府谷-保德地区山西组储层特征及物性主控因素

针对鄂尔多斯盆地东部山西组储层非均质性强,储层特征及物性主控因素不明确的特点,综合利用薄片分析、阴极发光、扫描电镜及高压压汞等分析测试手段,并结合沉积相的研究成果,在明确山西组储层特征的基础上,利用SPSS多元回归方法定量表征沉积作用和成岩作用对储层物性的影响并建立回归模型。结果表明,山西组岩石类型为岩屑砂岩和岩屑石英砂岩,砂岩分选好-较好,成分成熟度高,为低孔-特低孔、低渗-特低渗储层。山西组致密砂岩储层受到沉积作用和成岩作用的共同控制。压实作用是储层物性变差的重要因素,平均压实减孔率为82.53%;胶结物以钙质和硅质胶结为主,平均相对体积分数为3.32%,对储层的物性影响有限;溶蚀作用较弱,孔隙类型以原生粒间孔隙为主,占总孔隙的73.21%。回归模型表明,标准偏差、轻矿指数、杂基相对体积分数及溶蚀作用对储层物性影响较大,平均粒径及胶结作用对储层物性影响较小;最有利的储层沉积微相为边滩,分流河道储层物性最差。     

滇黔北地区筇竹寺组元素地球化学特征及古环境意义

南方下志留统龙马溪组页岩气已实现规模效益开发,下寒武统筇竹寺组为滇黔北地区潜在的页岩气接替层系.筇竹寺组页岩元素地球化学特征及形成的古环境研究,对于筇竹寺组页岩气评层选区具有一定的指导作用.通过A井筇竹寺组有机碳、主微量元素和稀土元素的系统测试,结合测井资料,按层段分析A井黑色页岩相关元素地球化学参数的变化特征,探讨黑...     

无网格法中一种新型权函数研究和应用

文章基于概率论和误差理论,提出了一种新的权函数——正态权函数(Normal weight function),从理论和实践上证明了它的实用、可行性。通过一维杆和二维梁实例,把正态权函数与现有流行的权函数进行比较,说明它是一种受影响域半径变化的影响较小、高效实用的权函数。最后给出了正态权函数影响域半径的确定规则。     

知识库系统的知识表示方法及其在移动学习领域的应用

本文主要讨论的问题是知识表示,探讨关于不同知识类型、知识表示发展的不同阶段,所运用的知识表示方式.以及联系现在与计算机技术相关的无线通讯技术,来探讨知识库系统在教育领域发展趋势.     

基于烟花算法的基站群协作计算卸载模型研究

车联网、AR、AI等计算密集、时延敏感型应用迅速发展,而移动设备因自身计算能力相对不足,执行此类应用任务时会因高时延而严重影响用户体验甚至无法满足用户需求。针对此问题,提出综合考虑时延与成本的多用户、多MEC (mobile edge computing)服务器的基站群协作计算卸载模型。并提出基于凸优化的改进烟花算法（improved fireworks algorithm based on convex optimization, CVX-FWA）来对模型进行求解,对用户任务进行合理的卸载与资源分配。仿真结果表明,提出的计算卸载方案有效降低了任务总时延成本值,实现计算卸载资源的整体优化配置。     

粉砂地层中列车载荷对曲线隧道沉降的影响

为揭示粉砂土层中列车移动载荷作用下曲线隧道沉降规律,采用MIDAS数值模拟软件,对地铁列车载荷进行动态模拟,以郑州地铁一号线一期工程为背景,对隧道结构进行现场实测,将作用在轨道上的载荷分解成列车轴重引起的竖向力、横向力以及轨道超高引起的离心力,研究列车移动载荷对不同曲线半径和车速条件下隧道周围土层动力响应和沉降的影响....     

融合虚拟机分簇与休眠机制的MEC任务卸载策略

为了在低延时约束下降低能源消耗,研究一种移动边缘计算任务卸载策略.采用虚拟机分簇技术,在移动边缘计算服务器中设置始终保持活跃的主模块及可以适时休眠的备用模块.基于备用模块虚拟机周期性休眠机制,建立同步多重休假排队模型,利用拟生灭过程与矩阵几何解方法,给出任务平均延时及系统节能率.实验结果验证了该任务卸载策略的有效性.融...     

MEC架构下基于DDPG的车联网任务卸载和资源分配

为了缓解车联网中个体车辆计算资源配置过低而导致的任务处理时延较大的问题,提出了一种移动边缘计算(mobile edge computing, MEC)架构下的动态任务卸载策略和资源分配方案。以最小化全网任务处理时延为目标,将车联网中的任务卸载和资源分配问题建模为马尔可夫决策过程(Markov decision process, MDP),并利用深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient, DDPG)算法进行了问题求解。仿真结果表明,与执行者-评价者(actor-critic, AC)和深度Q网络(deep Q-network, DQN)这2种算法相比,DDPG算法以最快的算法收敛特性获得最小的全网任务处理时延。     

约束的移动对象最近邻轨迹查询

提出了一种新的查询概念,即约束的移动对象最近邻轨迹(constrained nearest neighbor search on moving objects trajectories,简称CNNMOT)查询.针对两阶段算法分阶段处理最近邻查询和范围查询的缺陷,对传统空间最近邻算法进行了改进和扩展,使其能够合并到一步完成,并对传统的mindist定义进行了修改.实验结果表明:该改进算法能较好地克服两阶段算法的缺陷,并在数据量较大时仍保持较高的性能.     

移动数据库中支持车辆交通管理的时空模型

提出了一种用于有效管理交通,基于基本空间对象模型,紧密结合时间维的时空模型.针对当前大多数时空模型的局限性在于把复杂立体化的交通网络变成平面化的实体、导致网络分析效率不高的问题,以现有成熟的关系数据库为底层架构,采用自底向上的嵌套方式对移动对象(交通工具)和固定空间对象(交通网络、路标、区域等)进行建模,以及分层和栅格化处理交通网络的各个区域,有效地提高了时空查询和各种操作的效率.