渤中X构造带古生界潜山负反转模式及油气意义

近年来,渤中凹陷X构造带碳酸盐岩潜山钻探获得重大突破,揭示了该区良好的勘探前景。从渤中X构造带已钻井资料入手,利用重新处理的叠前深度偏移地震资料,通过潜山地层的类比识别、区域应力分析及断层反转强度分析,探讨了该区负反转的成因及解释模式,明确了该区潜山负反转的油气意义。这一构造的形成过程也是古潜山的形成过程。负反转对于古潜山油藏形成的主要贡献在于形成了一系列构造圈闭,同时古生界地层早期逆冲隆起后遭受长期多期风化剥蚀,形成风化壳岩溶储层,是油气聚集的有利场所。     

一种用于雷达资源管理的目标雷达截面积预测算法

在管理与优化雷达有限资源的应用中,目标的雷达截面积的起伏会对资源分配后的效果产生巨大的影响。针对该问题,该文提出一种对目标的雷达截面积进行预测的方法。该方法首先对回波进行处理以获取目标雷达截面积的测量值,进而通过概率密度转移的方法对目标在下一个时刻的雷达截面积进行预测。通过对来自3种飞机的雷达实测数据的计算,验证了该预测方法能够得到较为准确的预测值。最后,建立功率分配的优化方程,并通过仿真验证了对雷达截面积准确的预测能够提高功率分配后的测量精度。     

虚拟计算环境下基于聚类的资源匹配优化模型

虚拟计算环境中任务具有数量庞大、需求模糊、种类多样等特征,使得资源匹配面临巨大挑战.依据虚拟计算实验床平台公布数据,提出了一种融合虚拟资源与任务聚类的资源匹配优化模型.该模型通过分析任务需求、消耗等特征,基于改进二分K均值进行任务聚类,并结合虚拟资源类型生成优化的资源匹配列表.经实验分析验证,该模型有效缩小资源匹配范围,提高任务运行成功率,为精准匹配提供基础.     

基于CMAC的Q算法在机器人足球中的应用

RoboCup是全球影响力最大的机器人足球比赛，是机器人学和人工智能及其应用的标准研究问题之一。仿真组在RoboCup中是重要的一部分。由于仿真组的比赛环境非常复杂，采用手工编码实现的Agent的高层决策无法考虑到比赛的所有情况，缺乏灵活性，并且需要花大量的时间对手工编码中的参数进行调整，结果也不是很理想。所以本文采用机器学习来实现Agent的决策。本文运用了一种基于CMAC的Q学习方法，把该方法应用在禁区内进行2VSl进攻的策略学习训练实例中，实验结果表明了本方法的可行性和有效性。     

渤海海域新近系层速度横向异常及其识别技术

传统上认为渤海海域浅层层速度横向变化不大,通常采用单井常速或多井拟合的办法进行时深转化,但随着勘探开发程度的不断提高,由于地质非均质性原因导致的层速度横向变化问题日益凸显,对地下构造形态特别是低幅度构造形态产生了较大影响。以Q油田为研究对象,借鉴压力预测中经常采用的去除压实效应的思路,通过消除构造背景对层速度的影响,定性或半定量判断层速度横向变化是否存在异常,为浅层层速度异常预测和低幅度构造时深转化提供了方法和手段。     

基于联合稀疏恢复的宽带雷达动目标检测方法

针对宽带雷达目标回波存在越距离单元走动的问题,该文提出一种基于联合稀疏恢复的宽带雷达动目标检测方法。该方法先在频域对回波数据进行预白化处理,抑制杂波;然后在频率-慢时间域推导出目标信号的联合行稀疏表示,并通过联合稀疏恢复算法得到目标的频域估计;最后通过逆傅里叶变换得到目标的时域估计。仿真结果验证了该方法的有效性。     

嘧啶联芳环类化合物合成研究进展

综述了近二十年来在医药、农药和小分子领域具有广泛用途的的嘧啶联芳环和嘧啶衍生物的合成研究进展.本文主要介绍了几种嘧啶联芳环的合成方法:通过偶联反应合成、通过构建芳环合成及通过构建嘧啶环合成.     

基于同步压缩小波变换的速度频散属性估算方法及应用

随着渤海A构造区油气勘探的不断深入,勘探目标逐渐由构造油气藏转变为构造-岩性复合油气藏。A区构造-岩性油气藏的流体关系复杂,储层非均质性强,导致常规油气检测方法多解性严重,不能为该区油气勘探提供可靠的烃检结果。地震波在含油气储层传播时,不仅会发生较强的能量衰减,同时也会发生较强的速度频散,因此,反映速度频散的属性可作为流体指示因子用于流体检测。基于此,文中提出了一种基于同步压缩小波变换的速度频散属性估算方法,从叠后地震数据中提取出表征速度频散程度的群能量梯度属性,进行油气检测。实际资料处理结果表明:基于同步压缩小波变换的速度频散属性油气检测方法分辨率非常高,对含烃储层具有较好指示效果,降低了油气检测的多解性。     

改进的DBSCAN聚类算法在云任务调度中的应用

针对云计算环境中任务调度中存在的执行效率低的问题,提出了一种基于改进的基于密度的聚类算法(DB-SCAN)的云任务调度策略.首先使用改进的基于密度的聚类算法DBSCAN对云任务进行聚类,然后与已经分类的资源进行匹配,解决资源与任务匹配程度低的问题.实验结果表明,对任务进行聚类后进行任务调度,任务在终端上的平均执行时间减少了大约35.2％,任务的调度时间也有了明显减少.