灰色预测模型在油气操作成本预测中的应用

油气操作成本是油气田生产消耗的主要项目，为了有效地控制油气操作成本，必须制定准确的油气操作成本计划。而油气操作成本在我国是最近几年才提出来的，数据项比较少，给油气操作成本预测带来一定的难度。为此，文章根据灰色预测的基本原理，采用灰色系统理论进行油气操作成本预测，就可以弥补对预测所需的数据少，而且也无须剔除不可比因素，只要所建模型能满足精度要求，预测结果就可以信赖。     

石化企业实时数据管理引擎设计与实现

实时数据管理系统是流程企业控制信息网络与管理信息网络平滑集成的基础，为两者的数据通讯提供桥梁。介绍了笔者在炼油化工C企业IMS建设中的实时数据管理引擎设计与开发，具有其先进性与实用性。     

一种分析碳酸盐岩孔隙系统数字图像的新方法

碳酸盐岩的孔隙类型多，孔径变化范围大，孔隙系统结构复杂，研究难度大。长期以来，是利用光学显微镜法、毛细管压力分析法、岩石孔隙系统复制法和图像分析仪法等方法或其中几种方法配合来研究碳酸盐岩孔隙系统。随着计算机图像技术的迅速发展和日益完善，借助该项技术通过碳酸盐岩孔隙系统数字图像来研究碳酸盐岩孔隙系统已经成为现实。文章提出一种研究碳酸盐岩孔隙系统数字图像的新方法。通过样品光薄片的光学显微镜（OM）数字图像和环境扫描电子显微镜（ESEM）数字图像二值化识别孔隙；构造孔隙度、孔隙贡献率和孔隙形状参数的计算公式用于数字图像分析，得到孔隙大小分布和孔隙形状分布。在此基础上，总结碳酸盐岩孔隙参数对其渗透率的控制作用。与传统的孔隙系统研究方法相比，该方法与计算机图像技术紧密结合，具有定量、快速的明显优势。     

岩性指示曲线重构及其在储层预测中的应用

大牛地上古生界岩性气藏主要发育在三角洲分流河道沉积的下石盒子组、海陆交互沉积的山西组及以潮坪相沉积为主的太原组,储层是储集性能较差的致密砂岩,平均孔隙度小于10％,渗透率小于1×10-2μm2,储层单层厚度一般小于10 m,砂体横向连通性较差。由于低孔、低渗特征导致储层与围岩的波阻抗差异微弱,用地震资料进行储层预测困难。为此,针对大牛地石板太工区优质储层的岩性特征和测井响应特征进行了测井综合分析,利用对岩性粒度敏感的自然伽马曲线,以及对岩性粒度响应频率较低,且与波阻抗有较好对应关系的中子曲线重构了岩性指示曲线。岩性指示曲线不仅可以有效地识别优质砂体,划分不同岩性,为地震、测井信息结合的岩性反演建立桥梁,同时也为反演结果识别气层打下了基础。利用岩性指示曲线、波阻抗和电阻率曲线进行的地震、测井联合反演技术在石板太工区取得了较好的效果,同时,对石板太工区下石盒子组盒2段、山2段进行了储层和含气性预测,划分了有利含气区带,部署的2口开发井和1口探井有2口井见气,其中1口井获高产气流。     

某雷达数据处理有关问题分析

对某雷达数据处理应用中存在的一些特殊问题进行讨论分析,并就具体问题提出了解决的方法.     

分类挖掘技术在高校人事管理中的应用

探讨分类挖掘技术在高校实际工作中的应用方式与应用领域。以高校人事管理为模型，应用数据挖掘中决策树算法，对高校人力资源数据源中的信息进行分析，发现其中有价值的数据模式，寻找其中存在的关系和规则，对高校人才规划提供比较客观的决策支持。     

软件集成测试技术研究

首先分析了集成测试的原理和特点，并指出了集成测试的重要性。然后结合传统软件与面向对象软件开发的方法和技术，详细介绍了传统软件的集成测试方法和策略，并深入分析了面向对象软件集成测试的原理和方法。     

沙漠地区高精度地震资料处理技术

受静校正及各种类型干扰的影响,西部沙漠地区地震资料的高精度处理较东部地区有更大的难度。对准噶尔盆地中部Ⅱ区、Ⅲ区、Ⅳ区、顺托果勒等区块地震资料在振幅恢复、静校正、去除各类噪音、高精度速度分析及叠前、叠后子波处理等方面进行了大量的试验与研究,形成了较为系统的高精度地震资料处理技术,在西部不同区块地震资料处理中取得了较好的应用效果。     

大型结构试验和结构监测中的数据采集系统

结构试验和结构监测正在向大型化和复杂化发展,与之配套的数据采集系统也要能满足它们不断增长的需求。清华大学土木工程系开发了适用于土木工程结构试验与监测的集成数据采集系统 IMPDAS,它具有测点多,速度快,功能全等优点。它的任务,不仅仅是记录数据,而是集成并且管理数据,将各种数据信息有条理,有重点地反馈给试验者。本文将讨论计算机在大型结构试验和结构监测的数据采集及数据处理分析等方面的应用。     

An object replication algorithm for real-time distributed databases

A real-time distributed database system (RTDDBS) must maintain the consistency constraints of objects and must also guarantee the time constraints imposed by each request arriving at the system. Such a time constraint of a request is usually defined as a deadline period, which means that the request must be serviced on or before its time constraint. Servicing these requests may incur I/O costs, control-message transferring costs or data-message transferring costs. As a result, in our work, we first present a mathematical model that considers all these costs. Using this cost model, our objective is to service all the requests on or before their respective deadline periods and minimize the total servicing cost. To this end, from theoretical standpoint, we design a dynamic object replication algorithm, referred to as Real-time distributed dynamic Window Mechanism (RDDWM), that adapts to the random patterns of read-write requests. Using competitive analysis, from practical perspective, we study the performance of RDDWM algorithm under two different extreme conditions, i.e., when the deadline period of each request is sufficiently long and when the deadline period of each request is very short. Several illustrative examples are provided for the ease of understanding. Recommended by: Ashfaq Khokhar