准噶尔盆地昌吉凹陷西斜坡侏罗系层序地层特征

在对地震、岩心、钻井、测井及分析化验资料综合分析的基础上 ,研究了准噶尔盆地昌吉凹陷西斜坡侏罗系的层序地层特征。结果表明 ,工区内侏罗系本身构成了一个由低水位、湖侵和高水位体系域组成的二级层序 (超层序 ) ,超层序的顶、底界面分别是侏罗系与三叠系、侏罗系与白垩系的区域性不整合面。根据层序内局部不整合面的分布范围、地层叠置样式 ,识别出 4个三级层序。由于侏罗系沉积时期受振荡性构造运动的影响 ,三级层序的发展不完整。除了层序 1发育低水位和湖侵体系域外 ,其他 3个层序均由湖侵和高水位体系域组成。超层序的低水位体系域 (相当于八道湾组下段 )发育湿地扇扇前河流平原沉积体系。湿地扇辫状沟道中的粗粒碎屑岩是该区的有利储层 ,与上覆煤层或炭质泥岩配置可形成优质储盖组合。湖侵体系域发育三角洲或滨浅湖沉积 ,高水位体系域发育辫状河沉积。     

非线性方法在储层参数平面分布预测中的应用

根据神经网络、非参数回归等非线性方法的基本原理 ,对储层参数平面分布进行了预测。结果表明 ,神经网络方法能够根据井点储层参数观测数据与井旁道地震属性之间的内在联系 ,通过自学习功能 ,建立起储层参数与地震属性间较为复杂的关系 ,适应性很强。但该方法对井点储层参数及地震属性的质量要求较高 ;而非参数回归方法不必事先知道储层参数和地震属性之间的关系 ,可以避免由于模型假设与实际情况的偏差而产生的错误预测。该模型包罗广 ,适用面宽 ,能够有效地反映地震属性与储层参数间较为复杂的关系 ,在油气预测以及油藏描述中将会有广阔的应用前景。     

一种基于等区域划分的RFID防碰撞算法

针对现有算法识别效率较低的问题, 提出一种基于等区域划分的射频识别（RFID）防碰撞算法. 通过对阅读器识别范围内的标签进行均等区域划分建立一种新型的分组结构, 并在每组中分别使用动态预测权值估计标签数目, 将其与最优时隙数调整方案相结合对标签进行识别, 解决了大规模标签应用场景中由于标签增多导致的系统稳定性差和吞吐率低的问题. 仿真结果表明, 该算法能有效提高系统吞吐率, 并减少通信过程中的时隙数.     

昆虫性信息素在害虫防治中的应用

介绍了昆虫性信息素在害虫防治中的应用，其中包括害虫的预测预报、诱杀成虫、干扰交尾及存在的问题和应用前景。     

随机多址访问协议中最优帧模式的混合遗传算法

在随机接入协议中 ,竞争时隙与预约时隙在一帧中的相对位置 (帧模式 )对系统的吞吐量有很大的影响 .利用混合遗传算法搜索出不同业务量下的最优帧模式 ,提高了系统的吞吐量 .     

吸附热预测吸附等温线

实验测定了N2在沸石分子筛、C26在活性炭、CO2在硅胶上的吸附等温线，研究用Clausius-Clapeyron方程求得等量吸附热，再利用所得的吸附热预测其它温度的吸附等温线数据的方法。将吸附热预测的等温线与实验值及插值法内插得到的吸附等温线数据进行了比较，结果表明吸附热预测值与实验值吻合较好，此外还对文献数据利用等量吸附热预测较高压力（650kPa）下的等温线，均与文献中的实验值一致，为吸附工业操作需要不同温度下的等温线数据和吸附过程的模拟与设计提供了简便，准确的计算方法。     

福建省马尾松毛虫灾区区划及其应用

根据区划理论，应用现代数学方法和计算方法，将福建省马尾松毛虫灾区分为3个区和3个危险程度等级。并按照不同的危险程度等级区域，分别建立了发生面积预测预报模型。经检验。该模型具有较高的精度，可以推广应用。     

降水预测在防洪决策风险分析中的应用

根据长江中游防洪决策实际问题，运用风险分析的理论和方法，提出了一种适用的、操作性强的防洪决策风险分析模型。该模型考虑了防洪专家根据经验所作的对未来降雨的，使专家们的预测信息得以量化并直接参与风险分析，开辟了一条开发利用防洪专家经验资源的新途径。     

2-D区间系统的分支稳定性问题

研究线性离散2－D区间系统一般模型的分支稳定性问题，分别给出了此类系统分支渐近稳定性和指数分支渐近稳定性的定义。当且仅当系统矩阵满足某些约束条件的状态向量变换成满足另外一个约束条件的向量时，证明了此类系统是分支渐近稳定的。利用不等式性质，给出了2－D区间系统一般模型分支渐近稳定和指分支渐近稳定的判别条件。     

神经网络在混凝土强度预测中的应用

通过建立神经网络中使用最广泛的BP网络模型，预测普通混凝土，高强混凝土等多种混凝土强度，模型的预测值与试验数据，传统的鲍罗米经验公式的预测结果进行了比较。研究表明，神经网络方法由于综合考虑了混凝土强度的各种影响因素，能够实现非线性关系，具有较高的预测精度，在混凝土性能预测中具有广阔的应用前景。