丘东凝析气田开发规律研究

目的研究丘陵凝析气田生产开发时的产量变化规律。方法通过对动态生产数据进行拟和分析。结果气藏压力变化同时受采出程度和气藏特性控制;气田自然产能低,但压裂增产幅度大;稳产递减阶段产量下降呈指数规律变化;气田衰竭式开发时,随着压力下降,气油比上升,凝析油产量下降。结论气田实际动态储量与容积法计算储量存在较大差异。     

脾气虚证动物模型规范化的初步研究——部分免疫功能方面

目的　在脾气虚证动物模型规范化的初步研究中 ,探讨其部分免疫功能改变。方法　首先改进、完善脾气虚证模型的诊断标准和造模方法 ,然后观察其部分细胞免疫、非特异性免疫、红细胞免疫功能改变 ;同时与 5种目前有代表性的脾气 (阳 )虚证模型进行比较。动物采用WistarⅡ级大鼠 ,雄性 ,分为对照组、初步规范组、大黄组、耗气破气组、限量营养组、劳倦过度组和利血平组。初步规范组采用体质、苦寒泻下加耗气破气降气法造模 ,其他模型组采用相应常规方法造模。取样检测指标前进行游泳或寒冷负荷。结果　从胸腺湿重和指数 ,胸腺皮质厚度 ,脾脏中央动脉周围淋巴鞘直径 ,脾脏T淋巴细胞增殖功能 ,脾脏NK细胞对YAC 1肿瘤细胞杀伤率 ,脾脏巨噬细胞中性红吞噬活性等指标的改变看 ,初步规范组的造模结果与脾气虚证模型诊断标准有较高的符合率 ,包括自然恢复较慢 ,且与诊断标准的符合率明显优于目前 5种有代表性的脾气 (阳 )虚证模型。结论　本实验达到了初步优化、规范脾气虚证模型的目的。     

F范数和谱范数定义下的最小二乘估计

本文主要把一元线性模型中最小二乘估计的思想以及数学上的表达形式,利用范数推广到对多元线性模型的参数估计中,提出了在F范数和谱范数意义下的最小二乘估计。     

双螺杆挤压耦合碱预处理对芦苇酶解效果的影响

为了提高芦苇中木质纤维素的利用率,减少预处理过程中的能耗、水耗及废水,对双螺杆挤压耦合碱预处理芦苇的工艺条件及酶解效果进行了研究。首先,考察双螺杆螺纹元件、螺杆转速、碱用量、处理温度和保温时间对芦苇酶解效果的影响,对比不同预处理前后芦苇纤维结构和化学组成的变化;其次,通过对预处理后芦苇的逆流洗涤工艺进行优化,分析芦苇的化学组分和酶解得率;最后,采用扫描电镜和傅里叶变换红外光谱仪对预处理前后芦苇的纤维结构进行表征。结果表明：采用双螺杆挤压在KOH用量为4%（质量分数）、温度为90 ℃、保温2 h、逆流洗涤用水量的固液比（m/v）为1∶8的条件下,能够有效破坏芦苇纤维结构,脱除表面蜡质,木质素脱除率达到72%,预处理后芦苇在较低纤维素酶用量（10 FPU/g底物）下,水解48 h后总糖得率达到0.45 g/g（干芦苇）。因此,双螺杆挤压耦合碱预处理可以提高芦苇酶解转化利用率,工艺过程能耗低、水耗低、无废水排放,为芦苇原料化利用提供了一种低成本、绿色可行的技术方案。     

气液两相分层流动相界面迁移的数值模拟

采用高精度差分格式求解原始变量不可压缩Navier-Stokes方程和Level-Set方程,对二维的两壁面间的气液两相分层流动进行数值模拟,分析气、液雷诺数对界面的迁移、演化过程的影响.结果表明:随着流体沿流向流动,界面扰动波幅值和扰动波及的范围逐渐变大,左右两侧界面非对称地发展,界面呈现出了钉子结构和泡状结构;气相与液相雷诺数对界面迁移变化的影响规律相同,只是在管中流动产生的界面形状有差异,液相雷诺数的增加使得界面波动更加剧烈.     

基于土地利用变化的城市规划环境影响评价

城市规划的环境影响具有显著的不确定性,难以定量评价。该文将社会经济活动落实到空间网格上,以土地利用变化表征城市规划的实施,集成情景分析和Monte Carlo技术来模拟土地利用变化,并结合不确定性分析技术构建了城市规划环境影响的定量评价方法。对大连市发展规划的地表水环境影响评价进行了方法应用,识别了规划年主要河流的环境风险、环境压力、极端环境影响、关键污染物和关键污染源。该方法可以系统识别城市规划环境影响的不确定性并定量评价其影响,为科学规划提供决策支持。     

能耗均衡的非均匀分簇多跳路由协议

针对无线传感器网络能耗不均衡的问题, 提出一种非均匀分簇多跳路由协议ECBUC(Energy Consumption Balanced Unequal Clustering)。在簇首预选阶段引入能量因子, 使高能量节点参选的可能性增大; 分簇阶段通过竞争算法将网络划分为面积不均等的簇, 从而改善无线传感器网络的“热区冶问题; 在簇间路通过形成阶段给
出综合考虑中间节点的相对位置和剩余能量的评价指标, 协调了簇间通信的代价和网络的能量分布。经过仿真实验, ECBUC 协议可有效地均衡网络能耗, 与EEUC(Energy Efficient Uneven Clustering)协议相比, 使网络的生命周期平均延长了22. 29%, 提升了网络性能。     

相似比a∈[1/4,1/3)的泛Sierpinski垫片的精确Hausdorff测度

讨论了泛Sierpinski垫片的精确Hausdorff测度计算问题.当相似比a∈[1/4,1/3)时,记s=-log3/loga为泛Sierpinski垫片的Hausdorff维数,该文证明了泛Sierpinski垫片的s-Hausdorff测度为1.     

基于单方程计量经济模型的贝叶斯分析

研究了关于单方程计量经济模型的贝叶斯统计推断问题,即根据样本似然函数的形式构造出未知参数的先验分布,选取正态-Gamma分布为先验分布,对后验分布进行统计推断.最后推导了未知参数在二次损失函数下的贝叶斯估计.     

大数据哈希学习:现状与趋势

随着信息技术的迅速发展,各行各业积累的数据都呈现出爆炸式增长趋势,我们已经进入大数据时代.大数据在很多领域都具有广阔的应用前景,已经成为国家重要的战略资源,对大数据的存储、管理和分析也已经成为学术界和工业界高度关注的热点.收集、存储、传输、处理大数据的目的是为了利用大数据,而要有效地利用大数据,机器学习技术必不可少.因此,大数据机器学习(简称大数据学习)是大数据研究的关键内容之一.哈希学习通过将数据表示成二进制码的形式,不仅能显著减少数据的存储和通信开销,还能降低数据维度,从而显著提高大数据学习系统的效率.因此,哈希学习近年来成为大数据学习中的一个研究热点.本文对这方面的工作进行介绍.