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煤-气重叠区天然气井致灾风险及解危处置研究
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作者 谢松岩 赵强 +3 位作者 魏飞飞 李臣 董俊亮 马君霞 《煤炭工程》 北大核心 2025年第8期24-30,共7页
新街台格庙矿区煤炭与天然气在立体上分布于不同地层,在平面上表现为完全重叠,针对煤-气重叠难以安全高效协同开发两种资源的问题,通过调研踏勘、统计归纳、理论分析等方法系统研究了重叠区煤炭与天然气交叉开采时天然气井的致灾因素、... 新街台格庙矿区煤炭与天然气在立体上分布于不同地层,在平面上表现为完全重叠,针对煤-气重叠难以安全高效协同开发两种资源的问题,通过调研踏勘、统计归纳、理论分析等方法系统研究了重叠区煤炭与天然气交叉开采时天然气井的致灾因素、致灾过程及潜在风险类型;综合天然气产层、覆岩含水层、煤层揭露、开采扰动及封堵标准等约束条件,提出了天然气井立体全井段优化封堵工艺技术,并对废弃天然气井进行现场试验,主要参数均满足要求;基于此,进一步提出了采掘工作面过废弃井及灾害防治技术体系,对本区域矿权重叠区煤炭与天然气的安全开发具有一定的现实参考意义。 展开更多
关键词 矿权重叠 煤-气同采 气井致灾 全井段封堵 灾害防治
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基于Tri-training GPR的半监督软测量建模方法
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作者 马君霞 李林涛 熊伟丽 《化工学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期2613-2623,共11页
集成学习因通过构建并结合多个学习器,常获得比单一学习器显著优越的泛化能力。但是在标记数据比例较少时,建立高性能的集成学习软测量模型依然是个挑战。针对这一个问题,提出一种基于半监督集成学习的软测量建模方法——Tri-training ... 集成学习因通过构建并结合多个学习器,常获得比单一学习器显著优越的泛化能力。但是在标记数据比例较少时,建立高性能的集成学习软测量模型依然是个挑战。针对这一个问题,提出一种基于半监督集成学习的软测量建模方法——Tri-training GPR模型。该建模策略充分发挥了半监督学习的优势,减轻建模过程对标记样本数据的需求,在低数据标签率下,仍能通过对无标记数据进行筛选从而扩充可用于建模的有标记样本数据集,并进一步结合半监督学习和集成学习的优势,提出一种新的选择高置信度样本的思路。将所提方法应用于青霉素发酵和脱丁烷塔过程,建立青霉素和丁烷浓度预测软测量模型,与传统的建模方法相比获得了更优的预测结果,验证了模型的有效性。 展开更多
关键词 软测量 集成学习 半监督学习 TRI-TRAINING 高斯过程回归 过程控制 动力学模型 化学过程
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探讨林业病虫害防治技术与方法 被引量:2
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作者 马君霞 《种子科技》 2020年第22期67-68,共2页
林业病虫害作为我国森林的主要灾害之一,在近些年的发展过程中也在逐步增强林业病虫害的防治技术。如何提升林业病虫害的防治技术,将病虫害防治达到最好的效果,是现如今林业工作中面对的重要问题。从当前林业病虫害防治技术的研究入手,... 林业病虫害作为我国森林的主要灾害之一,在近些年的发展过程中也在逐步增强林业病虫害的防治技术。如何提升林业病虫害的防治技术,将病虫害防治达到最好的效果,是现如今林业工作中面对的重要问题。从当前林业病虫害防治技术的研究入手,增强探究病虫害防治技术的方法,促进我国对森林资源的保护,推进我国生态环境及经济、社会的健康、可持续发展。 展开更多
关键词 林业 病虫害 防治技术 方法
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基于时序迁移与双流加权的ONLSTM软测量建模 被引量:5
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作者 李祥宇 隋璘 +1 位作者 马君霞 熊伟丽 《化工学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第11期4622-4633,共12页
实际化工过程建模具有多变量、非线性和动态性等特点,会导致模型复杂度提高且提取特征时产生冗余信息和时序分布漂移问题,因此提出一种基于时序迁移和双流加权的有序神经元长短时记忆网络(ONLSTM)模型。首先,利用时序迁移对特征分布进... 实际化工过程建模具有多变量、非线性和动态性等特点,会导致模型复杂度提高且提取特征时产生冗余信息和时序分布漂移问题,因此提出一种基于时序迁移和双流加权的有序神经元长短时记忆网络(ONLSTM)模型。首先,利用时序迁移对特征分布进行匹配以自适应表征特征分布信息,采用划分特征分布差异最大时间域进行训练,减小时序分布失配,从而解决时序分布漂移问题;其次,在时序迁移框架内嵌入双流加权ONLSTM模型,通过对ONLSTM主遗忘门和主输入门分别加权,更精确控制传递信息;进一步结合双流结构设计双信息流控制相应门控单元,减小参数调节过程中的耦合影响,降低模型复杂度,提高其预测性能;最后,将所提模型应用于硫回收过程以及某火电厂脱硫过程排放烟气SO_(2)浓度软测量建模,并与其他深度学习网络进行对比,验证了模型有效性。 展开更多
关键词 时间序列迁移 加权有序神经元长短时记忆网络 双流结构 软测量 神经网络 过程控制 动态建模
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带FIR滤波的非线性滑动平均动态软测量模型 被引量:1
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作者 孙文心 马君霞 熊伟丽 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期609-618,共10页
非线性滑动平均(NMA)模型能有效描述工业过程的动态特性,是一种典型的动态软测量模型.而受限于模型复杂度,NMA模型的输入时序边界相对较窄,难以适应带有大滞后或强测量噪声的动态工业过程.针对该问题,本文将NMA模型与结构简单、输入时... 非线性滑动平均(NMA)模型能有效描述工业过程的动态特性,是一种典型的动态软测量模型.而受限于模型复杂度,NMA模型的输入时序边界相对较窄,难以适应带有大滞后或强测量噪声的动态工业过程.针对该问题,本文将NMA模型与结构简单、输入时序边界宽的FIR滤波器相结合,构造一种非线性、强抗干扰的软测量建模策略.并设计层白化结构来避免二者间的参数耦合现象,采用Adam算法进行同步优化,提高模型的预测精度及训练效率.最后,利用数值仿真和硫回收过程建模实验,验证所提模型的预测精度以及模型设计的合理性. 展开更多
关键词 动态软测量 NMA模型 FIR滤波 参数解耦
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鄂尔多斯盆地苏里格气田中奥陶统马家沟组五段凝块石类型与古盐度初步分析 被引量:9
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作者 乔亚斌 张林 +3 位作者 王予 张一果 马君霞 姜红 《古地理学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期97-110,共14页
微生物碳酸盐岩是近年来地学界研究的一个热点,其时空分布非常广泛,并可形成重要的油气储集层。在鄂尔多斯盆地北部苏里格气田的中奥陶统马家沟组马五1+2段和马五4段,笔者分别发现了非钙化微生物成因的凝块石微生物岩。依据显微结构,将... 微生物碳酸盐岩是近年来地学界研究的一个热点,其时空分布非常广泛,并可形成重要的油气储集层。在鄂尔多斯盆地北部苏里格气田的中奥陶统马家沟组马五1+2段和马五4段,笔者分别发现了非钙化微生物成因的凝块石微生物岩。依据显微结构,将凝块石划分为蠕虫状凝块石、网状凝块石和房室孔洞状凝块石3种类型。通过与基里巴斯现代超盐湖微生物碳酸盐形成环境的对比,推测在华北地台云坪广布、坪中有湖的大背景下,凝块石是在相对海平面上升、盐度大约在60‰~149‰之间的条件下形成的,而含石膏结核碳酸盐岩是在相对海平面下降、盐度达到149‰以上的条件下形成的。进一步研究发现,蠕虫状凝块石泥粉晶白云岩的白云石晶间孔和溶蚀孔非常发育,网状凝块石和房室孔洞状凝块石的溶蚀残余孔较发育,推测凝块石微生物岩具有较好的物性,是未来油气勘探的重要目标岩性之一。 展开更多
关键词 凝块石 微生物岩 奥陶系 马家沟组 鄂尔多斯盆地
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基于辫状河储层特征控制的地震反演砂体刻画——以苏里格气田盒8下段为例 被引量:1
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作者 翟羽佳 马君霞 +2 位作者 马旭 杨洋 张润 《沉积学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1711-1722,共12页
【目的】干扰试井显示苏里格气田主力产气层盒8下段砂体连通性差,SD27-36区块密井网(500 m×600 m)条件下砂体展布特征仍不明确。亟需探索砂体规模及叠置方式的刻画方法,以明确井间砂体的连通性。【方法】将现代河流和野外露头观测... 【目的】干扰试井显示苏里格气田主力产气层盒8下段砂体连通性差,SD27-36区块密井网(500 m×600 m)条件下砂体展布特征仍不明确。亟需探索砂体规模及叠置方式的刻画方法,以明确井间砂体的连通性。【方法】将现代河流和野外露头观测结果与地质统计学反演结合,以观测结果优化反演参数并建立刻画模型,精细识别砂体边界及其叠置关系,实现砂体三维空间定量刻画。【结果与结论】观测显示盒8下段辫状河单心滩砂体纵横向剖面上呈孤立、对接、切叠等多种接触关系,单砂体平面规模小(长200~600 m,宽50~250 m),以叠置、复合方式形成特定形态的复合心滩砂体。地质统计学反演获得的砂体三维刻画结果边界清晰,井间砂体与井点岩性过渡自然,砂体规模与沉积观测结果相似,砂体连通性认识与干扰试井试验结果符合率达87%。本次砂体刻画结果及方法不仅能指导苏里格气田的勘探和开发部署,也可以为其他辫状河砂体认识提供借鉴。 展开更多
关键词 苏里格气田 盒8下段 辫状河沉积 地质统计学反演 砂体刻画
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饱和非线性维纳系统的可变遗忘因子梯度辨识
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作者 汪菲菲 马君霞 《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第4期760-768,共9页
为了解决饱和非线性维纳(Wiener)系统的参数辨识问题,提出了基于辅助模型的可变遗忘因子随机梯度算法。首先,由于饱和非线性的特殊结构,采用了切换函数变换非线性表达式,使所有未知参数包含在一个向量中,将系统模型转换为线性回归形式... 为了解决饱和非线性维纳(Wiener)系统的参数辨识问题,提出了基于辅助模型的可变遗忘因子随机梯度算法。首先,由于饱和非线性的特殊结构,采用了切换函数变换非线性表达式,使所有未知参数包含在一个向量中,将系统模型转换为线性回归形式。然后,为了获得未知的中间变量,构造辅助模型,运用辅助模型的输出替换信息向量中的未知内部变量。最后,为了提高随机梯度算法的收敛速度,在算法中引入了可变遗忘因子。仿真结果表明,与传统的随机梯度算法相比,所提算法的参数估计更精确,且收敛速度更快,验证了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 参数估计 随机梯度 饱和非线性 可变遗忘因子
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