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基于FA-BP神经网络的生姜干燥含水率预测 被引量:2
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作者 王雷 胡书旭 +2 位作者 钟康生 康宏彬 肖波 《农机化研究》 北大核心 2024年第7期241-248,共8页
为探索生姜的干燥特性,并实现生姜干燥的含水率预测,研究了不同干燥温度(50、55、60℃)、干燥风速(1.0、2.0、3.0m/s)、切片长度(30、35、40mm)对生姜干燥时间和干燥速率的影响。结合BP神经网络自适应能力、泛化能力、学习能力强和萤火... 为探索生姜的干燥特性,并实现生姜干燥的含水率预测,研究了不同干燥温度(50、55、60℃)、干燥风速(1.0、2.0、3.0m/s)、切片长度(30、35、40mm)对生姜干燥时间和干燥速率的影响。结合BP神经网络自适应能力、泛化能力、学习能力强和萤火虫算法(FA)参数少、寻优能力强、收敛速度快等特点,将干燥温度、干燥风速、切片长度和干燥时间作为输入层,隐藏层个数为10,输出层为生姜的含水率,搭建一个拓扑结构为“4-10-1”的FA-BP神经网络模型。研究结果表明:干燥温度、干燥风速、切片长度都是影响生姜含水率的关键因素,增加干燥风速、提高干燥温度和减少切片长度能有效缩短生姜的干燥时间,提高干燥效率。选用萤火虫算法优化BP神经网络的权值和阈值,减少了神经网络的训练时间,提高了精准度,其含水率预测值与试验值之间的决定系数R2=0.999 02,均方根误差RMSE为0.002 99,含水率预测结果准确且迅速,能够为生姜干燥过程中的含水率在线预测提供科学依据。 展开更多
关键词 生姜 热泵干燥 含水率预测 萤火虫算法 BP神经网络
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基于BP神经网络的陈皮干燥含水率预测 被引量:3
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作者 王雷 钟康生 +1 位作者 胡书旭 肖波 《农机化研究》 北大核心 2024年第3期215-222,共8页
为探索陈皮的热泵干燥特性,并实现热泵干燥过程中陈皮的含水率预测,研究了不同干燥温度(50、55、60℃)、干燥风速(1.0、2.0、3.0m/s)、堆叠厚度(20、30、40mm)对陈皮干燥时间和干燥速率的影响。将干燥温度、干燥风速、堆叠厚度和干燥时... 为探索陈皮的热泵干燥特性,并实现热泵干燥过程中陈皮的含水率预测,研究了不同干燥温度(50、55、60℃)、干燥风速(1.0、2.0、3.0m/s)、堆叠厚度(20、30、40mm)对陈皮干燥时间和干燥速率的影响。将干燥温度、干燥风速、堆叠厚度和干燥时间作为输入层,隐藏层个数为10,陈皮的干燥含水率为输出层,搭建一个BP神经网络预测模型。研究结果表明:干燥温度、干燥风速和堆叠厚度都是影响陈皮干燥含水率的重要因素,提高干燥温度、增加干燥风速和减少堆叠厚度能够提高陈皮的干燥速率,缩短干燥时间。基于陈皮热泵干燥特性构建结构为“4-10-1”的BP神经网络模型,含水率预测值与实测值之间的均方误差MSE为0.00421,决定系数R^(2)=0.997,模型运行稳定,含水率预测结果准确且快速,能够为陈皮干燥过程中的含水率在线预测提供科学依据。 展开更多
关键词 热泵干燥 含水率预测 动力学 BP神经网络 陈皮
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基于机器学习算法的滑坡土壤含水率预测方法研究 被引量:1
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作者 杨小平 段生锐 +1 位作者 蒋力 刘光辉 《水电能源科学》 北大核心 2024年第3期73-77,共5页
土壤含水率是影响坡体稳定性的决定因素之一。针对滑坡体内部土壤水分信息难以准确感知的问题,建立了一种基于机器学习算法树突神经网络的土壤含水率预测模型(DDNN),通过分析土壤水分垂向变化特征和数据相关性确定关键的影响因子后,将... 土壤含水率是影响坡体稳定性的决定因素之一。针对滑坡体内部土壤水分信息难以准确感知的问题,建立了一种基于机器学习算法树突神经网络的土壤含水率预测模型(DDNN),通过分析土壤水分垂向变化特征和数据相关性确定关键的影响因子后,将水分预测模型DDNN与GA-BP、RF、RBFNN三种算法进行对比试验。发现DDNN预测模型的拟合优度R2最高为0.998,均方根误差和平均绝对误差均最小,分别为0.091、0.059,其预测精度明显高于其他三种算法。并采用关系谱探究了相关影响因素对土壤含水率的敏感程度。结果表明,敏感度由高到低依次为气温、降水、初始水分、风速、地温,研究结果可为滑坡体稳定性分析提供技术方法支撑。 展开更多
关键词 机器学习算法 树突神经网络 滑坡体 土壤含水率预测 相关性 敏感性
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基于机器视觉的陈皮热泵干燥含水率预测模型研究
4
作者 王雷 钟康生 +3 位作者 郭小宝 盛斌 肖波 荆磊 《中国农机化学报》 北大核心 2024年第7期97-103,共7页
为定量预测陈皮热泵干燥过程中含水率的变化,基于机器视觉技术提取陈皮干燥过程中的图像特征,建立含水率预测模型。采集不同干燥时期的陈皮图像,采用图像处理的方法对陈皮图像进行预处理操作,提取陈皮图像的6个颜色特征和6个纹理特征共... 为定量预测陈皮热泵干燥过程中含水率的变化,基于机器视觉技术提取陈皮干燥过程中的图像特征,建立含水率预测模型。采集不同干燥时期的陈皮图像,采用图像处理的方法对陈皮图像进行预处理操作,提取陈皮图像的6个颜色特征和6个纹理特征共计12个图像特征,分析特征参数和含水率变化关系,将相关图像特征作为模型的输入,陈皮的含水率作为模型的输出,分别建立基于BP神经网络和支持向量机的陈皮干燥含水率预测模型进行对比分析,得到不同干燥时期含水率最佳预测模型。结果表明,支持向量机的预测效果更好,准确率达到99.01%,均方误差达到0.006 5,模型运行稳定,含水率预测结果准确且快速,能够为陈皮干燥过程中的含水率在线预测提供科学依据。 展开更多
关键词 陈皮 热泵干燥 机器视觉 特征提取 含水率预测 支持向量机
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基于GA-BP-Garson模型的市政污泥干燥过程含水率预测
5
作者 张凯强 王小雷 +2 位作者 赵建锋 胡鑫 王宁峰 《环境工程技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1330-1336,共7页
市政污泥干燥过程中内部水分检测困难,为准确预测市政污泥热风干燥过程中内部水分的变化规律,将干燥时间、干燥温度、泥层厚度、流量压差作为输入变量,含水率作为输出变量,采用BP神经网络以及GA-BP神经网络分别建立市政污泥热风干燥过... 市政污泥干燥过程中内部水分检测困难,为准确预测市政污泥热风干燥过程中内部水分的变化规律,将干燥时间、干燥温度、泥层厚度、流量压差作为输入变量,含水率作为输出变量,采用BP神经网络以及GA-BP神经网络分别建立市政污泥热风干燥过程的水分预测模型;对GA-BP神经网络进行敏感性分析,研究了4个输入变量对预测结果的影响。结果表明,BP和GA-BP 2种水分预测模型测试集的决定系数(R^(2))分别为0.99955和0.99964,均方根误差(RMSE)分别为0.51317和0.45523,即GA-BP预测模型的预测效果更佳,能更准确地预测市政污泥干燥过程中含水率的动态变化。敏感性分析表明,干燥时间对GA-BP含水率预测模型的影响最为显著。研究结果可为污泥干燥工艺和过程的优化提供理论依据,为污泥资源化利用提供参考。 展开更多
关键词 市政污泥 干燥 遗传算法 BP神经网络 含水率预测 敏感性分析
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南瓜片真空脉动干燥特性及含水率预测 被引量:25
6
作者 白竣文 周存山 +3 位作者 蔡健荣 肖红伟 高振江 马海乐 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第17期290-297,共8页
为探索南瓜片真空脉动干燥特性,并实现干燥过程中南瓜的含水率预测,该文研究了不同常压保持时间、真空保持时间、干燥温度和切片厚度对南瓜干燥时间和速率的影响;利用温度传感器实时采集南瓜在干燥过程中的中心温度,阐述压力脉动过程对... 为探索南瓜片真空脉动干燥特性,并实现干燥过程中南瓜的含水率预测,该文研究了不同常压保持时间、真空保持时间、干燥温度和切片厚度对南瓜干燥时间和速率的影响;利用温度传感器实时采集南瓜在干燥过程中的中心温度,阐述压力脉动过程对物料传热传质的影响;建立了输入层个数为5,隐藏层个数为11,输出层为南瓜含水率,结构为"5-11-1"的BP神经网络模型,实现对南瓜含水率实时预测。结果表明:真空保持时间和常压保持时间均对南瓜干燥时间有显著影响,干燥温度60℃,切片厚度7 mm条件下,常压保持时间10 min和真空保持时间9 min所用干燥时间最短,约为352 min;干燥温度和切片厚度均对干燥时间有显著影响,提高干燥温度、减少切片厚度能够有效缩短干燥时间。采用Levenberg-Marquardt算法为训练函数,经过有限次训练得到的BP神经网络模型,其预测值与实测值之间的决定系数R2为0.996 8,均方根误差RMSE为0.017 3,能够很好预测南瓜在真空脉动干燥过程中的含水率。研究结果为南瓜真空脉动应用以及含水率在线预测提供理论依据。 展开更多
关键词 干燥 水分 预测 动力学 神经网络 含水率预测
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季节和降雨对细小可燃物含水率预测模型精度的影响 被引量:19
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作者 张运林 张恒 金森 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第8期5-12,共8页
观察大兴安岭盘古地区的典型林分樟子松、白桦、兴安落叶松林的地表细小死可燃物含水率随不同季节变化的动态变化,应用气象要素回归法,分别使用无降雨数据、无降雨和有降雨混合数据及降雨数据,分春季、秋季和混合季节,建立了该地区森林... 观察大兴安岭盘古地区的典型林分樟子松、白桦、兴安落叶松林的地表细小死可燃物含水率随不同季节变化的动态变化,应用气象要素回归法,分别使用无降雨数据、无降雨和有降雨混合数据及降雨数据,分春季、秋季和混合季节,建立了该地区森林地表可燃物含水率的统计预测模型,并研究了季节以及降雨对该类模型精度的影响。结果表明:季节和降雨对模型精度具有显著的影响,对于3种林型整体而言,混合模型的误差最大,可高达30%以上;秋季误差小于混合模型,大于春季预测模型;春季含水率预测模型精度最高,误差小于10%。无降雨模型预测效果最好,模型误差控制在3%以内,有降雨时段误差也可超过30%。如果采用区分季节和降雨时段建立可燃物含水率预测模型,据此做出的森林火险等级预报不会产生实质的影响,有助于提高火险等级预报的准确性。 展开更多
关键词 林地细小死可燃物含水 季节变化 降雨 含水率预测模型 大兴安岭 盘古林场
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大兴安岭地表细小死可燃物含水率预测模型 被引量:8
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作者 陆昕 胡海清 +1 位作者 孙龙 张冉 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第7期84-90,共7页
以大兴安岭地区南瓮河保护区落叶松林(Larix gmelinii)、蒙古栎林(Quercus mongolica Fischer)、落叶松-白桦混交林(Mixture of Larix gmelinii and Betula platyphylla)(阴坡、阳坡)、沟塘草甸等4种典型林分为研究对象,运用气象要素回... 以大兴安岭地区南瓮河保护区落叶松林(Larix gmelinii)、蒙古栎林(Quercus mongolica Fischer)、落叶松-白桦混交林(Mixture of Larix gmelinii and Betula platyphylla)(阴坡、阳坡)、沟塘草甸等4种典型林分为研究对象,运用气象要素回归法,对春季防火期和秋季防火期内的地表细小死可燃物含水率动态进行测定,构建了不同防火期、不同林型地表死可燃物含水率的预测模型,分析了相应模型的预测误差。结果表明:同林型地表可燃物含水率在春季防火期和秋季防火期差异显著;在秋季防火期,5个典型林型的地表死可燃物含水率预测平均绝对误差为0.167,平均相对误差为0.218,低于春季防火期模型和春季-秋季混合模型;秋季防火期模型对可燃物含水率预测效果最好。气象要素回归法适用于南瓮河保护区典型林型地表死可燃物含水率预测。 展开更多
关键词 大兴安岭 细小死可燃物 可燃物含水率预测模型
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油田年产油量与含水率预测方法 被引量:13
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作者 鲁建中 《大庆石油地质与开发》 CAS CSCD 北大核心 2007年第4期62-65,共4页
油田产量出现递减以后,无因次累计产量与无因次时间在直角坐标中是一条通过坐标原点斜率为1的直线,用这个直线方程可以预测任何油气田的产量变化动态。将这个无因次方程与甲型、丙型水驱特征曲线相结合,得到了两个预测油田含水率变化动... 油田产量出现递减以后,无因次累计产量与无因次时间在直角坐标中是一条通过坐标原点斜率为1的直线,用这个直线方程可以预测任何油气田的产量变化动态。将这个无因次方程与甲型、丙型水驱特征曲线相结合,得到了两个预测油田含水率变化动态的经验公式,用这些公式预测油田含水率变化,结果是令人满意的。在介绍这一预测方法的基础上,运用国内外2个油田开发实例比较详细的说明了上述预测方法的应用过程,预测结果表明,与油田实际开发指标相吻合。 展开更多
关键词 递减微分方程 年产油量 累计产油量 无因次累计产油量 无因次时间 水驱特征曲线 含水率预测
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高含水期可动凝胶调驱含水率预测模型 被引量:2
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作者 任红梅 王宁 +3 位作者 曾庆桥 柴雪峰 王玉婷 黄伟 《新疆石油地质》 CAS CSCD 北大核心 2017年第4期440-445,共6页
砂岩油藏在中高含水期实施可动凝胶调驱后,含水率变化特征与水驱阶段不同,针对目前凝胶调驱后缺少解析模型定量预测含水率的问题,建立了凝胶调驱含水率预测模型。通过油田生产动态数据,依据相渗通式推导了水驱含水率预测模型,解释了含... 砂岩油藏在中高含水期实施可动凝胶调驱后,含水率变化特征与水驱阶段不同,针对目前凝胶调驱后缺少解析模型定量预测含水率的问题,建立了凝胶调驱含水率预测模型。通过油田生产动态数据,依据相渗通式推导了水驱含水率预测模型,解释了含水率预测模型中各参数的物理意义,并建立凝胶调驱含水率预测模型。采用体积加权迭代法计算凝胶溶液等效黏度和残余阻力系数,表征凝胶调驱过程中的增油降水效果,对影响含水率变化形态的模型参数开展敏感性分析。研究表明,油藏非均质性与凝胶溶液注入孔隙体积倍数影响含水率下降幅度与漏斗分布宽度,凝胶溶液等效黏度与残余阻力系数对含水率下降幅度影响最为显著。选取二连盆地蒙古林砂岩油藏西部试验区进行测试,预测含水率绝对误差小于2%,精度符合工程要求,证明凝胶调驱含水率预测模型具有可行性。 展开更多
关键词 含水 凝胶调驱 含水率预测模型 前缘推进方程 体积加权迭代法 相渗曲线
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基于图像处理的雪茄烟叶晾制期间含水率预测模型比较 被引量:3
11
作者 杨浩 张通 +8 位作者 阳苇丽 向欢 郭仕平 刘晓丽 张洪淇 刘雷 刘雅洁 杨兴有 曾淑华 《江苏农业学报》 CSCD 北大核心 2023年第9期1891-1900,共10页
为探索雪茄烟叶晾制期间的水分变化规律并实现含水率的快速准确预测,在雪茄烟叶各个晾制阶段拍摄数字图像,同时以杀青烘干法测定烟叶含水率。提取图像中的颜色和纹理特征作为初始特征,经正交偏最小二乘(OPLS-DA)确定优选特征。分别以初... 为探索雪茄烟叶晾制期间的水分变化规律并实现含水率的快速准确预测,在雪茄烟叶各个晾制阶段拍摄数字图像,同时以杀青烘干法测定烟叶含水率。提取图像中的颜色和纹理特征作为初始特征,经正交偏最小二乘(OPLS-DA)确定优选特征。分别以初始特征和优选特征为输入,含水率为输出,建立前馈神经网络(BPNN)、遗传算法优化前馈神经网络(GA-BPNN)、支持向量机(SVM)、遗传算法优化支持向量机(GA-SVM)、极限学习机(ELM)、粒子群算法优化极限学习机(PSO-ELM)模型。结果表明,(1)随着晾制时间推移,烟叶含水率逐渐降低,各阶段含水率差异显著;(2)优选特征建立的GA-SVM对全晾制阶段的含水率整体预测能力相较于其他模型表现最佳,决定系数(R^(2))和均方根误差(RMSE)分别为0.9693、0.0447;(3)优选特征建立的GA-SVM对各晾制阶段的含水率预测准确度较高,其中干筋期含水率预测准确度最低,但也高于87.0%。说明,采用OPLS-DA优选的颜色特征、纹理特征建立的GA-SVM可准确预测雪茄烟叶晾制期间的含水率。 展开更多
关键词 雪茄烟叶 含水率预测 数字图像 BP神经网络 支持向量机 极限学习机
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基于BAS-BPNN模型的季节性冻融期土壤含水率预测 被引量:2
12
作者 李旭强 郑秀清 +2 位作者 薛静 陈军锋 陆帅帅 《节水灌溉》 北大核心 2020年第10期66-70,共5页
季节性冻融期土壤含水率对干旱半干旱区春耕下种及作物生长起决定性作用,土壤含水率预测对了解土壤墒情、实施春灌具有一定的指导意义。根据114组冻融期气象观测资料和土壤含水率实测数据,采用主成分分析法在影响土壤含水率的9个影响因... 季节性冻融期土壤含水率对干旱半干旱区春耕下种及作物生长起决定性作用,土壤含水率预测对了解土壤墒情、实施春灌具有一定的指导意义。根据114组冻融期气象观测资料和土壤含水率实测数据,采用主成分分析法在影响土壤含水率的9个影响因子中提取出7个主要因子,建立了基于天牛须搜索(BAS)算法的优化BP神经网络(BPNN)模型,即BAS-BPNN模型,分析了模型的土壤含水率预测结果,并与同类的BP模型、PSO-BPNN模型和GA-BPNN模型的预测结果进行了对比。结果表明:BAS-BPNN模型训练集预测值与实测值的决定系数为0.9178,相对误差为8.65;测试集预测值与实测值的决定系数为0.9096,相对误差为9.08。BAS-BPNN模型比其他3种模型的决定系数高且相对误差小。与其他优化算法相比,BAS-BPNN模型寻优及收敛速度快,对冻融期土壤含水率预测精度更高,不失为一种较好的预测冻融期土壤含水率的方法。 展开更多
关键词 季节性冻融期 土壤含水率预测 主成分分析 BAS算法 BAS-BPNN模型
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山楂微波干燥特性及含水率预测 被引量:7
13
作者 何方健 李静 +2 位作者 刘明宝 付文杰 李臻峰 《食品工业科技》 CAS 北大核心 2021年第12期32-38,共7页
为探索山楂微波干燥特性,并实现干燥过程中含水率预测,研究了干燥温度(50、60、70℃)、相对湿度(5%、15%、30%、50%、70%)对山楂干燥特性及品质影响;建立了极限学习机(ELM)神经网络,实现对山楂含水率预测。结果表明:干燥温度60℃、相对... 为探索山楂微波干燥特性,并实现干燥过程中含水率预测,研究了干燥温度(50、60、70℃)、相对湿度(5%、15%、30%、50%、70%)对山楂干燥特性及品质影响;建立了极限学习机(ELM)神经网络,实现对山楂含水率预测。结果表明:干燥温度60℃、相对湿度为30%为最佳干燥条件,山楂色泽变化最小,V_(C)含量最高,总黄酮含量较高。建立了结构为"3-8-1"的ELM含水率模型,其预测值与实验值之间的决定系数R^(2)为0.996,均方根误差RMSE为0.00952,能够有效地预测山楂微波干燥过程中的含水率。研究结果为山楂微波干燥应用及含水率在线预测提供理论依据。 展开更多
关键词 山楂 微波干燥 相对湿度 极限学习机 含水率预测
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含水率预测模型的改进与应用 被引量:4
14
作者 崔英怀 高文君 +3 位作者 黄瑜 王谦 赵志龙 刘文锐 《新疆石油地质》 CAS CSCD 北大核心 2017年第4期432-439,共8页
Logistic含水率预测模型和Yu含水率预测模型是最为简单、常用的含水率预测模型,但由于其渗流特征不明、模型优选技术缺乏,尤其是模型中待定参数与动态参数和静态参数关系不确定,使得各种控水措施缺乏理论支持,并且含水率预测应用显得随... Logistic含水率预测模型和Yu含水率预测模型是最为简单、常用的含水率预测模型,但由于其渗流特征不明、模型优选技术缺乏,尤其是模型中待定参数与动态参数和静态参数关系不确定,使得各种控水措施缺乏理论支持,并且含水率预测应用显得随意。为此,在Willhite油相相渗关系式及其改进式的基础上,结合艾富罗斯实验结果,导出了4种改进的含水率预测模型及其对应水相相渗关系式。这些改进的含水率预测模型在特定条件下,可转化为Logistic含水率预测模型或Yu含水率预测模型,因而具备一定的广义性。对4种含水率预测模型的含水率变化特征进行分析认为,双曲式含水率预测模型适用于拟合"G"形含水率与开发时间变化规律;指数式含水率预测模型适用于拟合"S"形含水率与开发时间变化规律;调和式和复杂指数式含水率预测模型既可拟合"G"形含水率与开发时间变化规律,也可拟合"S"形含水率与开发时间变化规律。通过大庆油田萨北过渡带开发区块、平湖油气田H2油藏和雁木西油田古近-新近系油藏的应用,改进的含水率预测模型拟合精度高、效果较好,值得其他油田借鉴。 展开更多
关键词 水驱油田 含水率预测模型 改进 渗流理论 推导
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基于1D-CNN的稻谷石墨烯远红外干燥模型及含水率在线预测 被引量:1
15
作者 王逸凡 井世亮 +3 位作者 夏宇 Nuhu Jibril 赵海瑞 陈坤杰 《南京农业大学学报》 北大核心 2025年第2期488-497,共10页
[目的]为实现远红外稻谷干燥过程中水分比的精准预测,提出了一种基于1D-CNN(one-dimensional convolutional neural network)的稻谷干燥水分比预测模型,实现对干燥过程中稻谷含水率在线预测。[方法]将稻谷初始含水率调到统一标准后,在... [目的]为实现远红外稻谷干燥过程中水分比的精准预测,提出了一种基于1D-CNN(one-dimensional convolutional neural network)的稻谷干燥水分比预测模型,实现对干燥过程中稻谷含水率在线预测。[方法]将稻谷初始含水率调到统一标准后,在自制的石墨烯远红外干燥试验台进行不同温度的干燥试验,每隔2 min采集1组包括干燥温湿度等8个工艺参数数据,经标准化处理后构成数据集。然后以8个工艺参数为输入,水分比为输出,构建1D-CNN干燥模型,通过训练确定模型参数,最后对模型进行验证并与6种经典薄层干燥模型及4种典型机器学习干燥模型进行比较。[结果]试验结果表明,所提出的1D-CNN干燥模型能够很好描述干燥过程中水分比的变化情况,决定系数R^(2)、均方根误差(root mean square error, RMSE)和平均绝对误差(mean absolute error, MAE)分别达到0.993 1、0.018 9、0.012 1;含水率预测的MAE和平均相对误差(mean relative error, MRE)分别为0.143 2%和0.007 8%,明显优于其他对比的干燥模型。[结论]所提出的1D-CNN干燥模型能够准确预测稻谷干燥过程中含水率变化,完全满足含水率在线检测需求。 展开更多
关键词 稻谷 1D-CNN模型 石墨烯远红外干燥 含水在线预测
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预测水驱油田含水率的一种新方法 被引量:25
16
作者 马春生 万宠文 +1 位作者 崔秀敏 陶先高 《大庆石油地质与开发》 CAS CSCD 北大核心 2006年第3期43-44,共2页
按照油田的客观规律预测开发指标,始终具有很重要的意义。基于水驱油田的含水上升规律,应用广义Usher模型进行含水率预测。通过矿场应用表明,较之其他模型该方法具有更广泛的适应性和灵活性,并提高了含水率的预测精度。
关键词 广义Usher模型 含水率预测 最小二乘法
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预测水驱油田含水率的Von Bertalanffy模型 被引量:6
17
作者 陈国飞 唐海 +1 位作者 唐聪 梁毅 《岩性油气藏》 CSCD 北大核心 2016年第1期135-138,共4页
基于水驱油田含水率的变化规律,将预测生物生长的Von Bertalanffy模型用于含水率预测,并取极限含水率为1。根据油田实际生产数据,应用最大线性相关系数求得模型常数b和k的值,得到预测水驱油田含水率随开发时间变化的新模型,并利用胜坨... 基于水驱油田含水率的变化规律,将预测生物生长的Von Bertalanffy模型用于含水率预测,并取极限含水率为1。根据油田实际生产数据,应用最大线性相关系数求得模型常数b和k的值,得到预测水驱油田含水率随开发时间变化的新模型,并利用胜坨油田和双河油田的实际含水率数据对该模型进行验证。结果表明,这2个油田的含水率预测结果的平均相对误差分别为4.69%和1.12%。该模型预测精度较高,能够对油田含水率进行预测,可指导水驱油田的开发。 展开更多
关键词 水驱油田 含水率预测 含水模型
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基于探地雷达属性预测路基含水率的模型实验研究 被引量:3
18
作者 刘杰 《铁道科学与工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第9期2240-2245,共6页
从探地雷达属性分析入手,研究探地雷达属性分析和BP神经网络相结合的路基含水率预测的方法。根据铁路路基模型含水率试验数据,优选出最大峰值振幅、总能量、主频带能量、百兆带宽能量百分比、峰值频率、平均瞬时相位、能量半衰时等7种... 从探地雷达属性分析入手,研究探地雷达属性分析和BP神经网络相结合的路基含水率预测的方法。根据铁路路基模型含水率试验数据,优选出最大峰值振幅、总能量、主频带能量、百兆带宽能量百分比、峰值频率、平均瞬时相位、能量半衰时等7种探地雷达属性作为铁路路基含水率预测的基本参数,结合含水率测试资料,建立路基含水率BP神经网络预测模型,预测含水率与实际含水率的相关系数,反映铁路路基含水率与探地雷达属性之间的非线性关系。 展开更多
关键词 含水率预测 探地雷达 属性分析 BP神经网络 模型试验
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新型预测含水率联解模型的建立与应用 被引量:2
19
作者 刘鹏 刘鹏程 +3 位作者 王文环 夏静 焦玉卫 李保柱 《新疆石油地质》 CAS CSCD 北大核心 2017年第3期342-346,共5页
生产预测模型法和水驱特征曲线法是2种重要的油藏工程分析方法,常用于油田开发指标预测,但二者均存在不同程度的缺陷:生产预测模型法不能预测含水率,水驱特征曲线法不能预测开发指标随时间的变化关系。基于Morgan-Mercer-Flodin(MMF)生... 生产预测模型法和水驱特征曲线法是2种重要的油藏工程分析方法,常用于油田开发指标预测,但二者均存在不同程度的缺陷:生产预测模型法不能预测含水率,水驱特征曲线法不能预测开发指标随时间的变化关系。基于Morgan-Mercer-Flodin(MMF)生长模型特点分析,推导出了胡-陈模型,并简化了参数求解过程,将MMF生长模型与水驱特征曲线相结合,建立了预测油田含水率的联解模型,克服了生产预测模型法和水驱特征曲线法的不足。油田实际开发资料与模型预测结果对比结果表明,联解模型的预测精度较高,可以满足油田生产动态分析的需要,对油田开发方案的制定及调整具有指导意义。 展开更多
关键词 水驱油田 含水率预测 联解模型 生产预测模型 水驱特征曲线
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基于长短期记忆的煤炭含水率智能预测与实验研究 被引量:2
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作者 李娜 刘强 +3 位作者 张淼 张崇进 张帆 李昊 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2022年第4期35-39,56,共6页
考虑影响煤炭含水率变化的温度、湿度和风力等主要天气因素,以神华黄骅港为例,研究港口煤垛堆场的煤炭含水率预测方法。该方法首先基于长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络建立煤炭含水率预测模型,然后通过对采集到的港口... 考虑影响煤炭含水率变化的温度、湿度和风力等主要天气因素,以神华黄骅港为例,研究港口煤垛堆场的煤炭含水率预测方法。该方法首先基于长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络建立煤炭含水率预测模型,然后通过对采集到的港口实时天气数据和煤堆不同煤种的含水率数据融合处理,使用LSTM网络对训练数据集进行训练,并用来测试数据集,最后确定煤炭含水率预测模型,从而实现对堆场的智能洒水。研究结果表明,该模型对煤港堆场含水率预测的准确率在85%以上,据此模型建立智能洒水策略,能有效抑制煤堆起尘。上述方法对节约港口用水和减少污水量,以及对煤炭绿色开采和绿色生态港口建设具有参考价值。 展开更多
关键词 煤炭含水率预测 煤堆抑尘 智能洒水 长短期记忆神经网络 数据融合
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