镇江市地下水动态变化规律研究

通过线性回归、非线性回归和遗传算法分别建立了本区地下水水位与地下不开采量、降雨量之间的关系方程。结果表明,地下水位多年动态主要受控于岩溶水的人工开采,而降雨量对其影响基小。     

克拉玛依油田注水井解堵增注技术研究

随着开采时间的延长,注水开发油田地下矛盾进一步突出,产水量不断上升,产量逐年递减。克拉玛依油田 自投入开发以来实施污水回注,由于回注污水水质不达标等因素,造成地层堵塞严重,注入压力高,注入量少。通过分 析注水井动态资料和堵塞物情况,剖析了注水井的堵塞机理,针对不同堵塞机理,研制了相应的解堵剂,并对解堵液溶 蚀岩样、降解聚合物、清除FeS 垢进行了室内评价实验。结果表明,该解堵液溶蚀能力强,可大幅降低聚合物溶液的黏 度、可氧化分解聚合物凝胶,能有效清除FeS 垢。对水敏性储层砂岩酸化所存在的问题,采用FP 1 防膨剂酸化增注 工艺。现场实施后,措施效果显著,这对于其他油田类似现象有一定的借鉴意义。     

基于改进粒子群算法的油田注水管网优化设计

注水采油是我国陆上油田主要的采油方式之一.在油田地面工程投资中,注水管网投资占有很大比重.为节约投资成本,采用改进粒子群优化算法对管网布局数学模型进行求解,求得管网优化的最短路径.在改进算法中通过标准差判断算法是否陷入局部最优,引入遗传算法中的选择交叉操作以增加粒子多样性,从而跳出局部最优,加快收敛速度.研究实例表明,改进粒子群优化算法优于基本粒子群算法.     

Single-frequency,single-polarization ytterbium-doped fiber laser by self-injection locking

We demonstrated a stable single-frequency,single-polarization operation of ytterbium-doped fiber laser. As a novel practical method to realize single-polarization operation of fiber distributed Bragg reflector (DBR) laser,we proposed self-injection locking (SIL) with an active fiber ring feedback cavity.The laser has high output power exceeding 15 mW,wavelength of 1053.20 nm,and side-mode suppression ratio greater than 60 dB. The SIL fiber laser shows the improvements in output power and side-mode suppression compared with the fiber DBR laser.No mode-hopping is observed within 2 hours.     

导管超声辐照犬心肌组织的生物效应

探索导管超声在活体犬心腔内辐照心肌的可行性,及辐照后对心肌组织、细胞的生物效应.研制超声辐照导管在X线影像引导下经介入法进入活体犬左心室腔,在心腔内以频率4.3 MHz、声能1w/cm2的超声照射心肌1 min;即刻观察超声照射后血流动力学、心肌组织和细胞病理形态、超微结构的变化.导管超声辐照后光镜见心肌轻微充血,电镜发现线粒体普遍轻微肿胀,毛细血管内皮细胞间隙增宽,肌浆网扩张;血流动力学检测则显示有心肌收缩增强的趋势.超声辐照导管在心腔内辐照活体心肌安全可行,具有增加细胞膜及毛细血管通透性等生物效应、并且未产生毒副效应.     

改性透明质酸在黑色素染发中的应用

首先将透明质酸(HA)醛基化得到双醛修饰的HA(AHA),接着通过AHA与席夫碱反应,将多巴胺(DA)接枝到HA上,得到DAHA,最后通过DAHA对头发进行预处理,加强聚多巴胺(PDA)与头发之间的相互作用。利用傅里叶变换红外光谱仪(FT-IR)、紫外-可见分光光度计(UV-Vis)、核磁共振氢谱仪(1H-NMR)、扫描电镜(SEM)、单纤维强度测试仪、色差仪等对DAHA的性质以及染色性能进行了一系列表征。结果表明：DA成功接枝到了HA上,并且数均分子量为0.2×10⁴～1.0×10⁴的DAHA接枝率为34%。经过DAHA辅助染色的头发,表面PDA纳米粒子分散更加均匀,同时具备更好的耐洗涤性能。     

一种基于异域自适应的新型社团发现算法

社团发现已被广泛应用于社会学、生物学、物理学和计算机科学等诸多领域.通过发现复杂网络中的社团结构,可以帮助人们理解和分析复杂网络的功能,发现复杂网络中隐藏的规律并预测复杂网络的行为.目前,已有的社团发现算法主张融合网络结构信息和内容信息,以更好地避免网络噪声和节点缺失等原因对算法有效性产生影响.然而,它们并没有考虑当网络结构信息和内容信息维度不同时如何进行信息融合.针对该问题,提出一种基于异域自适应理论的网络社团发现算法CDHDA.该算法能够将不同维度的网络结构信息和内容信息映射到同一维度的子空间中,以实现对不同维度的信息融合.此外,在信息融合过程中可以对主要信息特征进行加强,以降低网络噪声和节点缺失对算法性能的影响.通过真实的社交网络数据集与经典的社团发现算法进行对比,验证了该算法的有效性.