东坪地区基岩潜山风化壳裂缝性储层的主控因素及有效性分析

柴达木盆地阿尔金山前东坪地区基岩潜山风化壳裂缝性储层的矿物组分复杂、纵横向变化快、裂缝及溶蚀发育程度不均一、物性参数评价难度大,导致其主控因素及有效性不明确。为此,利用地层元素测井、电成像测井及常规测井资料,通过两种岩性识别方法——M-N-GR三变量岩性识别法与铝-硅-钙三元素岩性识别法建立了适用于研究区基岩潜山风化壳裂缝性储层的岩性识别标准。通过岩心分析与电成像人工拾取刻度重构了双侧向电阻率测井裂缝孔隙度模型,利用声波时差测井结合元素测井建立了变声波骨架值及分岩性声波骨架值的基质孔隙度模型。分析了裂缝发育及物性与断层距离、地层变形程度、岩性、风化淋滤作用的关系,总结了影响东坪地区基岩潜山风化壳裂缝性储层的主控因素。在精确识别岩性及求取物性参数的基础上,结合PoroTex技术、核磁谱型分析、裂缝与地应力走向分析等方法,综合评价了裂缝性储层的有效性。研究成果为东坪地区基岩潜山风化壳储层气藏的动态开发提供了测井技术支持。     

消费者对吕梁红枣的消费意愿及影响因素分析

山西省吕梁山区属生态环境脆弱区,其干旱少雨、气候恶劣,严重制约着农作物的种植和生长,而枣树因其生命力强盛、耐干旱而成为当地的主要经济林种,是吕梁山区的特色产业之一,曾是当地农户的主要甚至全部收入。进入21世纪,吕梁红枣产业遭遇发展瓶颈,栽培面积减少、质量下降、病害和裂果、枣农因效益不佳而疏于或者放弃管理等严重影响着红枣的生产和消费。基于863个消费者的调查数据,选择12种影响因素作为解释变量,运用Logistic模型对影响吕梁红枣消费意愿的因素进行了实证分析。结果显示,消费者有无红枣消费习惯、鲜枣价格、消费者家庭人数、消费者购买红枣的便利度以及消费者对红枣功效的认知对其消费红枣的意愿有显著影响。基于此,应提高消费者认知,树立标准化生产理念,发展红枣深加工,从而增强消费者对吕梁红枣的消费意愿。     

基于BERT-BiLSTM-CRF的农产品信息文本命名实体识别研究及应用展望

命名实体识别是从农产品信息文本数据中有效抽取信息的关键一步,旨在从非结构化文本中确定与农产品特性相关的命名实体。农业领域的命名实体识别研究大多集中在农业病虫害领域,关于农产品信息文本的实体识别研究较少,通过采用BMES标注的方式对爬虫获取的农产品信息文本数据进行标注,提出融合BERT的BiLSTM-CRF深度学习模型对该文本数据进行实体抽取。将该模型与多种神经网络模型的实验结果比较发现,融合BERT的BiLSTM-CRF模型对农作物、地区、富含营养成分等3种命名实体识别的准确率和召回率分别为82.25%和84.54%,明显优于IDCNN-CRF等神经网络模型,说明该方法能有效识别抽取农产品信息文本数据命名实体。基于此,命名实体识别作为中文文本信息抽取的关键技术,在农产品信息推荐系统、智能问答等方面将会有广泛的应用前景。     

Unmix模型污染源解析研究进展及应用前景

基于国内外近十年的期刊文献,归纳总结了Unmix模型在污染源解析研究中的应用情况,对比分析了在不同介质和研究对象上的差异,对该模型的应用前景进行了展望.现阶段Unmix模型在国外主要用于大气颗粒物的源解析,而国内则多应用于多环芳烃(PAHs)和土壤重金属的源解析.Unmix模型与主成分分析法(PCA)、正定矩阵因子分析...     

车载部件振动特性研究

针对车载部件疲劳失效、故障失效等问题,目前建立的动力学模型无法准确反映车载部件行驶中的特性。利用集中质量法,考虑车载部件本身的刚度,建立了整车及车载部件的十自由度动力学模型,利用MATLAB/Simulink对模型进行了仿真分析,得到了车载部件在行驶中的特性。分析结果表明：车载部件在车辆运行过程中的振动幅值比车身质心处的振动要小;对比车载部件的垂向振动特性以及车载部件侧向和纵向的振动特性,其垂向振动幅值远大于侧向和纵向的振动幅值,对车载部件在车辆行驶过程中的特性有一定的参考意义。     

基于分形理论的汽油机富氧燃烧模型

阐述了湍流的分形特征,应用分形理论计算了湍流燃烧速度和质量燃烧率,分析了富氧燃烧时未燃混合气密度的计算方法。借助VB语言编制计算程序,进行了计算与实验对比分析。探讨了将分形理论应用到发动机富氧燃烧模型中的可行性。     

基于树莓派平台的道路雾气和积雪检测系统设计

在大雾天或冬季路面积雪的环境,会影响车辆驾驶的安全性,甚至发生安全事故。使用树莓派平台,提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的图像检测算法,用于实时检测雾气和道路表面积雪。使用树莓派开发板和一个摄像头实时获取雾气和路面积雪的信息,通过Mobile Net深度学习算法检测道路情况。实验表明,其对雾气和路面积雪的检测准确率为97%以上。并且证实Mobile Net的深度学习算法的在树莓派上的工作速度优于Res Net50等算法。     

基于Q图的M(t)/M/C服务台配置优化

排队问题随处可见,如何科学有效地对排队拥堵状况进行监控,合理配置资源具有重要的理论和现实价值.与平稳模型相比,动态排队模型由于其时变特征,适用性更广.本文根据逐段平稳和M/M/C模型的相关理论,构建了基于Q图的动态M(t)/M/C模型.该模型利用Q控制图对过程中的到达率λ进行实时监测,根据变点对到达过程进行分段,进而优化服务台的配置问题.随机模拟结果表明,该模型具有优良的检测效果,能够使有限的服务台资源得到有效利用.最后,本文基于收费站数据,进行了实证分析,结果表明该模型可以实时监测到达率的变化情况,从而达到合理安排人工收费车道的目的.     

特早种茶叶开采期预报模型的建立与误差分析

以特早种茶叶品种“巴渝特早”为研究对象,应用阶段积温预报法、逐步回归预报法、集成预报法分别建立开采期气象预报模型,比较不同预报方法的预报性能.结果表明：阶段积温预报法对于“巴渝特早”开采期的预测偏差较大,预测值与观测值的剩余均方差为5.225,拟合优度为0.539;逐步回归预报法相较于阶段积温预报法预测结果的准确性明显提升,预测值与观测值的剩余均方差为2.826,拟合优度为0.749;集成预报模型综合考虑了积温条件以及影响春茶开采的关键时段的关键气象因子,优化单一预报方法的不稳定性,预测值与观测值的剩余均方差为2.729,拟合优度0.765,可以应用于特早种茶叶开采期气象预报服务.