油气井三项式产能方程的研究和应用

Hopotaeb于1992年提出用三项式方程代替二项式方程,以便能更精确地确定渗流阻力系数和临界产量这一新的重要参数,从而更合理的确定油气井的工作制度.在此基础上,对三项式方程进行了数学推导,并提出了用三项式方程确定油气井产能的计算分析方法,实例研究证明了该方法的可行性和实用性.     

微波辐射活性炭负载磷钨酸催化α-蒎烯异构化反应

研究了微波辐射活性炭负载磷钨酸催化α-蒎烯异构化反应,考察了催化剂负载量、催化剂用量、溶剂、微波辐射功率和时间对异构化反应的影响.结果表明:微波辐射对活性炭负载磷钨酸催化α-蒎烯异构化反应具有很大的促进作用.     

一种面向特定网络服务的异常检测方法

通过对入侵检测技术以及攻击种类的分析,发现常用的网络流量模型和简单的应用模型不能很好地检测R2L(Remote to Local)和U2R(User to Root)两类攻击.为此,提出一种面向特定网络服务的异常检测方法,考虑了特定网络服务的负载知识,结合信息论相关理论和n-gram分析方法,对正常服务请求报文的类型、长度、负载分布建立模型,对检测对象计算其特征异常值,有效检测R2L和U2R两类攻击.将该方法与误用检测结合,能有效提高入侵检测的准确性.     

基于SNMP协议的全局网络流量分析系统的设计与实现

针对传统的网络流量检测方法的不足,设计了一种基于SNMP协议的流量分析的网络流量监测系统. 该系统通过SNMP协议收集不同网络设备数据,并用这些数据掌握了一系列图表直观的体现网络设备间的流量和整个网络的负载状况.     

OMS-2制备方法对其负载Cu催化剂CO氧化性能的影响

采用3种不同方法制备氧化锰八面体分子筛(OMS-2),通过浸渍负载CuO制备了一系列CuO含量为10.0%(质量分数)的CuO/OMS-2催化剂,考察了催化剂在CO催化氧化反应中的催化性能,并利用X射线衍射(XRD)、N_2吸附(BET)、透射电镜(TEM)、X射线光电子能谱(XPS)、程序升温还原(H2-TPR)等手段对催化剂进行了表征.结果表明,固相法制备的S-OMS-2为纳米棒状形貌、结晶度低、比表面积大,而回流法和水热法的OMS-2为针状或纤维状形貌、结晶度高、比表面积小.OMS-2制备方法对其负载Cu催化剂上的CO氧化反应影响较大,CuO/S-OMS-2具有最高的催化活性,这可能是因为CuO/S-OMS-2中较大的比面积、较多的晶格缺陷以及高分散的CuO提供了更多有利于CO氧化反应的Cu-O-Mn界面.     

基于二维路由的流量工程解决方案

流量工程是应对互联网规模和流量高速增长的必要方法,高效的流量工程受限于流量矩阵的测量和已有路由设备转发能力.结合上述挑战提出了基于大流调度的二维路由流量工程方案,建立了描述二维路由大流调度问题的数学优化模型,使用改进的随机取整算法求得问题的近似解.实现了基于Quagga的二维路由大流调度的原型系统,使用扩展链路状态通告下发路由决策信息.真实实验证明,系统能够实现大流的快速调度.仿真实验结果表明,基于二维路由的大流调度明显优于基于传统一维路由方式的大流调度,并且前者能够达到接近最优的调度结果.真实实验和仿真实验证明,该方案不仅仅实现了更为细粒度的流量调度,而且具有更好的可扩展性以及更低的转发流表开销.     

基于贝叶斯与因果岭回归的物联网流量预测模型

针对物联网流量预测困难的问题,提出了一种基于贝叶斯与因果岭回归的物联网流量预测模型.该模型首先根据物联网流量传输波动影响链路变化等因果关系,深入刻画物联网流量局部特征,并利用薛定谔方程优化识别模型,同时结合贝叶斯拟合因果关系联合岭回归方法建立预测模型.最后,通过仿真实验研究了该模型与其他方法之间的性能状况,结果表明该模型在平均队列、阻塞率和延迟率等方面具有较大优势.     

国外典型河流生态流量管理实践及启示

 生态流量是河流开发与生态环境保护协调发展的关键指标和难点问题。目前,河流生态流量理论方法体系尚不完善,不足以全面指导生态流量管理实践,导致部分河流、河段的生态系统服务功能退化。虽然生态流量的理论体系和计算方法已开展了较多研究,中国学者对国外生态调度也做了回顾和梳理,但是对生态流量的管理目标仍未形成统一认识。通过梳理国外7条典型河流的生态流量管理实践,从珍稀濒危洄游性鱼类、国际重要湿地、珍稀濒危鸟类等多种生态保护目标,以及流域综合管理机制、水权交易、国际投资等政策管理的多个方面,分析了不同河流的生态流量实施过程和效果,归纳总结了7条典型河流生态流量管理实践的成功经验和不足,进而提出了对政府、管理部门、研究机构、水电企业和非政府组织等多个利益相关方在生态流量研究与管理方面的启示。     

基于Winpcap的校园网协议统计方法

针对蠕虫、DDOS攻击的大量存在严重地影响了网络的正常使用情况,使用基于Winpcap的流量监测技术,参照RTFM组织的流(Flow)定义方法,开发了一个简单实用的协议统计系统.系统采用校园网地址后12位作为哈希表的键值并建立一个专门统计传输层TCP、UDP端口以及网络层ICMP协议使用情况的数组.根据系统统计结果,网络管理者就可以判断校园网络是否处于正常运行状态,把网络管理者从传统的经验管理模式中解放出来,提高了网络管理与维护的效率.     

KPCA-LSSVM方法在视频时间序列预测中应用

为提高时间序列预测精度及降低预测过程中的计算复杂度,提出一种基于核主成分分析(KPCA)与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的预测方法.首先,将输入数据通过核方法映射至高维特征空间;然后,在特征空间上提取有效非线性主元;最终,通过LSSVM建立时间序列模型.为验证KPCA-LSSVM方法的有效性,将其应用于交通流及视频流预测中,在同等条件下,与单一的LSSVM及神经网络等预测方法进行比较.实验结果表明:基于KPCA-LSSVM建立的模型具有较好的推广性及较高的辨识精度.