聚合物驱后提高采收率方式实验研究

结合孤岛油田注聚区块地层情况,优选出了适于聚合物驱后进一步提高采收率的驱油剂─—阳离子聚合物,研究了其驱油机理、在均质岩心中的驱油效果、均质岩心聚合物驱后水驱不同倍数时的驱油效果;研究了非均质地层聚合物驱后进行调剖或不调剖的驱油效果,并与具有超低界面张力的驱油剂的驱油效果进行了对比.研究表明,聚驱后注入的阳离子聚合物通过吸附、絮凝等作用可使后续水驱波及体积进一步增加,聚驱后转水驱阶段越早注入阳离子聚合物其驱油效果越好,非均质地层聚驱后对高渗层进行适当的封堵再注入阳离子聚合物可较大幅度地提高采收率.     

震级与破裂尺度及位错量关系的讨论

目的探讨现有的一些震级与地表破裂长度及水平位错量间经验关系式的合理性与代表性。方法基于断裂力学理论,通过对各类裂纹开裂过程中应变能释放量与裂纹尺寸、水平位错量间相互关系的分析,讨论前人建立的一些关于震级与地表破裂长度及位错量间的经验关系。结果震级与破裂带长度或水平错动量之间的统计关系式在理论上具有合理性;以青藏高原强震事件参数为基本统计数据,构建了震级、破裂长度与垂直位错的统计关系式,并利用所得关系式用中卫712级地震为例验算,与实际结果相近。结论可以将震级与破裂带长度、错动量等参数通过统计方法建立起某种关系式,但所选用参数以及参数之间的基本关系应当符合断裂力学的一些基本理论及关系原则。     

微梁传感器弹性模量的测试

利用一种静态和两种动态的检测技术,对红外辐射探测微悬臂梁式传感器材料的弹性模量进行了测试研究.在静态检测实验中,利用纳米硬度计直接测出传感器材料的弹性模量;在动态实验中,分别利用谱平面光学滤波法和多普勒测振仪得到微悬臂梁传感器结构的固有频率,再结合数值模拟计算求出传感器的等效弹性模量.通过几种检测结果的分析和比较,获得了更加精确的微梁传感器单元的弹性模量值,为微梁的优化设计和评估提供了可靠的参数.     

无线传感器网络中基于负载平衡的多路路由

针对传感器节点能量受限的特点，提出了一种无线传感器网络中基于负载平衡的多路路由（load balancing multi-path routing,LBMPR）协议．LBMPR依赖传感器节点的地理位置生成从源节点到sink节点的多条路径，数据通信均匀分布于不同路径上，从而达到节点间的负载平衡，延长了网络的寿命．仿真实验表明，若选择适当的参数a和b，较之mesh-2和mesh-3，LBMPR能获得更好的负载平衡性能．     

多跳通信无线传感器网络的容量与功耗分析

多跳通信的无线传感器网络中,通过选择合适的节点的传输范围改变无线链路的信道容量,获得网络容量为Θ(logN),与通过波束成形的通信方式获得的网络容量具有相同的扩展量级;比较了为获得相同的网络容量,波束成形的通信方式和多跳的通信方式所需要的网络总功率和单节点的最大工作功率。数值计算结果表明,多跳与波束成形的通信方式的网络总功耗之比为10-1~10-3时,能获得较高的能量效率,但临近S ink的节点的功耗较大,降低了网络寿命。     

基于多支持向量机的软测量模型

在许多工业过程控制系统中，软测量技术由于解决了输出变量难以测量的问题而被广泛应用。软测量技术的核心问题是建立优良的软测量数学模型，支持向量机（SVM）以其优良的泛化特性而被应用到建立软测量模型中。基于多个模型的组合可以提高模型精度和鲁棒性的思想，提出多支持向量机（MSVM）组合模型的软测量建模方法．该建模方法通过减聚类方法将输入空间划分为一些小的局部空间．在每个局部空间中用最小二乘支持向量机（LS-SVM）建立子模型．为解决子模型相互之间的严重相关问题，提高模型的精度和鲁棒性，各个子模型的预测输出通过主元递归（PCR）方法连接．仿真研究表明，采用该建模方法能够达到较好的建模效果。     

不确定广义系统的镇定

针对输出反馈下不确定广义系统的可镇定问题,从状态反馈下闭环广义系统的稳定性问题入手,利用矩阵不等式,依次给出不确定广义系统可镇定、关联不确定广义大系统的分散可镇定、以及关联不确定广义大系统在执行器故障、传感器故障下分散可镇定的充分条件。由此推广到输出反馈,给出了输出反馈意义下的广义系统可镇定、关联不确定广义大系统的分散可镇定、以及关联不确定广义大系统在执行器故障、传感器故障下分散可镇定的充分条件(即完整性设计)。其中反馈控制器的设计方法简明而又统一,便于应用。最后用数值例子来验证所给结果的有效性。     

一种非线性融合系统中的传感器管理方法

针对非线性非高斯动态跟踪系统,提出一种基于序贯蒙特.卡洛粒子滤波的传感器管理方法。该方法首先利用粒子滤波计算目标的协方差;然后利用信息熵计算目标的信息增量;最后利用信息增量大小实现传感器资源对目标的分配。仿真结果表明,在非线性系统下,该方法对传感器管理具有较高的精确性、实时性和鲁棒性。     

基于粗糙神经网络的航空电子传感器故障诊断

针对航空电子传感器系统是由多个子系统所组成的复杂大系统且很难量测系统输入,传统故障诊断方法难以评估这类系统的问题,提出了一种基于粗糙神经网络的航空传感器故障诊断方法。该方法首先运用Kohonen网络对航空电子传感器测量得到的连续数据进行离散化,然后用粗糙集理论进行知识规则的提取,最后用提取的知识作用于一步预测神经网络,用该网络预测结果与航空电子传感器实际输出进行阈值比较,进而进行故障检测。仿真实验和实际应用表明,该方法可行并能有效地检测传感器故障,且故障诊断率高。     

Development of novel and sensitive sensors based on microcantilever of atomic force microscope

Recently, the development of sensors based on microfabricated cantilevers of atomic force microscope (AFM) has attracted considerable attention from the designers of novel physical, chemical, and biological sensors. Many kinds of sensors have been developed taking the advantages of its high-resolution imaging, force measurement and force sensitivity, such as immunosensor and DNA biosensor and the sensors for detection of intermolecular interaction. This paper reviews the progress made in this field and discusses the signal transfer principles by which the design of the sensors is achieved.