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新型油气两相有限体积IMPES数值试井模型算法_赵立安

在油气两相流数值试井中对数值模型求解常用的线性化方法为IMPES方法（隐压显饱法）,该方法由于显式求解饱和度,导致计算稳定性差,对时间步长要求较高,实际应用效果不好。采用一种新型的有限体积IMPES方法,考虑基于物质平衡原理,建立压力与油相饱和度关系,在隐式求解压力的基础上,利用压力和饱和度的关系求解油相饱和度,最后迭代计算出所有时刻的油气两相的压力及油气饱和度变化。通过与常规IMPES的计算结果对比可知,该方法的稳定性较好,并且计算简单,可以采用大步长,计算速度快,结果可靠,为两相流数值试井提供了一种可靠、便捷的求解方法。

  • 2021-04-22
  • 阅读1002
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机器视觉算法与CRNN网络相结合的热轧钢卷号识别模型开发_顾佳晨

为了提升轧钢区域的物流效率,需要自动识别某钢厂的热轧钢卷号,但由于钢卷号弯曲弧度较大,且有位置偏转,传统的机器视觉方法无法有效识别。为此,提出了机器视觉算法与卷积循环神经网络（convolutional recurrent neural network,简称CRNN）相结合的方法构建识别模型。根据字符区域亮度较高的特点,通过组合使用高斯滤波、sobel边缘化算子、最大类间方差法OTSU等机器视觉算法分割出字符区域并旋转至水平角度；然后应用CRNN深度学习网络对分割后的字符图片进行特征提取和字符识别。通过在928张现场图片上测试,正确识别803张,总体准确率达到86.53%,这说明算法对解决此类工程字符识别（optical character recognition,简称OCR）问题是有效的。

  • 2021-04-21
  • 阅读982
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GPFR混合模型的动态模型选择算法_赵龙波

作为一种有效的数据建模和分析工具,高斯过程混合（MGP）模型被广泛地应用于时间序列的分析与预测,并成为一种新的机器学习模型。在传统的MGP模型中,高斯过程（GP）的均值被假设为零,这给其应用带来了很大的局限性,因此人们提出了可进行均值函数学习的高斯过程函数回归（GPFR）模型及其混合模型（MGPFR）进行更为精细的数据建模。与MGP模型一样,MGPFR模型同样存在着模型选择的问题。为了解决MGPFR模型的模型选择问题,本文将同步平衡准则进行了推广,并提出了相应的模型选择和动态模型选择算法,并通过实验发现了惩罚项系数的合理区间。实验表明,这些算法在模型选择和预测上均有很好表现,并且能够有效地应用于曲线聚类。

  • 2021-05-06
  • 阅读967
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低秩稀疏矩阵优化问题的模型与算法

低秩稀疏矩阵优化问题是一类带有组合性质的非凸非光滑优化问题. 由于零模与秩函数 的重要性和特殊性, 这类 NP-难矩阵优化问题的模型与算法研究在过去？几年里取得了长足发 展. 本文从稀疏矩阵优化问题、低秩矩阵优化问题、低秩加稀疏矩阵优化问题、以及低秩张量 优化问题四个方面来综述其研究现状； 其中, 对稀疏矩阵优化问题, 主要以稀疏逆协方差矩阵估 计和列稀疏矩阵优化问题为典例进行概述, 而对低秩矩阵优化问题, 主要从凸松弛和因子分解 法两个角度来概述秩约束优化和秩 （正则） 极小化问题的模型与算法研究. 最后，总结了低秩 稀疏矩阵优化研究中的一些关键与挑战问题, 并提出了一些可以探讨的问题。

  • 2021-04-17
  • 阅读948
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基于机理模型和机器学习算法的虚拟计量方案

油井流量测量是海上油气工业最重要的测量手段之一。它不仅提供了流量分配的方法，还有助于预测整个油层的总体损耗和油藏寿命。在任何情况下，测井最可靠的方式依然是将单井流量引导到测试分离器，并在平台测量各相流量。然而，这个过程成本高昂，因为需要推迟其他井的生产。对于更老的油田来说，有时并不能单独引导某个单井到达测试分离器，因为会引发流动保障问题，例如流量过低，含水过高，段塞流等。

  • 2021-03-24
  • 阅读927
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汽车制动距离估算模型和安全车距控制算法

针对智能车辆自动紧急制动和自主跟车时安全距离控制稳定较差的问题，提出了一种最小安全车距控制算法，基于汽车制动距离分段精确估算模型，针对车辆制动过程的不同阶段，采用不同的制动距离估算模型，准确计算制动距离。尤其是初始制动距离的精确估算，可以准确给出实施制动的最佳时机。再结合周期安全距离闭环控制算法，实现了最小安全车距的精准控制。该模型及算法已应用于奇瑞智能驾驶自动紧急制动和自主跟车系统中，经过5种初始车速，3 000次的实际工况试验，最小安全车距均保持在1.0～2.0 m内，控制精度＜±0.5 m。结果表明：所提算法能够精确控制最小安全车距，尤其是针对前方静止目标的工况下，能够保证驾乘舒适性，同时有效提高车辆行驶安全性和道路行车效率。

  • 2021-04-17
  • 阅读890
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带有隐式反馈的SVD推荐模型高效求解算法_蔡剑平

作为推荐系统的重要组成部分,协同过滤已成为了当今主流的推荐方法之一.其中基于潜在因子的协同过滤常采用SVD推荐模型分析用户喜好.近年来,随着SVD推荐模型研究的深入, SVD++,TrustSVD等一类带有隐式反馈的SVD推荐模型被相继提出.此类模型能更有效地从有限的数据源中挖掘有用信息并取得了较好的效果,因此受到了人们广泛关注.然而,现有文献大多关注于模型设计,缺乏专门针对带有隐式反馈的SVD推荐模型的高效求解算法.为此,本文首先研究了一般性的SVD推荐模型梯度求解框架,然后以SVD++推荐模型为突破口,基于块梯度下降方法设计了高效求解算法BCDSVD++并解决了容量矩阵求逆、稀疏数据优化处理等两个关键问题.实验表明,本文所设计的BCDSVD++算法具有比传统的并行梯度下降法更高效的求解效率及收敛能力.

  • 2021-04-21
  • 阅读883
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基于模型预测控制的智能楼宇用能灵活性调控策略_陈厚合

提出一种基于模型预测控制的智能楼宇用能灵活性调控策略。首先,根据楼宇蓄热特性,构建考虑楼宇内部不同制热区域的智能楼宇能耗预测模型,并将楼宇系统作为灵活可控单元集成到配电网中；然后基于模型预测控制方法,通过楼宇内部暖通空调系统在温度舒适度范围内对室温进行优化调节,实现楼宇系统的能耗灵活管理,降低楼宇运行成本；最后,在冬季制热场景下,对不同暖通空调控制方法下的楼宇集群进行优化调度分析,并对比分析了楼宇集群优化调度对于配电网运行状态的影响。结果表明,所提方法在保证温度舒适度的前提下可充分发掘智能楼宇的需求响应潜力,降低楼宇运行成本,同时可有效解决由可再生能源出力预测数据误差而导致的楼宇日前调控方案与实际运行场景偏差较大的问题,在预测不确定性环境下具有较强的鲁棒性。

  • 2021-04-19
  • 阅读879
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