复杂断块油藏高含水期剩余油挖潜调整技术研究

岔河集油田岔12断块东三段、沙一段油藏为中孔低渗常压高饱和压力非均质复杂断块油气藏,其断层发育、构造破碎,砂体横向分布稳定性差且分布范围较小,油层分布零散。目前油田开发已进入高含水期,为改善油田开发效果,应用数值模拟方法,研究了该油藏高含水期挖潜上产合理的技术开发政策。通过方案优选,确定了该油藏的剩余油挖潜上产方案。今后油藏应立足于注水开发,但不应以补孔改层等为上产措施,而应以化学调驱为主要手段。实施效果表明,所取得的研究成果对油田开发具有较强的指导意义。     

预测油气田产量的β模型

通过对油气田产量变化规律进行系统研究,推导建立了预测油气田产量的β模型。该模型不但可以预测油气田产量、累积产量随生产时间的变化,而且可以预测可采储量、最高年产量及其发生的时间。实例检验该模型是可信的。     

一种改进的M元扩频通信算法

针对采用码相位循环移位获得的M元扩频需要额外同步信息的问题,提出一种改进型扩频通信算法.该算法采用m序列及其倒序序列构成系统扩频码集;在同相支路上利用扩频码的码极性调制进行传输,同时在正交支路利用扩频码码相位调制,实现M元扩频.该算法利用2种扩频方式的自身特点可快速准确地获取载波相位信息,具有不需要额外提供同步资源的优势.仿真结果表明,该算法可有效提高系统资源的利用率.     

平板流固耦合振动的数值分析

采用了一种基于紧耦合的流固耦合算法,对流场与柔性平板之间的耦合运动进行了数值模拟.流场部分通过有限体积法求解任意拉格朗日 欧拉描述下的不可压缩N-S方程,而结构则由有限元法离散求解拉格朗日坐标下的弹性动力学方程.在一个时间步内,流场与结构计算区域的交界面上进行多次的数据传递和插值,以保证满足耦合面边界条件.计算了在静止流场中弹性板的自由振动和方柱后部平板的涡激振动现象,监测了平板的振幅和频率以及水动力载荷.通过与前人结果的比较,验证了所采用的流固耦合算法的可靠性.同时,分析了不同的材料参数对于平板耦合运动的影响.流体黏性越大对平板振动的阻尼作用越明显,而流体密度的增加会加速振动的衰减,并降低振动的频率.对于具有较低固有频率的结构,在耦合运动中的振动幅度和频率也较小.
     

大型集装箱船拖曳水池敞开式风场中风阻试验与数值计算

就拖曳水池开展了风场研究,对敞开式风场风阻试验进行了可行性验证.在此基础上,对一缩尺比为1.0∶87.5的3 100箱集装箱船模进行了风阻测试与集装箱布置优化分析,结合一系列布置方案试验结果以及计算流体力学CFD数值模拟计算,讨论了集装箱布置对船舶风阻的影响.结果表明:敞开式风场中风阻试验是一种简单有效的新式测量方法;试验结果与CFD及ITTC推荐公式进行了交叉验证,具有一定可靠性,CFD在精度与细节模拟上效果更佳;布置优化可以有效减少大型集装箱船风阻.     

开圆孔波纹腹板钢梁弹性抗剪屈曲

进行了开有圆孔的波纹腹板钢梁腹板的弹性抗剪屈曲研究.建立了有限元模型,通过特征值屈曲分析得到弹性屈曲荷载.探讨了开孔腹板弹性屈曲应力与孔径大小、腹板高度、腹板厚度、开孔的横向偏心以及纵向偏心的关系.在已有的未开孔波纹腹板受剪屈曲承载力计算公式的基础上,通过大量的有限元数值计算,分析了各参数的影响,以折减系数的形式得到开孔后的弹性抗剪屈曲承载力计算公式.     

海洋环境参数对Scholte波特性的影响

采用半无限海底的Scholte波模型并将其推广至分层海底,在直角坐标系下利用流体和弹性体中的波动方程,提出基于水平分层弹性海底模型的Scholte波的求解方法,结合简正波理论分析了Scholte波的频散特性及其质点运动轨迹和质点位移的传播特性,并分析了海洋环境参数(声速与海底参数)对Scholte波传播特征的影响.结果表明,Scholte波受海底介质中横波声速的影响最大,其频散曲线转折点可用于估算弹性沉积层厚度.     

基于光流块统计特征的视频异常行为检测算法

提出了一种基于光流块统计特征的视频异常行为检测算法.该算法首先对训练集视频序列的光流场进行分块及预处理,而后提取光流块的统计特征,所提取的块统计特征同时包括了光流块的幅度信息和相位信息,通过训练集得到的光流块统计特征训练出对应的正常行为的高斯混合模型(GMM).测试集通过同样的方式提取光流块统计特征,通过计算所提取统计特征以多大的概率属于GMM判定所检测光流块的异常程度.实验结果表明,该算法能够在一定程度上解决运动物体一致性和部分遮挡问题,并提高了异常行为检测的准确率.     

超声波法在检测导堤表面混凝土结构中的应用

基于超声波无损检测理论,建立了超声波检测混凝土结构强度的预测方法.以吴淞导堤表面混凝土质量检测为案例,比较分析了4 200个超声波法预测的和400个现场钻孔取芯实测的混凝土强度值.结果表明,混凝土强度实测值和预测值均近似服从正态分布,概率峰值区间分别位于12~16MPa和9~15MPa,分布密度分别为28%和23.26%,强度分布区域均为3~25MPa,且均小于设计值,预测结果和实测值吻合度较高.     

Insights from the genome of the biotrophic fungal plant pathogen Ustilago maydis

Ustilago maydis is a ubiquitous pathogen of maize and a well-established model organism for the study of plant-microbe interactions. This basidiomycete fungus does not use aggressive virulence strategies to kill its host. U. maydis belongs to the group of biotrophic parasites (the smuts) that depend on living tissue for proliferation and development. Here we report the genome sequence for a member of this economically important group of biotrophic fungi. The 20.5-million-base U. maydis genome assembly contains 6,902 predicted protein-encoding genes and lacks pathogenicity signatures found in the genomes of aggressive pathogenic fungi, for example a battery of cell-wall-degrading enzymes. However, we detected unexpected genomic features responsible for the pathogenicity of this organism. Specifically, we found 12 clusters of genes encoding small secreted proteins with unknown function. A significant fraction of these genes exists in small gene families. Expression analysis showed that most of the genes contained in these clusters are regulated together and induced in infected tissue. Deletion of individual clusters altered the virulence of U. maydis in five cases, ranging from a complete lack of symptoms to hypervirulence. Despite years of research into the mechanism of pathogenicity in U. maydis, no 'true' virulence factors had been previously identified. Thus, the discovery of the secreted protein gene clusters and the functional demonstration of their decisive role in the infection process illuminate previously unknown mechanisms of pathogenicity operating in biotrophic fungi. Genomic analysis is, similarly, likely to open up new avenues for the discovery of virulence determinants in other pathogens.