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阳离子对C-S-H凝胶孔氯离子扩散影响的分子模拟

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建筑材料学报 2024年

作者：李冬桑文龙吴洁琼金浏北京工业大学桥梁工程安全与韧性全国重点实验室

本文基于分子动力学方法，探究了四种阳离子(K+、Na+、Ca2+、Mg2+)对氯离子在水化硅酸钙(C-S-H)凝胶孔中的扩散行为和结合能力的影响机理。研究发现：C-S-H对氯离子的吸附量与对阳离子的吸附能力相关，Ca2+和Mg2+可以促进氯离子的吸附... 详细信息

本文基于分子动力学方法，探究了四种阳离子(K+、Na+、Ca2+、Mg2+)对氯离子在水化硅酸钙(C-S-H)凝胶孔中的扩散行为和结合能力的影响机理。研究发现：C-S-H对氯离子的吸附量与对阳离子的吸附能力相关，Ca2+和Mg2+可以促进氯离子的吸附，易使C-S-H中的表面钙脱附进入溶液，延长氯离子和孔隙水的空间相关性，使氯离子周围存在多层水合壳，降低其扩散能力；在被C-S-H层吸引的阳离子以及水分子的共同作用下，C-S-H凝胶孔中的氯离子扩散系数大小为KCl>NaCl>CaCl2>MgCl2。

关键词：分子动力学水化硅酸钙氯离子扩散阳离子吸附能力

“Push-Pull”策略防治柑橘木虱研究现状

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中国生物防治学报 2024年

作者：林文汉王静周雨彤桑文邱宝利华南农业大学植物保护学院/生物防治教育部工程研究中心重庆师范大学生命科学学院/活性物质生物技术教育部工程研究中心

柑橘作为世界重要经济作物之一，随着生产规模的扩大，病虫害日益成为制约其发展的瓶颈。在危害柑橘的众多害虫中，柑橘木虱Diaphorina citri Kuwayama危害最为严重，其成虫和若虫不仅能直接刺吸危害柑橘、柠檬等芸香科植物，还是传播... 详细信息

柑橘作为世界重要经济作物之一，随着生产规模的扩大，病虫害日益成为制约其发展的瓶颈。在危害柑橘的众多害虫中，柑橘木虱Diaphorina citri Kuwayama危害最为严重，其成虫和若虫不仅能直接刺吸危害柑橘、柠檬等芸香科植物，还是传播柑橘黄龙病（Huanglongbing， HLB）的重要媒介。“Push-Pull”策略作为害虫生态调控（Ecological regulation and management of pests，ERMP）中的一项重要技术，具有“经济、简便、有效、绿色”等优点。通过推广普及“Push-Pull”技术，将有助于控制柑橘木虱的危害，推动我国柑橘产业绿色发展。本文以综述 “Push-Pull”策略为例，分别介绍了“Push”和“Pull”两个组分的研究进展，展望“Push-Pull”策略在防治柑橘木虱的发展方向，希望能为我国经济、简便、有效地治理柑橘木虱提供理论参考和技术支撑，推动我国柑橘产业健康可持续发展。

关键词：生态调控柑橘木虱 “Push-Pull”策略驱避引诱

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浅析数字证书认证的访问控制研究

科技与企业 2013年第3期 110-110页

作者：桑文辉陕西省信息中心

简要分析了当前状态下网络应用系统在访问控制中的不足之处,同时进一步说明了鉴于角色访问控制RBAC在访问控制中的重要性,鉴于角色访问控制RBAC与数字证书的用户认证技术相结合,努力使用户认证、访问控制与授权管理的互相统一得以实现,... 详细信息

简要分析了当前状态下网络应用系统在访问控制中的不足之处,同时进一步说明了鉴于角色访问控制RBAC在访问控制中的重要性,鉴于角色访问控制RBAC与数字证书的用户认证技术相结合,努力使用户认证、访问控制与授权管理的互相统一得以实现,以便共同完成安全网关系统,将控制管理的各项缺陷进行有效性解决,最终达成统一安全管理的目标。

关键词：数字证书认证网络应用系统访问控制

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基于数据与模型联合驱动的波阻抗反演方法

地球物理学报 2024年第2期67卷 696-710页

作者：桑文镜袁三一丁智强于越刘浩杰韩智颖中国石油大学(北京)地球物理学院北京102249 中国石化集团公司胜利油田物探研究院东营257000

井插值初始模型为基于模型的反演提供的低频信息往往不够准确,导致该模型驱动方法容易出现较大的波阻抗预测误差且建模效率较低.为缓解这些问题,本文利用数据驱动的深度学习反演更加擅长预测低频阻抗的优势,提出一种基于数据与模型联合... 详细信息

井插值初始模型为基于模型的反演提供的低频信息往往不够准确,导致该模型驱动方法容易出现较大的波阻抗预测误差且建模效率较低.为缓解这些问题,本文利用数据驱动的深度学习反演更加擅长预测低频阻抗的优势,提出一种基于数据与模型联合驱动的波阻抗反演方法.该方法联合地震和测井等数据,先后开展数据驱动和模型驱动的波阻抗反演.首先,数据驱动部分使用井旁地震记录、测井导出的波阻抗曲线以及井插值低频阻抗曲线,搭建以双向门控递归单元为主要模块的波阻抗智能预测网络.其次,该网络预测的波阻抗的低频分量作为数据驱动初始模型,替代井插值初始模型而参与模型驱动部分.最后,模型驱动部分在地震数据匹配和数据驱动初始模型的共同约束下开展基于模型的反演,获得最终的波阻抗结果.合成数据和实际数据测试表明,本文方法相比于单一的数据驱动或模型驱动方法能获得更高分辨率和更高精度的波阻抗反演结果,从而为后续储层预测提供可靠的弹性参数分布.

关键词：数据与模型联合驱动波阻抗反演初始模型井震联合双向门控递归单元

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新时期下网络存储和网络安全技术问题分析

科技资讯 2009年第21期7卷 13-13页

作者：桑文辉陕西省信息中心陕西西安710006

随着Internet及其相关行业的的高速发展,数字信息与日俱增,且存储管理日益复杂。大量的信息需要通过网络进行传送、存储和处理,商业及其他组织要求能够有效地存储和维护这些数据,需要扩展性能强、存储性能高的存储解决方案。本文首先介... 详细信息

随着Internet及其相关行业的的高速发展,数字信息与日俱增,且存储管理日益复杂。大量的信息需要通过网络进行传送、存储和处理,商业及其他组织要求能够有效地存储和维护这些数据,需要扩展性能强、存储性能高的存储解决方案。本文首先介绍了网络存储重要性等相关知识与技术,并对网络存储的安全性问题进行探讨。

关键词：网络存储网络安全安全机制

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政府网络安全防范技术探究

科技与生活 2012年第23期 185-185页

作者：桑文辉陕西省信息中心陕西西安710006

随着现代社会科学技术的不断飞速发展，全球信息一体化进程也不断加快，随之而来的是，国家信息安全也开始受到很多方面的威胁。对于各级政府来说，网络信息化对于政府开展工作公开化的作用十分明显，但是在实际工作中，政府网络也会经... 详细信息

随着现代社会科学技术的不断飞速发展，全球信息一体化进程也不断加快，随之而来的是，国家信息安全也开始受到很多方面的威胁。对于各级政府来说，网络信息化对于政府开展工作公开化的作用十分明显，但是在实际工作中，政府网络也会经常遇到一些安全问题，必须要及时采取安全防范措施，这就需要有稳定的网络安全防范技术作为保证。本文作者结合自身实际工作经验，对于政府网络安全防范技术问题，进行了细致的分析和探讨，并提出几点改善意见，以供大家学习和交流。

关键词：政府网络安全防范技术改善措施

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互联网协议中IPv6过渡机制的探讨

硅谷 2009年第18期 65-65页

作者：桑文辉陕西省信息中心

IPv6是用于取代现行互联网协议IPv4的新一代互联网协议,这是一种没有上限的网络基础资源,可以彻底解决IPv4地址不足的问题。但由于IPv4与IPv6之间存在着很大的差异,同时存在众多基于IPv4协议的网络及应用,因此,要用新的IPv6代替旧的IPv... 详细信息

IPv6是用于取代现行互联网协议IPv4的新一代互联网协议,这是一种没有上限的网络基础资源,可以彻底解决IPv4地址不足的问题。但由于IPv4与IPv6之间存在着很大的差异,同时存在众多基于IPv4协议的网络及应用,因此,要用新的IPv6代替旧的IPv4必然存在一个过渡时期。重点分析实现从IPv4网络迁移到IPv6网络的过渡机制。

关键词： IPv6 过渡机制模式

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基于数字证书认证机制的应用

科技传播 2013年第2期5卷 181-181,185页

作者：桑文辉陕西省信息中心陕西西安710006

信息技术不断革新的今天,人们网络生活越来越丰富。方便、快捷、信息更新及时也成为人们选择网络的主要原因。随之应运而生的电子商务也发展迅速,如何使办公效率进一步提升及怎样保障网络数据的安全,也成为亟待解决的问题。数字证书认... 详细信息

信息技术不断革新的今天,人们网络生活越来越丰富。方便、快捷、信息更新及时也成为人们选择网络的主要原因。随之应运而生的电子商务也发展迅速,如何使办公效率进一步提升及怎样保障网络数据的安全,也成为亟待解决的问题。数字证书认证则是为保障用户在信息传递时的安全性、保密性、可靠性而越来越受到广泛关注和应用,其具有的独特的权威性、安全性、唯一性以及方便快捷,已经成为网络办公发展的最大动力之一。其应用最广泛和最为人们熟知的是电子政务和电子政务及网络办公。

关键词：数字证书认证机制应用

基于非线性定向降维的k近邻致密砂岩储层含气性预测方法

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Applied Geophysics 2024年第2期21卷 221-231,418页

作者：宋朝辉桑文镜袁三一王尚旭中国石油大学(北京) 地球物理学院北京102249

本文提出利用全连接人工神经网络(FANN)进行非线性定向降维并结合k近邻方法分类的致密砂岩储层含气性预测方法。k近邻方法能够依据样本间相似性,针对性地选取对应的部分训练样本建立局部模型,但缺乏含气敏感属性的提取能力,并面临“维... 详细信息

本文提出利用全连接人工神经网络(FANN)进行非线性定向降维并结合k近邻方法分类的致密砂岩储层含气性预测方法。k近邻方法能够依据样本间相似性,针对性地选取对应的部分训练样本建立局部模型,但缺乏含气敏感属性的提取能力,并面临“维度灾难”问题。由于样本中的含气性特征虽然是重要特征,但不一定是主要特征。线性降维方法难以准确提取这些特征。我们通过训练一个合理搭建的FANN并输出其中间低维特征实现对训练样本和待预测样本的非线性定向降维。这种做法既能够增加样本的可分性,同时避免了通过样本低维空间中的最大差异实现降维而改变样本固有分布特征的问题。另外,k近邻方法对降维数据进行分类,还等效于用k近邻方法替代FANN中具有线性分类作用的深层结构,有利于白化FANN的黑箱问题。本方法在具体的物理场景中挖掘机器学习算法的物理内涵,提高了智能方法的可解释性。将本方法应用在实际数据中,预测结果显示本方法能够一定程度上挖掘局部波形属性中蕴含的含气敏感信息,实现小范围的致密砂岩储层精确刻画。

关键词： k近邻方法致密砂岩储层预测非线性定向降维可解释性