关于任意子群在其正规闭包指数有界的群性质

文章主要研究了任意子群在其正规闭包指数有界的群性质.首先在局部幂零条件下研究S＊-群,得到了它们的幂零类不超过3;然后在有限生成条件下研究一般的S＊-群,得到了它们是多重循环群.     

L-偏序集上闭包算子和内部算子的等价刻画

给出L-偏序集上LK-闭包L-系统和LK-内部L-系统的概念.结果表明,在L-偏序集上,LK-闭包L-系统(LK-内部L-系统)和LK-闭包算子(LK-内部算子)之间存在一一对应关系.     

关于序半群中的传递闭包(英文)

推广了序半群的整除关系│到二元关系→,并给出二元关系→的传递闭包所具有的特征.     

塔中超深致密砂岩油藏水平井分段压裂技术

水平井分段压裂技术目前已在国内大庆、辽河、华北、西南等油气田进行了广泛的应用,但主要用于垂深小于
4 000 m 的储层。顺9 井区为埋藏深、物性差的砂岩储层,常规直井压裂增产幅度有限,无法获得持续的工业油流,需
通过水平井的分段改造增加泄油面积,提高单井产能。而顺9 井区埋藏深、闭合压力与破裂压力高等特点给水平井的
分段改造工具、液体体系和工艺技术方法的优选带来一系列的难度,在分析国外深层水平井分段压裂工艺技术的基础
上,结合顺9 井区的储层特点和国内水平井分段改造技术能力,从水平井分段改造工艺与工具、液体体系及裂缝参数
等方面进行优化研究,初步形成了适合顺9 井区的水平井分段压裂工艺技术。     

划分与传递闭包

证明了集合的任意两个划分的和导出的等价关系是这两个划分导出的等价关系的并集的传递闭包,任意两个划分的积导出的等价关系是这两个划分导出的等价关系的交集.     

盐岩层钻井中盐岩蠕变量的研究与应用

盐岩地层钻井过程中常因盐岩蠕变造成卡钻、井壁坍塌、井眼报废等复杂情况。为此,深入研究盐岩蠕变量的变化规律对解决此类问题有十分重要的意义。通过对盐岩地层蠕变缩径的力学分析,建立了确定盐岩蠕变量的简单解析模型;并对盐岩蠕变量随地层温度、上覆岩层压力、钻井液密度等的变化规律进行了详细的分析。分析结果表明:盐岩蠕变量随着地温梯度、地应力梯度、蠕变系数、裸露时间的增加而增加,而随着蠕变常数、应力指数、钻井液密度的增加而减小;各因素对盐岩蠕变量的影响程度随着井深的增加而加剧。还对中东某区块进行了实例计算,结果表明:基于该模型确定的合理钻井液密度与盐岩地层实际钻井钻井液密度值吻合较好,说明该模型准确可靠,值得生产现场确定盐岩地层合理钻井液密度借鉴。     

粗糙集与拓扑空间的子集

引入拓扑空间的子集关于子基的内部和闭包的定义,并获得了它们的一些基本性质;讨论它们与粗糙集理论中的下近似集和上近似集之间的关系.这些结果可以看作是粗糙集的理论基础.     

半格上算子的方程描述

文中定义了半格上的算子，给出了半格上算子的几个等价描述，得到如下定理：设（Ｌ，∨）表示Ｌ是一并半格，Ｆ是Ｌ到自身的一个映射，则如下几条等价：（１）Ｆ是Ｌ上的闭包算子；（２）ｘ，ｙ∈Ｌ，ｘ∨Ｆ（Ｆ（ｘ）∨Ｆ（ｙ））＝Ｆ（ｘ∨ｙ）；（３）Ｆ是Ｌ上的闭包算子，且满足Ｆ（Ｆ（ｘ）∨Ｆ（ｙ））＝Ｆ（ｘ∨ｙ）；（４）Ｆ满足：ｘ≤Ｆ（ｘ）且Ｆ（Ｆ（ｘ）∨Ｆ（ｙ））＝Ｆ（ｘ∨ｙ）．另外，还给出拓扑内部算子的方程描述：集Ｘ的幂集Ｓｕ（Ｘ）到自身的映射Ｉ是Ｘ上的一个拓扑内部算子当且仅当方程Ｘ－Ａ∩Ｉ（Ａ）∩Ｉ２（Ｂ）＝Ｉ（Ｘ）－Ｉ（Ａ∩Ｂ）成立     

An Efficient Algorithm for Query Transformation in Semantic Query Optimization

Semantic query optimization (SQO)is comparatively a recent approach for the transformation of given query into equivalent alternative query using matching rules in order to select an optimal query based on the costs of executing alternative queries,The key aspect of the algorthm proposed here is that previous proposed SQO techniques can be considered equally in the uniform cost model,with which optimization opportunities will not be missed.At the same time,the authors used the implication closure to guarantee that any matched rule will not be lost .The authors implemented their algorithm for the optimization of decomposed sub-query in local database in MultiDatabase Integrator(MDBI),which is a multidatabase project.The experimental results verify that this algorithm is effective in the process of SQO.