进行盆栽实验,设置原油污染水平为0,5000,10000,20000,40000 mg/kg五种不同的浓度,每一浓度三组重复,调查目标植物的出芽率、株高、枯萎率和植物干重,研究不同浓度原油污染物对土壤理化性质的影响,并进行植物生长相关性影响分析。结果表明：土壤原油浓度5000 mg/kg时,植物种子的出芽率略高于无污染对照,土壤原油浓度在10000-40000 mg/kg时,延缓发芽时间并抑制种子的出芽率;紫花苜蓿的株高、植物干重均随原油浓度的增大而减小,土壤原油浓度40000 mg/kg时,植物生长后期出现叶片的枯萎。     

配网自动化管理的探析

将信息技术与自动化系统相结合,大规模地对配网自动化管理进行改造,可以全面提高供电的质量和可靠性.本文着重对配电网络进行监控、运行、维修等方面进行研究,并对配网自动化管理与信息技术应用相结合进行探讨,最终实现电力系统的全面提升,为用户提供更好的服务.     

相似物理模型变形的光纤光栅传感器检测分析

为了定量化研究相似物理模型实验岩层变形过程,在3m平面应力模型上,安装光纤光栅传感器5个,通过对埋设在相似物理模型中的光纤光栅传感器的采集数据分析,研究了物理模型在微小变形和宏观移动过程中的光纤光栅传感器灵敏度,并与对应位置的百分表数据进行对比。实验结果表明,物理模型岩层变形量小于4.985 mm时,光纤光栅传感器能够准确反映岩层的移动变形情况,两者呈线性变化;变形量大于4.985 mm时,光纤光栅传感器的灵敏度会大幅降低,但其仍然能反映岩层的移动变形状态,研究对岩层变形测试技术的发展有积极作用。     

一种血浆多肽组学样本提取方法

采用液相色谱一质谱联用技术,对血浆多肽组学样品进行前处理和优化,建立了血浆多肽组样品收集方法．通过考察乙腈沉淀和加热变性两种方法对血浆中蛋白质去除效率,确定采用乙腈沉淀;进一步对乙腈沉淀法进行优化,发现2.5倍体积乙腈沉淀达到最佳效果,处理的样本适合血浆多肽组学分析．     

基于多粒度概率粗糙集与MULTIMOORA的q-RO模糊多属性群决策

为了探索q-RO(q-rung orthopair)模糊信息系统中具备稳定决策结果的多属性群决策方法,依据多粒度概率粗糙集与MULTIMOORA(multi-objective optimization by ratio analysis plus the full MULTIplicative form)建立了一种新的q-RO模糊多粒度计算模型,并用于求解多属性群决策问题.结合q-RO模糊概率粗糙集与多粒度粗糙集,提出了多粒度q-RO模糊概率粗糙集模型.利用离差最大化法计算属性权重与决策者权重,进一步建立了基于多粒度概率粗糙集与MULTIMOORA的q-RO模糊多属性群决策方法,该方法考虑了决策风险与容错能力,可提供稳定的决策结果.通过2个实际算例验证了所建立方法的可行性与有效性.