基于Ontology井史数据集成方法的应用研究

根据中国石油钻井井史管理系统的特点,针对钻井领域数据量大、关系复杂、分布、异构、自治等当前存在的问题,创新地提出了新一代井史异构数据集成方法"基于Ontology井史异构数据集成",该方法从语义集成的角度彻底消除数据源之间数据异构问题,实现各油田井史数据高效集成、共享。对方法的原理及实现步骤进行了详细阐述,建立了钻井领域本体库基础模型,实现了油田关系型井史数据库到钻井领域本体库之间的关联映射。实例分析证明,该方法在井史数据集成过程中高效可行,集成效果良好。     

广播电视发射天线技术及应用探讨

目前,我国各地的大多数电视台都应用广播电视发射天线技术,这不仅仅强化了电视台的广播电视接收信号能力,使得广电工程的天线以及参数设置的进一步优化获得实践,改善了其实际性能.本文主要介绍了广播电视发射天线技术的概况,阐述了其技术原理和特点,并提出了其在广播电视领域中的应用.     

通信企业规划思路和管理经验

从通信企业综合规划与专项规划的关系入手,提出了各项规划应该以规划总体指导意见为指导,以市场业务和财务绩效规划为中心协调统一地进行编制的规划思路,为通信企业规划管理工作提供参考。     

构建本地网管线资源子系统

通信企业如何提高网络资源管理水平,充分发挥在网络资源方面的优势,将其转化为强大的竞争优势,实现最大的经济效益,成为一项紧迫任务。详细介绍了本地网管线管理现状及采用GIS方式的本地网管线资源子系统的技术实现。     

楔形瓣状结构对正向注入型Si-LED发光特性的影响

基于标准CMOS工艺的p+源/漏区和n阱,设计了两种楔形瓣状结构的正向注入型硅基发光二极管(Si-LED),采用UMC 0.18μm 1P6M CMOS工艺设计制备.测试结果表明,正向注入型p+/n-well二极管的发射波长位于近红外波段,峰值波长在l 130 nm附近,且工作电压小于2V,与标准CMOS电路兼容.其中,八瓣结构的Si-LED (TS2)在200 mA时的发光功率可达1 200 nW,且未出现饱和,而注入电流为40 mA时的最大功率转换效率达5.8×10-6,约为四瓣结构器件(TSl)的2倍.所研制的Si-LED具有工作电压低、转换效率高等优点,有望在光互连领域得到应用.     

"五位一体安全防范"机制在本科化学实验教学中的探索

实验安全是化学实验教学过程中的重要组成部分,也是每一个设置化学实验课程的各层次学校重点工作之一。北京化工大学化学实验教学中心经过多年教学探索,逐渐形成了“实验技术讲座”“实验安全与环保大课堂”“实验项目实施过程中的安全讲解及演示”“实验室突发事故紧急疏散演练”“实验室消防演练”五位一体的化学实验安全防范教学机制,极大地提升了学生实验过程中的安全防范意识,确保了实验安全平稳进行,有效地保证了良好的校园教学秩序。本论文将对上述“五位一体”化学实验安全教育教学模式进行剖析,希望与同行共同探究如何保证化学实验课程教学的安全开展。     

DNA调节纳米金模拟酶活性的癌胚抗原比色检测

本文构建了一个DNA调节纳米金颗粒（AuNPs）过氧化物酶模拟酶活性的比色检测方法,用于癌胚抗原的检测。将癌胚抗原的核酸适配体及其互补链通过碱基互补配对构成双链DNA,修饰在磁性微球负载的纳米金颗粒上,制备出具有可调节过氧化物酶模拟酶活性的生物探针。癌胚抗原被生物探针上的核酸适配体捕获后,在AuNPs表面形成空间位阻效应屏蔽底物,从而抑制了AuNPs的酶活性。且为了指示纳米金颗粒的酶活性,用生物探针催化氧化色源底物3,3′,5,5′-四甲基联苯胺（TMB）显色。TMB颜色随着癌胚抗原浓度的增加而变浅,根据体系650nm处的吸光度与癌胚抗原浓度之间的反比关系实现了对癌胚抗原的测定,线性范围为2~18 ng/mL,检测限达0.375 ng/mL。此外,癌胚抗原浓度超过4.8 ng/mL时,颜色出现了可直接用肉眼判断的显著变化。为使检测更加便携,本文同时设计了倒置磁分离检测管,在管中就能完成纳米探针捕获癌胚抗原、磁分离、洗涤。最优条件下,比色检测体系回收率为99%~100%,与临床检验差异显著性分析表明,t检验低于3.182,无明显差异。     

基于压电薄膜的多信息触觉检测系统

为模拟人类触觉感知功能,实现智能触觉,研制了一种基于聚偏氟乙烯（PVDF）压电薄膜的多信息触觉检测系统,初步实现了对物体表面柔软度、黏性、纹理粗糙度、纹理规律性、热度5种维度信息的检测识别。该触觉检测系统利用凸点型压电薄膜传感器获取物体表面信息,上位机对采样信号进行数字滤波、特征提取及特征分类,最终得到物体表面特性信息,并绘出物体表面特性五感图。其中纹理粗糙度采用主频率识别方法,利用傅里叶变换（FFT）进行特征提取。实验结果表明,该系统能够有效区分被测物体表面信息。     

基于BP神经网络的钻井复杂情况和事故诊断

根据钻井过程中复杂情况和事故发生及处理的特点,基于人工智能BP神经网络算法,构建了BP神经网络的钻井复杂情况与事故诊断模型,对复杂情况与事故的预测更加合理,精度更高。分析了钻井事故状态下工程参数的变化,采用不确定理论建立了基于可信度因子CF的训练样本构建模型。对BP神经网络算法进行了修正,改进了网络适应度及运算精度。实例证明,基于BP神经网络的诊断模型,能够实现钻井复杂情况与事故快速可靠诊断。