井下沉砂器的研制与应用

针对以往机械防砂工艺存在防细砂困难、造价高和重复利用率低等缺点 ,根据旋流 离心分离原理 ,研制了井下沉砂器。沉砂器由上接头、二级滤砂管、筒体、中间接头、造旋臂、旋流体和下接头组成。中原油田分公司第五采油厂 2 2井次的现场应用表明 ,这种沉砂器可以分离大于 0 0 0 5mm粒径的细砂 ,防砂效果好 ,具有结构简单 ,安装方便 ,加工成本低的特点 ,可以保证出砂井的正常生产 ,延长检泵周期 ,节省作业费用     

管材拉伸模具定径区摩擦力的探讨

管材拉伸时把模具定径区看作准塑区，利用塑性条件，研究定径区摩擦力对拉伸力的影响，并对计算公式进行探讨。证明管材空拉（减径不减壁）时摩擦力影响可忽略不计，但减径、减壁拉伸同时进行时，定径区摩擦力对拉伸力的影响就必须考虑。     

万家寨引黄工程南干线国际Ⅱ、Ⅲ标区段安全监测工程的施工

万家寨引黄工程安全监测工程随主体工程分布于全线,并与全线自动化控制工程连接,实现近地/远地控制式的运营管理,本文将国际Ⅱ、Ⅲ标段安全监测工程作为典型代表工程,主要介绍安全监测工程的施工方法以及监测项目和断面布置等。     

基于PⅢ工控机VI测控系统远程控制研究

虚拟仪器（VI）将计算机采集测试分析引入到电子测量领域，用数字化和软件技术极大地提高了测量的灵活性。而VI远程测控系统是网络技术、通信技术一计算机虚拟技术结合的产物。远程控制技术能够使操作突破地域的限制，已在网络环境下PⅢ工控机上实现。     

A dual-mode multiuser detector for DS-CDMA systems

We introduce a dual-mode multiuser detector that dynamically switches its detection mode between matched-filter and decorrelator operations based on the channel characteristics. This detector significantly reduces the overall computational requirement while maintaining similar performance as that of the decorrelator. The switching mechanism of our dual-mode detector is designed by exploiting the performance-complexity tradeoff between the decorrelator and the matched-filter. Extensions of this idea to other types of multiuser detectors are also proposed     

基于电子现金的新型支付协议

本文提出了一种基于电子现金的新型支付协议,该协议通过第三方实时核算客户拥有的电子现金,但不进行实时转账。协议模型较好地克服了现有在线支付的交易瓶颈问题以及离线支付中电子现金容易被重用、伪造或篡改的问题,在交易过程中有效地保证了安全性,并且实现了电子现金的原子性、匿名性、可分割性和可验证性。     

掺杂VO2的特性、制备方法及应用

VO2在68℃时发生从低温的单斜相向高温四方相转变，同时伴随着光、电、磁性能的突变。通过掺入其它杂质元素，能有效改变其相变温度和光、电性能，这些优异特性使其具有更好的应用前案。本文综述了掺杂的原理，掺杂对VO2相变影响、常用的掺杂方法及目前的应用情况，这对其进一步的研发应用具有重要的意义。     

Next-day electricity-price forecasting using a hybrid network

The paper proposes a novel method of forecasting short-term electricity price based on a two-stage hybrid network of self-organised map (SOM) and support-vector machine (SVM). In the first stage, a SOM network is applied to cluster the input-data set into several subsets in an unsupervised manner. Then, a group of SVMs is used to fit the training data of each subset in the second stage in a supervised way. With the trained network, one can predict straightforwardly the next-day hourly electricity prices. To confirm its effectiveness, the proposed model has been trained and tested on the data of historical energy prices from the New England electricity market.