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501.
传统技术进步模型在评价科技进步贡献率时 ,没有动态考虑通货膨胀和成本上扬等因素 ,忽视了时间价值的影响。根据石油企业的生产特点 ,对一般技术进步模型 (即索洛生产函数 )进行了相应的改进。既考虑了产出资源的自然递减 ,又考虑了通货膨胀及生产开发难度对投入资金的影响 ,这就保证了石油行业在投入产出上的匹配及价格上的一致。用改进后的模型对石油系统的 19个油田的科技进步贡献率进行了测算 ,其结果符合实际 相似文献
502.
为了避免单井解释与宏观地质背景脱节的弊端,采用面向对象技术对测井资料多井评价系统进行了分析。在开发基本构件类的基础上,建立了在区域背景下以求解井筒解释参数为主要目标的多井交互解释系统。在大庆、胜利、新疆等油田诸多区块的初步应用结果表明,该系统具有较好的实用性。 相似文献
503.
利用硝酸铋和哌啶氨荒酸盐反应,合成了铋配合物[Bi(S2CNC5H10)2(NO3)]·[1,10-Phen].通过元素分析和红外光谱对其结构进行了表征.用X-射线单晶衍射测定了该配合物的晶体结构,结果表明,配合物的晶体属三斜晶系,空间群P1晶胞参数:α=10.358(3)A,b=11.304(4)A,c=13.911(5)A,α=97.915(5),β=95.682(5),γ=116.490(5)°,V=1 420.1(8)A3,Z=2,F(000)=724,Dc=1.924 Mg/m3,μ=7.227 mm-1,R1=0.065 6,wR2=0.099 7.在该配合物中,铋原子为八配位的畸变的加帽五角双锥构型. 相似文献
504.
以氯化铜、柔性双吡啶四唑配体(4-bptzp)和5-硝基间苯二甲酸(5-H_2nip)为原料,在水热条件下自组装,制备一种新型的铜配合物[Cu(4-bptzp)(5-nip)]·H_2O,并利用粉末X射线衍射、单晶X射线衍射等对其结构进行表征.结果表明:该铜配合物的分子式为C_(69)H_(56)Cu_3N_(33)O_(21),Mr=1 874.09,三斜晶系,P1空间群,V=3.984 5(4)nm3,a=1.277 09(8)nm,b=1.357 97(9)nm,c=2.433 64(16)nm,α=76.727(10)°,β=75.987(10)°,γ=85.579(2)°,Z=2,R_(int)=0.038 6,D_(cal)=1.562g/cm~3,μ=0.888 mm~(-1),F(000)=1 912,R=0.051 9,wR_2=0.124 2;铜离子被5-nip桥连形成一维[Cu_2(nip)_2]n带状链结构,配体4-bptzp连接链上的两个铜离子形成[Cu_2(4-bptzp)_2]环悬挂在链两侧;该铜配合物在黑暗条件下可快速吸附水溶液中的有机染料亚甲基蓝. 相似文献
505.
506.
我国特色小镇在建设过程中出现的同质化、房产化、盲目圈地等现象严重影响了特色小镇的可持续发展,通过对青岛西海岸特色小镇的经济基础进行分析,发现旅游业对当地特色小镇经济的带动作用不明显,本文根据当地自然资源及区位优势从全域旅游的角度提出了特色小镇的可持续发展路径,并对其健康发展提出建议,以期能为青岛西海岸特色小镇的经济结构优化,推进地区的新型城镇化发展等方面给予启发和探索。 相似文献
507.
本文主要通过文献研究、政策调研的方法,梳理了中国参与全球气候治理下的低碳技术发展形势。研究发现,中国未来面临的减排压力较大,发展低碳技术势在必行。但是,由于受国际经济利益博弈格局的影响,以及贸易保护主义盛行,实际低碳技术转移效果很差,未来也很难实现突破,所以发展自主研发的低碳技术产业是我国未来的发展方向。中国应积极提升低碳技术专利质量、完善研发模式并实现技术的知识产权战略布局。 相似文献
508.
509.
冯建霞 《南通大学学报(自然科学版)》2018,17(2):84-89
通过计算高新技术产业产值占工业总产值的比重,纵向比较了近10年来扬州市高新技术产业自身的发展状况及其对扬州市整体经济发展的贡献力和推动力,结果表明:高新技术产业已成为扬州市经济的重要组成部分及经济增长的主要推动力.通过构建四层评价指标体系,运用层次分析法,计算高新技术产业的经济、技术、政策及市场的竞争力,横向比较了扬州市及苏南、苏中、苏北五市高新技术产业的综合竞争力,指出了扬州市高新技术产业发展过程中的优势及劣势,并就此提出发展建议. 相似文献
510.
为了验证运用神经网络进行信道解码的可行性,利用其提高短码长Polar码的译码准确率,提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的多天线(multiple-input multiple-output)Polar码新颖联合解调-解码方案.搭建了一种包括4个卷积层,2个全连接层和1个输出层的卷积神经网络,采用最小均方误差作为损失函数,通过计算机生成了Polar码编码的多天线数据并对网络进行训练,使训练得到的神经网络能很好地提取出Polar码比特间的关系特征,从而拟合出Polar码译码函数.仿真结果表明,在相同信噪比条件下,基于CNN的Po-lar码联合解调-解码方案的误码率优于已有的基于全连接神经网络方案;所提方案在不同码率的仿真实验中的误码率皆优于基于全连接神经网络方案,损失曲线的收敛速度更快,显示了基于CNN的Polar码联合解调-解码方案具有更好的泛化能力和学习能力. 相似文献