中东地区典型Mishrif储层纵向水驱渗流规律

以中东地区B油田为例分析了典型Mishrif组碳酸盐岩储层的纵向渗流规律,在当前注水压差和射孔高差下,底部注入水将窜入顶部高渗层,形成上下两个渗流通道.基于流线模拟,分析了典型底注顶采连通模式下的波及影响因素及定量认识.结果表明:典型底注顶采模式下,顶部和底部采出程度高,中部采出程度低;注水压差越小、射孔高差越大有利于增加储层中部和底部的波及程度;注水井附近存在夹层模式优于生产井附近存在夹层模式,有利于延缓油井见水;高渗透贼层降低了波及体积,其发育程度越高,注入水窜现象越严重.在此基础上,提出内部温和注水和水平井注水是此类油藏底注顶采开发的有效优化策略.     

基于Q学习参数辨识的动物学习能力评价方法

动物在特定环境下对行为决策的学习能力是其生存的重要基础,因此,如何准确地评价动物在马尔科夫决策任务中利用过去经验与重视未来奖励的学习能力,对于动物行为学与心理学研究至关重要。设置了含有状态转移概率的马尔科夫决策任务,训练家鸽在不同状态下从两个选项中做出选择,并考虑未来收益,以最大化累计奖励。实验结束后,对家鸽的行为决策进行Q-learning建模,用学习率α评估其利用过去积累经验做出选择的能力,用折扣因子γ评估其对未来奖励的重视程度。结果表明,家鸽在马尔科夫决策任务中利用过去经验与重视未来奖励的学习能力可以通过Q-learning模型参数进行评价。     

虚拟校园建立方案设计与实现

将虚拟现实技术用于GIS中建立的虚拟校园能够更形象、直观、交互地展现三维校园场景,用户能更有效地获取感兴趣的信息.文章以山西大同大学煤炭工程学院校区为例,探讨了基于虚拟现实和GIS技术建立虚拟校园的方法.用SketchUp软件辅助建模,用ARCGIS软件组织数据和场景,建立了虚拟校园,实现了浏览和查询.     

基于三角模糊数的长输管线故障树分析

利用模糊故障树分析法对长输管线系统进行分析,建立了长输管线系统失效故障树.由于缺乏足够的现场数据及实验数据,因此采用三角模糊数表示事件发生的概率,将模糊重要度分析的新方法-中值法引入长输管线系统的故障树分析中来,给出了计算方法及步骤,并用模糊重要度法对故障树基本事件进行排序.从而可以看出,为提高系统可靠性,应主要改善第三方破坏及管道初始和施工缺陷等几个因素.     

基于凝聚函数的混合属性数据聚类算法

借助于近似极大值函数的凝聚函数,将传统数据聚类问题转化为无约束优化问题求解．首先利用一阶必要条件,推导出数值属性下数据聚共中心的计算格式;其次采用类属性分解方法,提出计算类属性数据对象之间距离的新方法,井在此基础上给出混合属性下数据聚类中心的计算格式和一个能处理数值型和分类型混合数据集的凝聚聚类算法;最后选取不同初始聚类中心,使用凝聚聚类算法对英语借词进行了聚类实验和分析．结果表明,凝聚聚类算法在计算效率和计算效果方面均优于模糊k-prototypes聚类算法．     

基于区间卡尔曼滤波的多传感器信息融合

目标运行建模过程中,存在系统参数不确定的情形．将基于标准卡尔曼滤波的多传感器信息融合算法由系统参数确定的情形推广至参数不确定的情形,给出了基于区间卡尔曼滤波的多传感器信息融合算法,解决了系统参数不确定情形下系统状态估计的融合问题．给出的状态估计不再是目标的状态点估计,而是目标状态的区间估计．     

植物类异戊二烯生物合成相关酶基因研究进展

类异戊二烯化合物是自然界广泛存在的一大类天然化合物,具有重要的生物学功能及经济价值．在植物体内,类异戊二烯化合物的生物合成主要有2条代谢途径：甲羟戊酸（MVA）途径和2-甲基-D-赤藓糖醇-4-磷酸（MEP）途径．综述了国内外对植物中这2条代谢途径中相关酶基因的功能、分离情况、表达特性,以及2条代谢途径之间中间产物的交换等方面的研究进展．     

紫花地丁不同提取物化学成分检识及抗炎活性研究

目的研究紫花地丁乙醇回旋冷凝法分离乙酸乙酯提取物和水提取物的化学成分及抗炎活性。方法紫花地丁乙醇回旋冷凝法提取乙酸乙酯部位和水相部位,并对各部位进行化学成分检识。采用二甲苯诱导小鼠耳廓肿胀、小鼠腹腔毛细血管通透性、角叉菜胶诱导大鼠足趾肿胀进行急性炎症造模、炎性组织PGE2含量检测、NO含量检测等动物试验,研究紫花地丁不同提取物的抗炎作用。结果紫花地丁乙酸乙酯提取物中主要含有黄酮、蒽醌类,水提取物中主要含有糖及苷类、皂苷类。乙酸乙酯提物各剂量组对二甲苯致小鼠耳肿胀、角叉菜胶致小鼠足肿胀、小鼠腹腔毛细血管通透性均具有显著的抑制作用(P0.05～P0.01),并可不同程度降低炎性组织PGE2含量和NO含量,中剂量组作用极显著(P0.01)。结论紫花地丁的抗炎作用活性成分在乙醇回旋冷凝法提取的乙酸乙酯提取物中;紫花地丁乙酸乙酯提取物抑制了炎性组织中PGE2的生成量和NO释放量,其抗炎作用可能与降低PGE2、NO表达有关。     

基于CNN-GRU-LightGBM模型的单井产量预测方法

单井日产量趋势预测研究在油田生产中具有重要意义。由于油井生产工况复杂,难以准确预测日产量,本文建立了基于多变量时序数据的产量模型。基于卷积门控循环单元（Convolutional Neural Network – Gate Recurrent Unit, CNN-GRU）提取深层特征进行时序预测,基于梯度提升框架的决策树模型（Light Gradient Boosting Machine, LightGBM）从回归预测角度进行预测,两者结果相互融合,进一步提高产量预测精度。同时,本文提出了一种可以实现多变量时序预测或回归预测模型在未知输入特征情况下准确预测产量的方法—超前参数递归预测策略。采用该方法对影响产量的重要特征进行超前预测,并将预测到的重要特征应用于预测产量的仿真测试中。仿真结果表明：本文所建立模型与超前参数递归策略配合最好,在测试集上的预测准确度最高。相比单变量时序预测和回归预测模型,可显著提高预测精度。     

石榴皮提取物绿色合成纳米零价铁及合成机理探究

以石榴皮提取物为还原剂和稳定剂，绿色合成了纳米零价铁(GS-nZVI)。通过扫描电子显微镜(SEM)、透射电子显微镜(TEM)、X射线衍射(XRD)、傅里叶变换红外光谱(FTIR)、X射线光电子能谱(XPS)、热重分析(TGA)等表征手段对GS-nZVI的物理化学性质进行了表征，结合粒径、Zeta电位测试结果和化学平衡基本原理，讨论了合成条件(如反应时间、铁盐浓度、提取物多酚的质量浓度)对GS-nZVI粒径和产率的影响，并提出了可能的合成机理。结果表明:石榴皮提取物合成的GS-nZVI呈无定型结构，提取物中多酚类物质不仅能把亚铁盐(Fe2+)还原为零价铁(Fe0)，而且可作为稳定剂包覆在GS-nZVI表面，提高纳米粒子分散性。反应时间为120 min，Fe2+浓度为0.05 mol/L，多酚的质量浓度为15 mg/mL时合成的GS-nZVI粒径、产率综合结果最优，其产率为24.45%、粒径分布主要集中在213 nm。