天然产物

在MyEclipse环境下开发的复合生产物流系统，通过整合多种功能模块，实现了高效的生产和物流管理。系统结合了生产计划、库存管理和物流配送等关键功能，为企业提供了全面的解决方案。

提供 win7 环境下使用 cmake 编译 mongo-c-driver 1.15.1 的 vs2013 x64 工程文件（位于 mongo-c-driver-master/build）及编译输出的库文件、头文件等。具体编译方法可参考作者博文：Win7 下 vs2013 编译 mongo-c-driver。

采用变量筛选技术，精准、快速地提取天然植物特征成分，提升传统筛选效率和准确性。

清甜香组分筛选的变量工具合集，功能上是挺细的那种。Mann-Whitney-Wilcoxon 检验配合 SPA 和 Moving Windows-PLS，这组合用下来，能从烟叶里筛出味道够“清甜”的关键成分，不用靠拍脑袋，全靠数据说话。 SPA 的阈值设在 >0.345，选出的几个成分像 11.92、13.06 这些，主要集中在 11.5-15.5 和 24.5-28.0 区间，和感官数据也挺契合的。加上 MW 法 的成分窗口选取，比如 RSMECV>2.5 的时候，分类准确率能冲到 88.20%，还是挺靠谱的。 文件名、参数啥的都有列，实用性高。数据里还标了不同方法下的准确率对比，比如 SP

在生产物流管理系统中，数据库优化是提升效率和精确度的关键步骤。通过优化数据库结构和查询算法，可以显著提升数据处理速度和准确性，从而有效支持生产流程和物流运输的协调与管理。

基于 SF6 气体分解产物的状态监测方法，蛮适合搞电力设备监测的朋友。它不是用传统的手段去“看设备”，而是靠设备内部 SF6 气体里的分解物，比如 CO、SO2 和 H2S 这些“蛛丝马迹”来判断设备的健康状态。比较有意思的是，正常运行的设备基本检测不到 SO2 和 H2S，也就说只要检测到这俩，设备内部出问题了。而 CO 的出现率就高一些，但含量大多不高，是互感器，CO 出现频率和浓度都偏高。检测方案也不复杂，属于“带电检测”，设备不用停。实际用了以后还真能提前发现问题，比如通过 SO2 指标跟踪到有问题的气室，结合设备运行记录做进一步判断，还靠解体检查做了验证，效果还不错。如果你在做气体绝

天然气企业的副产品产量受市场波动影响显著，预测工作通常依赖于经验丰富的员工，但效率低下。传统的回归统计分析和机器学习方法在这方面存在局限。介绍一种新的机器学习算法——支持向量机，以解决副产品产量的预测问题。实证研究表明，支持向量机能够有效应对企业需求，并取得了令人满意的预测效果。

这个存储库已经发布到Zenodo，用于使用U-net模型分割含甲烷砂的天然气水合物。该存储库支持FJ Alvarez-Borges，ONF King，BN Madhusudhan，T.Connolley，M.Basham和SI Ahmed所撰写的文章手稿，标题为“含甲烷砂的可变对比度XCT图像的U-Net分割方法”。版权所有2021 Diamond Light Source Ltd.，已获得Apache许可，版本2.0。项目资助者为英国自然环境研究委员会（NE）/ K00008X / 1。包括2D和3D U-net训练和预测脚本，可以在unet_methods目录中找到。二维方法针对2D U-

研究分析《工程索引》(Ei)网络数据库收录的中国石油天然气类期刊情况，填补现有文献报道的空白。通过《工程索引》(Ei)网络数据库系统检索了32种与石油天然气研究相关的科技期刊，其中包括12种高校学报和20种专业期刊。