小井眼中封隔产层或注水层的独特完井方法

小井眼钻井的一些领域中的技术障碍已逐渐得到了解决，为了使小井眼钻井象水平井钻井一样得到成功的运用，需要研制一种允许对油藏进行长期经济管理的完井系统。本文从油井的封隔／开采入手，分析了现有产品技术发展的局限性，并介绍了新的独特的可回收式小井眼完井系统。     

聚合装置生产能力的提升

通过工艺改造缩短了PVC生产的加料时间和聚合反应时间,使40万t/a氯乙烯聚合装置产能提升了2万t/a。     

改进算法的三维通用单胞模型及其应用

基于应力为未知量的二维通用单胞模型改进算法在保证计算精度的前提下,可以提高计算效率,本文把该方法推广到三维,并利用该三维模型计算了颗粒增强复合材料力学性能。计算结果表明,该模型能够较准确的预测颗粒增强复合材料以及复杂随机纤维分配复合材料弹性系数及其对称性,并且随着划分子胞数目的增加,预测的弹性系数对称性越明显;同时,计算得到的剪切模量与E/(2(1+μ))比相对其它弹性系数比的误差大。     

基于PLC的故障诊断系统的设计及实现

介绍基于ＰＬＣ的故障诊断系统的设计与实现,着重分析了故障诊断程序的推理机制,并给出了一个应用实例。     

基于联邦增量学习的工业物联网数据共享方法

针对工业物联网（IIOT）新增数据量大、工厂子端数据量不均衡的问题,提出了一种基于联邦增量学习的IIOT数据共享方法（FIL-IIOT）。首先,将行业联合模型下发到工厂子端作为本地初始模型;然后,提出联邦优选子端算法来动态调整参与子集;最后,通过联邦增量学习算法计算出工厂子端的增量加权,从而使新增状态数据与原行业联合模型快速融合。实验结果表明,在美国凯斯西储大学（CWRU）轴承故障数据集上,所提FIL-IIOT使轴承故障诊断精度达到93.15%,比联邦均值（FedAvg）算法和无增量公式的FIL-IIOT（FIL-IIOT-NI）方法分别提高了6.18个百分点和2.59个百分点,满足了基于工业增量数据的行业联合模型持续优化的需求。     

RESSP:基于FPGA的可重构SDN交换结构

SDN采用转发与控制分离的架构和集中的控制管理机制,可有效满足不同网络中不同粒度的管理控制需求。当高校科研人员进行SDN的教学和创新实验时,需要一个处理过程可感且可重新编程的数据平面来支持原理展示和自主研究。然而,传统ASIC交换机的内部实现流程不透明且转发查表架构固定,软件交换机的处理性能较低,因此无法充分支持数据平面的研究。目前,通过FPGA设计可编程数据平面,为满足不同科研场景下多样化的处理需求提供了一条可行路径。但是,在基于FPGA的可重构交换机架构和设计方法方面还缺少深入研究,主要表现在难以实现基于模块细粒度的SDN处理流程重构,现有工作复用程度低,同时无法为开源的SDN数据平面设计提供技术支持。为此,提出一种基于FPGA的SDN交换平面实现结构——RESSP(FPGA-based REconfigurable SDN Swi-tching Pipeline)。RESSP将报文处理流程拆解成多个可动态加载的模块,针对交换机具体的应用场景,利用FPGA可编程特性对硬件功能模块进行增加、删除或替换,从而针对实际需求设计出相应的报文处理逻辑。此外,基于RESSP实现了一个SDN交换机的原型系统MiniSwitch。MiniSwitch验证了RESSP在教学科研实验中快速重构所需SDN数据平面的可行性和可扩展性。     

CoFM:一种加速Middlebox应用的软硬件协同流管理机制

流管理是Middlebox实现有状态报文处理的基础,负责管理端到端通信所建立的连接及其状态。为了满足不同Middlebox对于流管理的多样化需求,流管理功能通常采用软件实现,以保证灵活性,例如Bro、mOS。但是,受限于CPU的处理性能,软件流管理的性能有限。针对现有解决方案无法兼顾性能和灵活性的缺点,提出一种软硬件协同的流管理机制——CoFM,将流管理解耦为应用无关的映射管理(即根据流标识查找连接)和应用相关的连接管理2部分,将映射管理卸载到硬件上实现,在减少软件的访存次数提升性能的同时,保持了软件连接管理的灵活性。此外,CoFM的映射管理还支持新映射的动态插入和超时映射的删除,分别用于减少软硬件交互次数和降低硬件资源开销。最后,使用Verilog语言在FPGA上实现了映射管理功能,并基于CAIDA数据集对其做了相应的性能和资源开销测试。实验结果表明,CoFM的映射管理具有50 Gbps的吞吐率和极低的处理延时(<1μs),且硬件资源开销相对较少,适合用于流管理的加速。     

基于无人机高光谱数据的玉米叶面积指数估算

无人机高光谱遥感是低成本、高精度获取精细尺度农作物生物物理参数和生物化学参数的新型手段,以此快速反演叶面积指数（Leaf Area Index, LAI）对作物长势评价、产量预测具有重要意义。以山东禹城市玉米为研究对象,利用PROSAIL辐射传输模型模拟玉米冠层反射率获取LAI特征响应波段结合相关性定量分析获取对LAI变化最为敏感的波段,并以此计算6种植被指数（Vegetation Index,VI）,利用6种回归模型分别对单一特征波段和VI进行反演建模,以实测LAI评定模型精度。研究表明,光谱反射率中516、636、702、760和867 nm等波段对LAI变化最为敏感,以此建立的单一特征波段反演模型预测LAI精度R2为0.44~0.58;RMSE为0.16~0.18,其中636 nm建立的模型(LAI=21.86exp(-29.47R₆₃₆))相比其他反演模型预测精度较高（R2=0.58,RMSE=0.16）;6种植被指数与LAI高度相关,相关性系数R ²为0.85~0.86,以此建立的反演模型相比单一特征波段反演模型精度有所提高,R2为0.66~0.72,RMSE为0.12~0.14;其中mNDVI构建的LAI估算模型（LAI=exp(2.76~1.77/mNDVI))精度最高（R2=0.72,RMSE=0.13）。无人机高光谱遥感是快速、无损监测农作物生长信息的有效手段,为指导精细化尺度作物管理提供依据。