西湖凹陷黄岩区深层低渗天然气藏差异聚集规律及成因浅析

针对西湖凹陷黄岩区“区域成藏、一层多藏”的天然气规模成藏与差异成藏现象,基于钻井资料、流体预测、断裂解析及低渗天然气藏运聚方式等分析,提出区内“翼部主运、核部调节”的天然气差异聚集特征。具体表现为：当构造核部小断层不发育时,核部为天然气汇聚优势区,易形成气藏富集区;当构造核部小断层较发育时,断层面附近易形成非渗透区,靠近深大断裂的构造翼部易形成气藏富集区。这种现象是先伸展后挤压的地质背景、背斜-似花状断裂构造及低渗储层天然气“体积流”充注富集共同形成的。黄岩区的油气评价应遵循“一核两翼、近断富集”的思路。     

EQ-代数上的核算子

为了研究EQ-代数上的核算子及其相关性质,给出剩余EQ-代数E上的单调核算子与强核算子的等价刻画.证明在单调核算子f下,E的像f(E)是一个剩余EQ-代数.随之研究E上的3个特殊的映射,并给出这3种映射与强核算子之间的等价刻画.     

粗糙核算子在修正Morrey空间中的有界性

令Ω∈L^q(S^n-1)(1相似文献   

电子轰击核靶原子K壳层电离截面的一种计算

介绍了利用电子轰击核靶原子K壳层电离截面的一种计算方法。文中给出了镁(Mg)、铝(Al)、钙(Ca)、钪(Sc)、钛(Ti)、钒(V)、铬(Cr)等核靶的计算结果,并与质子轰击的情况做了比较,最后进行了简要讨论。     

公共教育支出的亲贫性测度研究

教育对于改善代际差距,缓解收入不均具有积极作用,公共教育支出均等化关乎贫困群体能否从人力资本投资中获益进而整体上降低不平等性,地方政府的公共支出再分配的偏好会导致不同群体获益程度的差异.鉴于数据可得性,按是否领取低保把人群划分为贫困与非贫困2个群体,采用固定效应模型获得回归估计量,据此测度贫困与非贫困群体在公共教育支出...     

关于某些不可约特征标的核和拟核

作者建立下述两个主要结果:(i)令G是有限非Abel群,N G.设n是固定的正整数,Kn(N)≠{1}(其中Kn(N)是N的下中心列的第n+1项),Irr(G|Kn(N))中的每个非线性的monolithic特征标的次数都被p整除,则N是p-幂零的和可解的;(ii)令G是个有限非Abel群,N G.设n是固定的正整数,Kn(N)≠{1},Irr(G|Kn(N))中的每个非线性的monolithic特征标的次数不被p整除,则N有正规Abel的Sylowp-子群.利用这两个结果,作者改进了关于核和拟核及p-闭群的某些结果.     

奇奇核Cs^124能级纲图剖析

本文用116Sn（11B,3n）124Cs熔合蒸发反应和束γ测量研究了124Cs核的能级结构,观测了124Cs核的高自旋态能带结构及其基态的跃迁,在此基础上建立了124Cs核的能级纲图。本实验经过分析,观测到了124Cs的高自旋带间结构及基态之间的跃迁关系,从而确定了晕带与亚晕带之间的连接关系。     

区域公用品牌认证对中国食品出口上市公司价格加成的影响——基于多期双重差分模型的实证研究

基于2008—2022年中国上市公司数据,构建多时点双重差分模型,实证检验区域公用品牌认证对中国食品出口企业价格加成的影响效应及作用机制。研究表明：区域公用品牌认证显著提升了中国食品出口上市公司的价格加成;对价格加成的提升作用呈现异质性。对于产品异质性更高的行业以及宣传水平更低的企业而言,区域公用品牌认证导致食品行业出口上市公司价格加成率增加更多。从质量信息不对称视角出发,为发挥区域公用品牌对农业企业出口绩效和产品竞争力的提升作用、提高企业出口利润水平、实现农业高质量发展提供了新证据。     

基于新算法的P码序列捕获处理器设计与实现

通常P码的捕获是利用C/A码来完成的。但是,考虑到实际的战场可用性,利用C/A码引导的P码捕获方式不再具有较好的可靠性。同时考虑到P码信号的特点,对P码信号进行直接、快速的相关捕获是首先要解决的问题。因此,在研究相应理论的基础上,对提出的新的P码直接捕获算法进行硬件设计,实现了P码序列捕获处理器。在实验室环境下对序列捕获处理器进行测试,结果验证序列捕获处理器可以有效捕获GPSP码信号。     

组合聚类与最优核v-SVR融合方法在能源系统应用

针对能源复杂系统样本数量有限、变量维数高、偶合关系复杂等问题,提出了一种组合聚类算法和最优核v-支持向量回归机SVR融合的方法。该方法采用SOM自组织映射神经网络和K-means组合的聚类算法对初始样本集合进行聚类,构成不同核函数的子支持向量回归机SVR模型,再用均方误差标准（MSE）和小误差概率对其各核函数进行优选,得到最优核函数的v-支持向量回归机SVR模型。仿真结果表明,采用这种方法进行能源供需预测是有效的,其精度优于常规的支持向量回归建模方法。

Abstract：

A method of fusion strategy with Optimal Kernel v-SVR （Support Vector Regression） and assembled clustering algorithm was proposed,facing the issues of complex energy system like limited samples,high dimension,complex coupling.The assembled clustering algorithm was used to cluster the initial samples related to energy data to form sub-SVR models based on different Kernel functions,combining Self-Organizing Map （SOM） neural network with K-means algorithm.The Mean Square Error criterion （MSE） and small error probability were used to evaluate the Kernel functions to obtain the optimal Kernel v-SVR model.The simulation results demonstrate that the proposed method is valid for predicting energy supply/demand and its accuracy is superior to the conventional SVR method.