中国海相碳酸盐岩气藏硫化氢形成的控制因素和分布预测

在碳酸盐岩储集层系中往往发育膏盐，硫化氢在碳酸盐岩油气藏中也比较常见，而高含硫化氢天然气的成因目前普遍认为是硫酸盐热化学还原作用（TSR）的结果，因此硫化氢与石膏分布的关系就显得比较密切．但是在许多膏盐发育的碳酸盐储集层中，就没有硫化氢的生成．最近研究发现，膏盐的存在只是硫化氢形成的一个基本条件，储层孔隙的发育情况、地层水中硫酸根离子的含量、储层经历的温度条件、油气-水界面的存在、烃类组成、储层岩石组合等，都对TSR的发生有重要的控制作用．这是因为TSR是在高温条件下烃类将硫酸盐还原生成硫化氢和二氧化碳等酸性气体的过程，硫化氢的形成要受到TSR反应的控制，因此反应空间的连通性、硫酸根离子与烃类的接触机会、反应温度等都对TSR反应产生影响．由于硫化氢的化学性质比较活跃，聚集成藏保存下来还受地层中重金属离子的含量等因素的控制．硫化氢分布的预测主要是基于TSR反应条件是否具备、保存条件是否良好的前提下，结合已发现高含硫化氢气藏的特点，建立海相碳酸盐岩层系硫化氢分布的预测模型：在含膏岩的孔隙型储集层系中、地层水中富含硫酸根贫重金属离子，油气充注成藏后又经历过较高的温度，且气藏保存较好，是高含硫化氢天然气分布的有利区域．     

肝癌复发转移早期预测因子试剂盒

原发性肝癌手术后的高复发转移率是其治疗失败的主要原因，如何早期预测及发现肝癌的复发、转移并给予针对性的治疗是改善肝癌疗效的关键，也是目前研究的热点及难点。国内外学者对此进行了大量的研究，但是现有的检测指标有的缺乏特异性，有的敏感性不高，且价格昂贵，均不能单独用于预测肿瘤的复发和转移。临床上也无法对高复发转移病例进行有针对性的预防治疗及密切监测，因此，肝癌术后复发、转移仍居高不下，远期疗效不能令人满意。     

“我国南方致洪暴雨监测与预测的理论和方法研究”中期成果

在科技部的高度重视下、在中国气象局的大力支持下，经过多位科技人员的联合攻关，国家重点基础研究项目“我国南方致洪暴雨监测与预测的理论和方法研究”圆满完成项目前两年（2005—2006年）的研究任务，达到了预期目标，获得高度评价。     

真细菌型的细胞分裂位点决定因子CrMinD基因在衣藻中从叶绿体到核的成功转移

MinD蛋白是一种普遍存在的ATP酶, 在真细菌、古细菌以及植物叶绿体的分裂过程中发挥着关键的作用. 在已研究过的4种绿藻(Mesostigma viride, Nephroselmis olivacea, Chlorella vulgaris, Prototheca wicker-hamii)中, MinD基因均由叶绿体基因组编码. 但在拟南芥中, MinD基因由核基因组编码, 其蛋白定位于叶绿体并参与叶绿体分裂的调控, 说明在高等陆生植物中, MinD基因已经转移到核基因组. 然而, 对于在质体进化过程中MinD基因从叶绿体转移至核的机制还不清楚. 我们从单细胞绿藻(Chlamydomonas reinhardtii, 衣藻)中鉴定了一个核编码的MinD同源物CrMinD, 其在野生型大肠杆菌(E. coli)中的过表达会抑制细胞的分裂并导致丝状细胞的形成, 表明植物MinD蛋白在进化上的保守性. CrMinD-egfp在烟草和拟南芥中的瞬时表达确认了CrMinD蛋白在调节叶绿体分裂中的作用. 在已公布的所有陆生植物质体基因组序列中, 没有发现MinD的同源物, 说明MinD基因从质体转移至核这一事件在进化出陆生植物以前就已经发生了.     

基于混沌时间序列的误差纠错预测模型

提出了一种新型的非常实用的非线性时间序列的预测模型,即误差纠错预测模型(EAM),并从概率统计的角度严格证明了该方法的可靠性,同时分析了受噪声扰动的时间序列的预测.先按一般方法确定嵌入维数与时间步长,在每个当前时刻,先用局域线性回归方法得到预测点的预测值,根据信息在非线性演化中产生的失真误差大小予以修正得到修正值,并以该点为新的基点作进一步预测.该方法具备了滑动窗口二次自回归模型(MWDAR)的适用于小数据集且对大数据集具有高效率的优点,而且克服了MWDAR方法中一次项和二次项阶数及滑动窗口长度等参数难以确定,从而会导致预测恶化,使得应用受到限制的缺点.分别用Logistic方程产生的小数据集和大数据集的混沌时间序列数据作了预测,结果良好.     

RNA二级结构预测的模糊模型

基于模糊集合理论，提出了RNA二级结构预测的模糊模型．该模型通过状态空间的模糊分割以及模糊目标的引入等，可有效利用模糊动态规划算法给出该模糊模型的最优决策序列，并进而获得待预测RNA最优与次优的二级结构．基于模糊模型的方法具有许多优点，如计算复杂性的降低，最优与多个次优二级结构的一并获得，以及定性先验知识的有效融入等．完整地给出了RNA二级结构的模糊模型及其计算方法，并进行了具体的实现．将一个具体的BJK模糊模型结构实际应用于tRNA及tmRNA的数据集中，并与基于最小自由能的mfold工具以及基于SCFG的BJK文法模型进行了比较研究．实验结果表明该模型的有效性，相应的预测精度得到了进一步的提高．     

基于改进多孔算法的时间序列预测

针对小波分析技术存在的边界问题,提出一种改进的多孔算法。使用该算法得到的系数序列,在具备时移不变性的同时,消除了右侧边界存在数据畸变的现象,使小波分析技术结合神经网络等传统预测模型的方法应用于单变量时间序列预测任务具备可行性。为进一步提高预测精度,引入了神经网络集成技术以改善网络泛化能力。实验表明,这种组合预测模型预测效果与稳定性优于传统预测模型。     

基于MATLAB的高级过程控制实时混合仿真平台

介绍了利用MATLAB的实时工具箱RTW和RTWT来建立用于过程控制器开发与测试的实时混合仿真平台的方法。平台由Simulink提供的驱动模块驱动I/O板卡完成实际现场与MATLAB工作空间的数据交换,将实际系统引入到仿真回路里。以Simulink模型作为连接物理目标的接口,实现了仿真系统的高可视化。平台提供了三种控制器的嵌入方法,尤其能用Matlab语言编写,大大提高了平台的灵活性。系统仿真结果表明混合仿真系统具有很高的仿真精度,并能真实反映实际工业过程控制中的各种扰动和噪声的影响。     

基于预期机制的供应链产品转移价格混沌预测研究

将供应链管理系统中与原材料和产品流动过程有关的产品转移价格作为上游企业基于提前期内下游企业对产品的反馈信息作出的预期价格.提出了预期机制下供应链产品的非线性、非均衡转移定价模型,研究了供应链管理系统产品转移价格决策的混沌动力行为,并基于最大Lyapunov指数对供应链产品转移价格进行预测.最后,通过实例进行分析其应用价值.     

基于模糊支持向量机的小批量生产质量智能预测方法

在分析比较目前常用的智能工序预测技术及其特点的基础上,提出一种适合小批量生产过程的质量智能预测模型,并给出了相应的预测过程和算法.由于该模型中以模糊支持向量机(FLS-SVM)技术为智能核心,一方面较好的解决小样本学习问题,避免了人工神经网络等智能方法在对小批量生产过程质量进行预测时所表示出的过学习、泛化能力弱等缺点.另一方面,通过隶属度函数对样本进行模糊化,达到样本优化选择,实现历史数据“重近轻远”的预测效果.通过对具体加工过程的预测实验,并与其它几种常见预测方法效果进行对比,说明本文方法实现容易,建模速度快,小样本的泛化能力强,为实现小批量加工过程的在线质量预测与控制提供可行的思路.