低渗透油藏超临界二氧化碳泡沫封堵实验研究

针对腰英台油田某区块微裂缝发育,前期CO2驱试验区气窜严重的特点,通过实验对超临界CO2泡沫封堵注入方式、注入速度、气液比以及发泡剂浓度进行优化。实验结果表明:不同注入方式下的超临界CO2泡沫阻力因子变化较大,气液同时注入更有利于提高超临界CO2泡沫封堵效果;同时,气液比、注入速度与发泡剂浓度对超临界CO2泡沫封堵效果均有显著影响,优选注入速度为0.7 mL/min,气液比为1∶1,发泡剂浓度为0.5%。     

大岩湾高速铁路隧道岩爆综合分析预测

针对沪昆高速铁路大岩湾隧道埋深大、岩性脆而坚硬的特点,选取隧道典型断面进行了水压致裂地应力原位测试,获得了实测深度范围内地应力的大小和方向。为对隧道全线进行岩爆预测预警,在地应力测试的基础上,采用弹性应变能指数法、应力强度比法、有限元反演法对隧道岩爆进行分析。最后,以大岩湾隧道地应力条件、岩性特征、围岩结构特征、地下水条件四个方面为基本条件,对隧道岩爆进行了综合分析预测。结果表明:该综合预测方法的准确度较以往单一的岩爆预测方法有了很大提高,对隧道岩爆预测预警有很好的实际指导意义。     

基于分数阶傅里叶变换的直扩通信快速线性调频干扰抑制

针对直接序列扩频系统中的线性调频干扰,将短时傅里叶变换和分数阶傅里叶变换相结合,提出了在短时傅里叶域进行线性调频干扰参数粗估计而在分数阶傅里叶域进行精确估计,并根据线性调频干扰在分数阶傅里叶域形成的脉冲位置和强度自适应选择消波区间达到抑制线性调频干扰的目的。仿真实验表明,所提出的干扰抑制方法在干信比JSR40情况下,对线性调频干扰有很好的抑制作用,位错误率BER性能可改善103倍。     

基于EEMD阈值的MOA避雷器泄漏电流去噪的研究

MOA避雷器泄漏电流中的阻性分量是反映MOA运行状态的有效特征量,但MOA通常运行在强电场和强磁场环境中,MOA避雷器在线监测系统采集的泄漏电流信号必然混叠很多噪声,不经有效的信号去噪即采用,会影响监测系统的信号处理、分析和MOA避雷器故障诊断的准确性。针对MOA避雷器泄漏电流的特点,结合通用阈值(sqtwolog)原则、启发式阈值(heursure)原则、无偏似然估计阈值(rigsure)原则和极值阈值(minimax)原则,提出了总体经验模态分解(简称EEMD)阈值去噪方法。采用均方根值、三次倍频幅值比和去噪后的波形这三个评价标准来判断EEMD阈值去噪的优劣,通过对信号仿真和现场采集的实测信号进行分析,得出基于无偏似然估计阈值原则是最佳的EEMD阈值去噪方法。     

同含钢率钢管与配筋钢管混凝土柱的受力性能分析

为阐明含钢率对构件的力学特性的影响规律,基于有限元分析方法研究了配筋钢管混凝土（R-CFST）和钢管混凝土（CFST）短柱的轴压性能。首先建立了适合R-CFST的材料本构模型和分析方法并用既有的实验数据验证模型的可靠性,之后进行了36根6种不同含钢率的R-CFST和对应的CFST有限元分析,通过分析荷载-位移响应、承载力、单位面积钢材对构件承载力提高量和延性等指标,最终发现：当混凝土强度较低时,含钢率越低CFST的承载力和延性比同含钢率R-CFST高,但随着混凝土强度的提高,含钢率越大反而使得R-CFST的性能得以显著提高;单位面积R-CFST纵筋对承载力的贡献率都大于单位面积的CFST钢管的贡献率,而且随着混凝土强度的提高R-CFST的这种贡献更为明显;填充高强度混凝土时,R-CFST比CFST更有效。由此得出结论：CFST内配筋比增加钢管壁厚更有效,尤其是填充高强度混凝土时配筋的效果更为明显。     

十字形RC柱的抗震性能数值分析

为了给该类柱的抗震设计提供依据,通过ABAQUS建立模型并验证了模型正确性,说明该模型能较好的描述试件的受力性能。研究了十字形RC柱抗震性能与轴压比及配筋率的关系。结果表明：随着配筋率的增大,峰值荷载越大,耗能能力以及延性性能更优越,刚度退化得到延缓;随着轴压比的减小,虽然峰值荷载降低,但其耗能能力和延性性能更优越,刚度退化得到延缓。可见在允许范围内减小轴压比或增大配筋率,可以提高试件的抗震性能。     

对称双二叉树PTS相位搜索

为降低OFDM系统中部分传输序列的计算复杂度,提出一种对称双二叉树的相位搜索方法,将最优相位因子的搜索映射为满二叉树中代价最小通路的搜索. 通过选择中间节点数量与二叉树的搜索深度,在有效抑制OFDM峰值平均功率比的同时大幅度降低了计算复杂度. 仿真结果表明,该方法能很好地协调OFDM系统性
能和计算复杂度.     

协方差矩阵结构的广义近似最大似然估计

针对相关复合高斯杂波背景下相邻杂波纹理分量可能相同的情况,将杂波均匀分组进行推广,结合归一化采样协方差矩阵估计,提出了广义杂波分组的归一化采样协方差矩阵估计方法(generalized normalized sample covariance matrix, GNSCM). 利用最大似然估计方法,进一步推导了广义杂波分组背景下协方差矩阵结构最大似然估计的迭代过程,以GNSCM 为初始化矩阵进行迭代,得到协方差矩阵结构的广义近似最大似然(generalized approximate maximum likelihood, GAML) 估计. GAML 是对现有方法近似最大似然(approximate maximum likelihood, AML) 估计和约束迭代杂波分组估计(constrained recursive clutter-clustered estimator, CRCCE) 的推广,具有更强的杂波适应能力. 仿真结果表明,针对非均匀分组杂波环境,与AML 估计和CRCCE 相比,GAML 具有更高的估计精度,且相应的自适应检测器具有更好的恒虚警率特性和检测性能.     

多尺度自卷积方差显著性SAR图像目标检测

针对SAR图像中显著性目标检测问题,提出一种基于多尺度自卷积方差显著性的自适应检测算法. 该算法在对SAR图像多尺度自卷积运算基础上,通过计算MSAV得到方差显著图. 设计了一种自适应阈值检测器,完成SAR图像中显著性目标的检测. 实验结果表明,在复杂背景环境下,所提算法能有效检测出与人类视觉较为一致的显著性目标.     

均值-方差模型下DC型养老金的随机最优控制

从DB型养老金转向DC型养老金已被越来越多的国家所考虑. 以均值-方差为目标研究 风险资产符合CEV模型的DC型养老金最优投资问题. 利用随机控制建立了养老金最优投资的HJB方程, 通过Legendre变换和对偶理论求得养老金的最优投资策略, 最后推导出均值-方差下 DC型养老金最优投资的有效前沿.