基于串级双向长短时记忆神经网络的测井数据重构

测井数据是油气田开发和评价的基础，对于确定地下油气层位置、计算及评价油气储量等具有重要意义。然而，实际开采过程中井壁垮塌、仪器故障等因素往往导致部分深度的多条测井数据失真或缺失，而重新测井的成本高昂，施工难度大。为此，提出一种基于串级双向长短时记忆神经网络(CBi-LSTM)的测井数据重构方法，在不增加额外测量成本的情况下，充分考虑缺失数据点的前趋与后继之间的双向关联性及测井曲线之间的相关性，利用串级系统将所获估计值与已知测井曲线合并为新的输入，采用迭代更新策略完成对缺失数据块的重构。对苏里格气田4口井的测井数据进行补全重构实验，所得结果表明：文中测井数据重构方法具有较高精度，同时所用模型具有更强的鲁棒性和泛化能力。     

多相催化中的纳米材料和纳米构筑

从多相催化作用中的关键效应、纳米材料的特异性能、纳米材料的尺寸和形貌可控制备以及纳米结构可控建构等方面,对近年来纳米材料与技术在多相催化中的研究和应用进展进行了综述。列举了纳米材料与技术在能源催化、光催化和石油化工领域以及重要反应的催化剂、分子筛限域催化剂和生物催化剂等方面的应用实例。指出纳米粉体材料最有可能在纳米催化剂中获得实际应用,而具有一定形貌、尺寸、晶型或晶面的单金属纳米催化剂最有可能在纳米结构与催化效应关联上得到深入剖析,兼具均相和多相催化剂优点的纳米生物催化剂则是今后应特别加以关注的研究方向。此外,还讨论了不同水平上的纳米催化剂的定义,提出了今后在纳米催化的基础研究与应用研究细节方面应重视的问题。     

浅谈盐业运销企业承包经营

本文以重庆盐业分公司推行承包经营责任制的事例,说明在盐业运销企业中搞承包经营责任制的必要性。认为承包经营责任制是解决盐业运销企业“两权分离”的重要途径。通过运销企业内部承包,根据“死基数、确保上交、超收多留、欠收自补”的原则,实行基数包干,超利润分成,能够调动企业和职工的积极性和创造性,收益不小。早承包早受益。     

水电工程边坡安全监测实时在线预警系统研究

针对现有边坡监测信息管理的实时性、灵活性、通用性较差且可视化程度较低的问题,基于监测数据自动采集方法、监测成果网络发布方法、监测预警方法等系统相关技术方法研究,采用MySQL多平台网络数据库以及Apache跨平台Web服务器,以Microsoft VisualStudio.Net 2013为集成开发环境,建立基于网络的边坡安全监测实时在线预警系统,实现了监测信息和数据的远程实时共享、在线分析管理及三维可视化分析,并成功应用于实际工程中,为边坡工程变形监测提供了更高效的监测和预警分析平台。     

新技术新工艺新材料在湖北长江干堤基础处理中的应用

湖北省长江堤防多位于黏土覆盖层极薄的古云梦遗址之上，堤基多具二元结构，每遇汛期，多发生管涌等重大险情，严重威胁大堤安全。湖北省在科学论证基础上，广泛采用压缩充填技术（超薄防渗墙、振沉根桩、钢板桩）和材料置换技术（液压抓斗开槽建墙、垂直铺膜、射水法造墙、多头小口径深层搅拌桩、SWM工法造墙、高喷灌浆造墙）等新技术、新工艺、新材料，处理堤防基础问题，在垂直防渗方面取得了成功的经验。     

新技术新工艺新材料在湖北长江干堤基础处理中的应用

长江干流流经湖北省1061公里,两岸长江堤防(主要是一、二级堤防)长1745公里,约占整个长江干流堤防总长的60％,其中一级堤防长470余公里。勘探资料表明,湖北长江堤防基本建立在黏土覆盖层极薄的古云梦遗址之上,堤基多具二元结构,有409公里存在不同程度的基础问题,基础覆盖层小于5米的有118公里,有的沙层还出露在外。每遇汛期,多发生管涌等重大险情,严重威胁大堤安全。在1998年长江流域的特大洪水中,全     

一种高可靠性嵌入式系统的主备切换设计

高可靠性作为通信设备向用户提供的产品保证正越来越受到重视，成为必不可少的条件之一，而主备切换是双机系统实现高可靠性的一种可行技术。文章主要从软件系统设计方面主备切换的具体实现方案，功能模块的划分以及相应的数据结构方面进行了综合讨论，为类似设计提供了参考。     

论公法和私法划分在中国的局限性——基于社会学的视野

公私法划分在中国急剧变化中出现的人权、公民、法律多元社会下已与其划分理论不协调.从社会学之角度,在兼评引进法学理论出现的问题时,把人权社会、公民社会、规范多元社会的规范共同合为一体的独立于公私法之外的具有民间性的第三类法,形成一个三元结构的中国式划分.     

基于特征子空间虚假邻点判别的铝电解槽况诊断模型

造成铝电解异常槽况的因素较多,彼此相关性强,建立槽况诊断模型时计算量巨大。利用核主元分析法虽然可以对非线性数据进行降维,但得到的主元仍然是原始变量在特征空间的线性组合,既无明确的物理含义,又无法对原始特征进行约简达到减少传感器种类的目的。提出一种基于特征子空间虚假邻点判别的槽况诊断方法,首先考察各原始变量置零前后在核空间主元投影上的相似度,根据其对槽况的解释能力进行原始变量选择;再将约简后的原始变量输入概率神经网络,对各类异常槽况进行诊断。通过取自某厂170KA大型预焙槽的268组样本进行检验:在原始特征约简44.4%的情况下分类精度达到95%以上,表明该方法不但可对原始特征进行有效约简,而且槽况分类精度和训练时间均优于同类模型。