不同重构土壤材料配比的土壤改良和苜蓿生长效应研究

针对西部露天矿区土地生态修复中表土稀缺和土壤贫瘠难题,从充分利用矿区当地常见的原材料出 发,利用风沙土、红黏土、煤矸石、玉米秸秆及腐植酸为原料,按照不同配比混合后进行室内盆栽试验,研究不同配比下 紫花苜蓿生长特性、土壤理化性状和生物学特性的差异,优选适宜于该地区的重构土壤配比。 结果表明:利用风沙土、 红黏土、煤矸石、玉米秸秆及腐植酸重构土壤具有可行性;不同重构土壤配比均可显著改善土壤物理结构,增加土壤 养分含量,提高土壤微生物活性,进而促进紫花苜蓿生长,但不同配比之间存在明显差异;与纯风沙土(CK)相比,不同 重构土壤配比下紫花苜蓿生物量、根长、根直径和根表面积分别提高了 19. 05% ~ 624. 76%、17. 99% ~ 131. 80%、 17. 72% ~ 239. 20%和 33. 01% ~ 650. 45%。 相关分析结果表明:紫花苜蓿生物量与基质理化性状和微生物活性存在协 同效应。 综合来看,风沙土与红黏土按 1 ∶2 复配,同时添加 15%煤矸石、5%玉米秸秆及 0. 05%腐植酸,土壤重构效果 最佳。 该研究为矿区土壤重构及降低土地生态修复成本提供了理论依据。     

非常规气藏储层改造体积评价方法研究

为精确描述非常规气藏压裂后的复杂流动特征及定量评价储层改造体积（SRV），利用自主研发的缝网重构算法“破裂树生长法”建立压后缝网模型，并以此为基础提出了使用拟稳态流动时特定的压力等值线来确定SRV范围的定量评价方法，最后以长宁201井区为例进行了矿场实例分析。该方法根据微地震监测点的位置，重构出微裂缝网的连通关系。在复杂微裂缝网的基础上建立离散裂缝地质模型并进行生产数值模拟，根据数值模拟结果的压力分布精确划定SRV的范围。利用该方法计算出长宁201井区的SRV体积为0.052 1 km3，以该缝网模型的数值模拟产量预测结果符合实际生产规律，方法实用性较好。     

变形矩形和V形微屏蔽线传输特性的矢量有限元计算

微屏蔽线在使用过程中难免会产生变形。本文利用矢量有限元法讨论了矩形微屏蔽线和V形微屏蔽线的变形对其传输特性的影响，其中传输特性包括主模截止波长、单模带宽和主模电场结构。计算结果显示，两种微屏蔽线的变形对三种传输特性均有较大影响，这些数值计算结果对两种微屏蔽线在使用过程中出现变形时对整体器件的影响有较强的指导意义。     

基于m-Ucosφ平面识别振荡期间输电线路不对称故障的方法EI北大核心CSCD

距离保护作为输电线路的后备保护在电力系统广泛应用,但是系统振荡期间测量阻抗变化会导致距离保护误动作,在系统振荡期间需要闭锁距离保护,而系统振荡期间线路发生不对称故障时需要快速开放距离保护,现有距离保护利用电流不对称度识别振荡期间不对称故障,识别故障电阻的灵敏度低,无法快速开放距离保护。提出了一种综合利用保护安装处电流、电压特征识别振荡期间线路不对称故障方法,利用保护安装处的电压余弦分量反映故障点处的电压,建立了电流不对称度–电压余弦分量平面,从电流和电压两个维度综合反映系统振荡及线路故障特征,在此基础上,构建了系统振荡期间线路不对称故障的识别判据,提高了保护识别振荡期间线路不对称故障的灵敏性,缩短了距离保护开放时间,实时数字仿真系统(real time digital system,RTDS)仿真结果验证了本方法的有效性。     

一种去中心化的域名服务本地化模型

域名系统(Domain Name System,DNS)作为管理网络空间资源名称与IP对应关系的网络基础设施,在提供广泛的域名解析服务的同时,也存在性能和安全隐患。针对传统DNS系统的中心化树状层次结构引起的对根域名服务器的严重依赖以及可能导致的系统脆弱性,设计了一种去中心化的域名服务本地模型,通过在去中心化互联模型中整合多源数据,重构域名信息解析优先级记录和相应存活时间,以保证域名数据的唯一性及高优先级;同时基于本地数据记录重构模型实现域名解析的快速响应,形成本地DNS数据记录重构模型和域名解析服务模型,实现快速、准确、可靠的域名解析服务。     

基于深度信念网络的滚动轴承特征迁移诊断

滚动轴承的故障智能诊断研究多是针对同源数据进行，而不同型号、不同工况下的滚动轴承，由于时、频特征差异，加之背景噪声的影响，导致识别准确率偏低。为了解决这一问题，笔者以6307和6205两类深沟球轴承为研究对象，建立了以深度信念网络（deep belief network，简称DBN）为核心的迁移诊断模型，构造了以波形指标、峭度指标、近似熵及分散熵为代表的特征识别参数。为了抑制信号传递路径（共振频带差异）和背景噪声的影响，引入最大相关峭度反卷积（maximum correlated kurtosis deconvolution，简称MCKD）方法，并对其关键参数实施了自适应选取。结果表明，由MCKD与DBN联合组成的迁移诊断模型，在3类不同数据源之间的诊断准确率均超过了95%，为滚动轴承的迁移特征诊断提供了一条可行的途径。