圈闭的灰色关联分析方法研究

在现实的油气勘探过程中,圈闭评价都是多样本的,能获取的资料有限,再加上各种地质条件的复杂性,造成圈闭的地质评价成为不确定的评价模型。在深入分析圈闭含油气性特征的基础上,采用灰色关联分析法给出了构造圈闭含油气性的综合评价方法,不仅可以综合评价圈闭的含油气性,而且还可以通过关联度给出评价结果的可靠程度。通过介绍灰色关联分析法在圈闭评价中的基本思想及评价方法,并应用实例,有效解决了勘探程度较低地区的圈闭优选问题,缩短了勘探周期,取得了较好的解释评价效果。实践证明,这种方法所需数据量小,运算较为简便,是油气勘探构造圈闭评价方法应用技术的新突破。     

可拓方法在多项目管理决策中的应用

通过分析多项目管理特点及发展趋势,探讨了可拓方法在多项目管理中应用可能性,并以多项目管理中人力资源决策为例,说明可拓方法的应用方法。     

超高效液相色谱-串联质谱法测定表层水中全氟及多氟化合物

建立了固相萃取-超高效液相色谱-串联质谱(SPE-UPLC-MS/MS)同时测定水中全氟烷基羧酸(PFCAs)、全氟烷基磺酸(PFSAs)、全氟烷基膦酸(PFPAs)、全氟烷基次膦酸(PFPis)和多氟烷基膦酸二酯(di PAPs)等23种全氟及多氟化合物的分析方法。固相萃取柱WAX柱依次用6 m L甲醇(含1%(V/V)NH4OH)、12mL甲醇和12mL超纯水活化,上样后,用6mL乙腈(含0.5%(V/V)NH4OH)、6mL甲醇(含1%(V/V)NH4OH)和6mL乙腈(含1%(V/V)NH4OH)洗脱。样品萃取液分为3份,一份用于分析PFCAs和PFSAs,溶液组成为等体积萃取液与超纯水;一份用于分析PFPAs,溶液组成为等体积萃取液与25 mmol/L四丁基硫酸氢铵;另一份用于分析PFPis和di PAPs,溶液组成为甲醇。结果表明,水中23种全氟及多氟化合物平均加标回收率为55%~125%,相对标准偏差为0.3%~15.0%,方法检出限和定量限分别为0.003~0.215 ng/L和0.010~0.714 ng/L。本方法简便、灵敏度高、重现性好,适用于同时检测水中多类全氟及多氟化合物。     

办事指南平台:师生办事的引导者和协助者

高校的职能部门都是从某个方面管理、服务着学校的教学科研活动.从学校管理的角度考虑,职能部门需要各司其职.但是从为师生服务的角度考虑,各司其职的工作模式不可避免地使师生在办理跨部门业务的时候感觉到部门间的"隔阂"的存在.尽管学校宏观上强调职能部门间加强交流与协作,但是无法将"隔阂"的消除深入到服务的细节中.为使师生能够顺畅地办理业务,高校需要在梳理清楚各个业务流程的基础上,将各个业务流程对应的办事指南以师生能够便捷获取的方式呈现给他们.华东师范大学通过建设网上办事指南平台进行了一些探索和尝试.该平台汇集了各个职能部门中所有面向师生的办事指南,成为师生办事的引导着和协助者.在平台建设的过程中,学校完成了业务梳理、优化、整合的长效机制的建设,从而时刻督促各个部门间的业务协调,确保平台的生命力.     

多目标决策中权重的一种综合集成确定法

在多目标决策的综合评价中,本文根据主观与客观赋权法的特点,综合目标间的影响因素,提出了一种更为科学的主客观集成法。该方法简单实用、便于计算,评价结果合理、客观。     

尽量让学生在玩中学 学中玩——谈谈“物体的相互作用”的探究性教学

以物体的相互作用为例,讨论了如何进行探究性教学.     

汕头市旅游资源开发状况及对策

旅游产业被认为是最有发展潜力的行业,能带动整个地区的发展.目前,旅游业对汕头的经济发展的作用越来越大.文章运用ArcView软件制作了汕头市旅游资源分布图并运用图表法分析了旅游资源开发的现状,得出存在着旅游资源特色不够鲜明,旅游交通可进入性较差,旅游宣传力度不够,旅游商品过于单一等问题,并提出了相应对策,为汕头市旅游资源开发的可持续发展提供科学的依据,为政府决策和社会经济发展提供理论参考.     

Ne-Ar缓冲气体对T6大功率低压汞灯254nm紫外辐射效率的影响

使用Keitz方法测量了填充133～1333Pa Ne-Ar混合缓冲气体与纯Ar缓冲气体的大功率低压汞灯的紫外和可见辐射功率,得到了灯的输入功率和254nm紫外辐射效率随冷端温度、放电电流、缓冲气体种类和气压的变化关系.实验结果表明,填充Ne-Ar混合缓冲气体灯的输入功率比纯Ar缓冲气体灯高50 W/m,能够提供更高的紫外辐射功率,冷端温度在45～48℃时254nm辐射效率最高,达到40%以上,其辐射效率随电流增加和缓冲气体气压增大而降低,而汞的其他谱线(265～579nm)在不同的放电条件下的辐射效率之和低于10%.     

基于视觉加强注意力模型的植物病虫害检测

【目的】植物病虫害准确检测是病虫害精准化防治的关键,笔者构建准确高效的植物病虫害监测模型,为病虫害的早期诊断与预警提供重要依据。【方法】针对现有植物病虫害检测模型泛化能力弱、小目标漏检率高等问题,提出一种基于视觉加强注意力改进的植物病虫害检测模型——YOLOv 5-VE(vision enhancement)。为方便检测实验样本中的小目标采用Mosaic 9数据增强方法;设计出基于视觉注意力的特征加强模块CBAM(convolutional block attention module);为确定不同目标重叠在一起和被遮挡的定位损失引入边界框定位损失函数DIoU。【结果】YOLOv 5-VE模型在实验数据集上的识别精度和检测平均准确率达到65.87%和73.49%,比原模型提高了1.07%和8.25%,在型号为1 080 Ti的GPU上检测速度可达35帧/s。【结论】该方法可以在背景复杂的野外场景快速有效地检测和识别种类多样的病害和虫害,可以提高检测的鲁棒性能,提升模型对病虫害目标的特征提取能力,降低野外复杂场景对检测带来的干扰,表现出良好的应用潜力,可广泛运用于大规模的植物病虫害检测。