基于流动单元智能划分的湖泊-三角洲致密砂岩储层渗透率测井评价

1

作者 赵天沛 赵勇 +4 位作者 谭茂金 李久娣 李博 王安龙 叶俊琦 《石油物探》 北大核心 2025年第2期388-396,共9页

在湖泊-三角洲沉积体系中,致密砂岩储层孔隙结构复杂且孔隙类型多样、渗透率低,此类储层的测井解释与评价面临挑战。渗透率是储层评价和产能预测的关键参数,传统的渗透率测井解释方法精度低,不能满足生产要求。针对这一难题,分析了影响... 在湖泊-三角洲沉积体系中,致密砂岩储层孔隙结构复杂且孔隙类型多样、渗透率低,此类储层的测井解释与评价面临挑战。渗透率是储层评价和产能预测的关键参数,传统的渗透率测井解释方法精度低,不能满足生产要求。针对这一难题,分析了影响储层渗透性的微观因素(孔隙结构)和宏观因素(流动单元),而且孔隙结构与流动单元密切相关,提出了岩石类型与流动单元指数(FZI)大小分类构建渗透率模型的方法。首先,分析岩心实验结果,确定岩石类型,计算岩心流动单元指数并利用累计频率法进行类型细分,针对每种类型构建相应的渗透率模型。然后,选取敏感测井实验构建标签,利用深度神经网络构建最佳模型,预测储层流动单元指数。最后,将孔隙度测井和流动单元指数代入相应的分类模型,计算出渗透率。将该方法应用于XH凹陷HG组低孔、低渗储层的渗透率预测进行应用,渗透率预测对数误差约为0.18,比利用深度神经网络直接预测渗透率的效果好。新的储层渗透率评价方法包括基于数据驱动的机器学习方法和基于机理或知识驱动的物理模型构建,体现了数模双驱智能思想,显著提高了致密砂岩储层渗透率测井评价精度,为其他湖泊-三角洲沉积体系储层渗透率预测提供了重要借鉴。 展开更多

关键词 湖泊-三角洲沉积 致密砂岩储层 流动单元指数 深度神经网络 数模双驱智能 渗透率评价

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智能高速铁路“模数驱动、轴面协同”理论研究及应用

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作者 王同军 李平 王万齐 《铁道学报》 北大核心 2025年第1期1-10,共10页

当前围绕中国国家铁路集团有限公司发布的智能高速铁路体系架构1.0内容,国内多条新建高速铁路线路积极开展技术创新,并投入到实际工程应用中。为进一步推进中国高速铁路智能化建设,从智能高速铁路建设发展运营宏观层面,以智能高速铁路... 当前围绕中国国家铁路集团有限公司发布的智能高速铁路体系架构1.0内容,国内多条新建高速铁路线路积极开展技术创新,并投入到实际工程应用中。为进一步推进中国高速铁路智能化建设,从智能高速铁路建设发展运营宏观层面,以智能高速铁路多专业全要素为研究内容,以整体综合能效为目标,提出“模数驱动、轴面协同”的智能高速铁路复杂巨系统工程管理理论,设计包含多专业协同、需求为中心、与外部环境互动、全生命周期动态最优等多种要素在内的系统最优化方法,形成模数一体化驱动、全生命周期协同、全要素管理的系统管理机制,构建基于“模数一体、轴面协同”的系统总体效能最优化模型,为智能高速铁路设计、建造、运营全生命周期管理提供理论和技术指导。同时,分析福厦高速铁路在建设过程中在“模数驱动、轴面协同”理论指导下构建的业务应用体系架构,总结最新的实践应用成果,为大量既有运营高速铁路的智能化升级提供指导和借鉴,以提高国内整个高速铁路网的智能化水平。 展开更多

关键词 智能高速铁路 模数驱动、轴面协同理论 复杂巨系统 智能化应用

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基于知识-数据驱动的河网水闸智能运行研究

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作者 张立超 《黑龙江水利科技》 2025年第3期47-53,共7页

文章提出了一种融合知识驱动与数据驱动机制的河网水闸运行规则优化方法,以应对复杂的水文条件和多变的河网环境。通过构建河网数学模型(RNMM)、快速模拟模型(RSM)以及运筹规则优化模型(OROM),实现了水闸运行规则的智能优化。以上海市... 文章提出了一种融合知识驱动与数据驱动机制的河网水闸运行规则优化方法,以应对复杂的水文条件和多变的河网环境。通过构建河网数学模型(RNMM)、快速模拟模型(RSM)以及运筹规则优化模型(OROM),实现了水闸运行规则的智能优化。以上海市浦东新区潮汐河网为例,通过多个典型水资源调度案例的仿真与优化,验证了该方法的有效性和适用性。研究结果表明,该优化方法能显著提高水资源利用效率,改善河网水质,并增强防洪能力。RSM显著提升了计算效率,且保证了预测精度,遗传算法(GA)在复杂的多目标优化中展现出优异的全局搜索能力。此外,参数配置对优化结果有重要影响,通过合理调整流量上限和权重参数,可在多重目标之间实现有效平衡。文章为复杂河网系统的水资源管理提供了一种科学、系统的解决方案,具有重要的理论与实践价值。 展开更多

关键词 河网水闸 智能优化 知识驱动 数据驱动 遗传算法 快速模拟模型

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智能时代学习设计创新:理念、着力点与关键技术 被引量：3

4

作者 黄洛颖 冯晓英 +1 位作者 郭璐文 张汇坷 《开放教育研究》 CSSCI 北大核心 2024年第1期55-64,共10页

教育数字化战略背景下教学模式变革的核心是学习设计创新。如何助力和支持智能时代学习设计创新是当前研究热点。本研究采用系统性文献综述法分析国内外学习设计领域的314篇高质量文献,发现学习设计领域的发展正进入智能时代学习设计阶... 教育数字化战略背景下教学模式变革的核心是学习设计创新。如何助力和支持智能时代学习设计创新是当前研究热点。本研究采用系统性文献综述法分析国内外学习设计领域的314篇高质量文献,发现学习设计领域的发展正进入智能时代学习设计阶段。智能时代学习设计创新以数据驱动的学习设计生态为核心理念和目标导向,包括三大理念、五个着力点和三类关键技术。本研究能够为我国数字化转型背景下学习设计创新研究与实践提供参考。 展开更多

关键词 智能时代 学习设计 教学模式创新 数据驱动 学习设计生态

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基于数据驱动模型的智能风机失速故障辨识方法 被引量：1

5

作者 李国俭 吴海军 +2 位作者 王范华 韩冰 赵作飞 《电子设计工程》 2024年第7期82-86,共5页

智能风机失速状态变化难以捕捉,导致故障辨识结果不精准,提出了基于数据驱动模型的智能风机失速故障辨识方法。分析智能风机压力-流量特征,计算固定流量系数和压力系数,通过不同故障模式空间映射分析风机失速状态变化。引入小波阈值除... 智能风机失速状态变化难以捕捉,导致故障辨识结果不精准,提出了基于数据驱动模型的智能风机失速故障辨识方法。分析智能风机压力-流量特征,计算固定流量系数和压力系数,通过不同故障模式空间映射分析风机失速状态变化。引入小波阈值除噪方法对重构信号进行小波包分解,结合小波包能量分析方法实现故障特征提取。将具有映射关系的融合单元应用到智能风机失速故障辨识过程中,构建基于数据驱动的故障辨识模型,结合故障特征提取结果实现智能风机失速故障辨识。分析实验结果可知,该方法应用下的低压、高压风机失速频谱波动范围分别是0~1100 Hz、0~4200 Hz,与实际结果一致,说明该方法的故障辨识结果更为精准。 展开更多

关键词 数据驱动模型 智能风机 失速故障 故障辨识 失速状态

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基于数据驱动的桥梁快速建模方法研究

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作者 严志权 赵晓敏 +2 位作者 张忠 刘卫东 宋雪 《铁路计算机应用》 2024年第9期27-32,共6页

为实现桥梁二维设计方案向三维设计方案的快速转换,并适应方案的频繁修改及建模的多样性、复杂性,提出了基于数据驱动的桥梁快速建模方法。根据CAD数据,提取并计算线路和桥梁中线的三维空间信息、桥梁跨度坐标信息和桥跨里程;采用BIM(Bu... 为实现桥梁二维设计方案向三维设计方案的快速转换,并适应方案的频繁修改及建模的多样性、复杂性,提出了基于数据驱动的桥梁快速建模方法。根据CAD数据,提取并计算线路和桥梁中线的三维空间信息、桥梁跨度坐标信息和桥跨里程;采用BIM(Building Information Modeling)二次开发技术,实现了基于设计方案和地形信息的全线多样性参数化建模;采用构件规则约束和空间包围盒集成方法,对模型几何参数、空间位置进行自动复核检查和调整,实现了桥梁构件模型的精确定位和无缝拼接。该研究为高速铁路桥梁自动化和智能化建模提供了一种新的解决方案,也为其他类型的桥梁建模提供了参考。 展开更多

关键词 铁路桥梁 智能建模 数据驱动 BIM技术 二次开发技术

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机器学习数据驱动与机理模型融合及可解释性问题 被引量：34

7

作者 肖立志 《石油物探》 CSCD 北大核心 2022年第2期205-212,共8页

回顾了油气人工智能研究进展,分析其面临的一些关键问题。将油气人工智能研究分成两个层级,即学术型油气人工智能研究和工业级油气人工智能研究,两者面临不同的问题和挑战。对于学术型油气人工智能应用场景,主要是关心算法及其相关理论... 回顾了油气人工智能研究进展,分析其面临的一些关键问题。将油气人工智能研究分成两个层级,即学术型油气人工智能研究和工业级油气人工智能研究,两者面临不同的问题和挑战。对于学术型油气人工智能应用场景,主要是关心算法及其相关理论应用,着重于解决智能点的局部问题;对于工业级人工智能应用场景,更多的要关心数据治理、数据集、平台、多源多尺度多模态数据融合建模、数据驱动与机理模型融合建模以及机器学习模型的可解释性等问题。针对数据驱动与机理模型融合问题,提出3种途径,即算法融合、评价方法融合、数据集融合,并给出实验验证。针对油气人工智能模型的可解释性问题,指出工业级油气人工智能必须具有可解释性,并提出初步解决方案,包括建模前、建模中、建模后的多级解释模型。最后,作者认为,探寻工业级人工智能理论和应用场景发展之路,必须厘清人工智能时代“物理世界”、“数字世界”、“人类认知世界”、“机器认知世界”和“机器正在改造的世界”之间的互动关系。 展开更多

关键词 人工智能 机器学习 地球物理勘探 数据驱动 机理模型 融合 可解释性

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应用于车辆纵向控制的无模型自适应滑模预测控制方法 被引量：16

8

作者 江浩斌 冯张棋 +2 位作者 洪阳珂 韦奇志 皮健 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2022年第3期319-329,共11页

鉴于汽车纵向动力学系统为典型的参数时变不定、多扰动的非线性离散系统,基于精确数学模型的控制算法较难取得理想效果,本文中采用无需模型、基于输入/输出数据的控制算法。首先,基于紧格式动态线性化数据模型,将无模型自适应控制(MFAC... 鉴于汽车纵向动力学系统为典型的参数时变不定、多扰动的非线性离散系统,基于精确数学模型的控制算法较难取得理想效果,本文中采用无需模型、基于输入/输出数据的控制算法。首先,基于紧格式动态线性化数据模型,将无模型自适应控制(MFAC)算法、滑模控制(SMC)算法和模型预测控制(MPC)算法相结合,设计了无模型自适应控制器。接着,通过理论分析对其进行了稳定性证明,最后将所提出的控制算法与常用于纵向控制的前馈+反馈算法和MFASMC(MFAC+SMC)算法进行了仿真对比,并通过硬件在环实验(HIL)验证了算法的有效性。结果表明,该控制算法响应速度快、鲁棒性强,且输出更为平滑,可较好地应用于智能汽车纵向动力学控制。 展开更多

关键词 智能汽车 纵向动力学控制 数据驱动控制 无模型自适应控制 滑模控制 模型预测控制

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知识+数据驱动学习:未来网络智能的基础 被引量：5

9

作者 朱近康 《中兴通讯技术》 2020年第4期46-49,共4页

讨论了未来网络智能的核心问题和学习能力,提议采用知识+数据驱动学习模型作为未来网络智能的基础。论述了学习模型中的知识驱动和数据驱动及反向传播判决,以及利用该模型实现未来网络的智能管控方法。

关键词 未来智能网络 知识+数据驱动学习模型 智能管控

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城市道路交通信号自适应控制方法研究综述 被引量：7

10

作者 杨文臣 张轮 +1 位作者 田毕江 胡澄宇 《交通科技》 2017年第4期152-157,共6页

城市交通控制正从数据贫乏的时代向数据丰富的时代发展,传统基于有限数据建立的自适应交通控制系统不能有效利用实时交通数据,其控制理论与方法已明显落后,下一代自适应交通控制系统理论与方法被提出。从基于模型交通控制、基于智能计... 城市交通控制正从数据贫乏的时代向数据丰富的时代发展,传统基于有限数据建立的自适应交通控制系统不能有效利用实时交通数据,其控制理论与方法已明显落后,下一代自适应交通控制系统理论与方法被提出。从基于模型交通控制、基于智能计算交通控制和基于数据驱动交通控制3个方面综述交通信号自适应控制方法应用研究的现状,分析其技术特征和差异,探讨交通数据丰富环境下3类自适应控制建模方法的关键问题和技术发展趋势。 展开更多

关键词 智能交通 自适应交通信号 基于模型控制 智能计算 数据驱动

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施工企业智慧建造集成系统数据驱动实现研究 被引量：1

11

作者 黄炜 张皓 丁刚 《施工技术》 CAS 2020年第24期47-50,共4页

为解决施工企业信息化建设中遇到的数据标准不统一、集成难度大、利用不充分等问题,借助互联网理念,根据施工企业管理和项目生产要求,开展数据治理、业务数据模型构建及数据链的建设等工作。通过构建施工企业数据驱动体系,为企业决策和... 为解决施工企业信息化建设中遇到的数据标准不统一、集成难度大、利用不充分等问题,借助互联网理念,根据施工企业管理和项目生产要求,开展数据治理、业务数据模型构建及数据链的建设等工作。通过构建施工企业数据驱动体系,为企业决策和业务运营提供数据支撑,更为施工企业智慧建造集成系统的建设和研发打下坚实基础。 展开更多

关键词 智慧建造 信息 数据驱动 供应链 业务模型

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基于车辆动力学混合模型的智能汽车轨迹跟踪控制方法 被引量：11

12

作者 方培俊 蔡英凤 +4 位作者 陈龙 廉玉波 王海 钟益林 孙晓强 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2022年第10期1469-1483,1510,共16页

基于机理分析的车辆动力学建模过程通常进行简化及假设,无法准确计算实际车辆在不同道路条件下的动力学变化,进而导致智能汽车轨迹跟踪控制精度低、不稳定等问题。鉴于此,本文中提出了一种基于混合建模技术的非线性建模与控制方法,构建... 基于机理分析的车辆动力学建模过程通常进行简化及假设,无法准确计算实际车辆在不同道路条件下的动力学变化,进而导致智能汽车轨迹跟踪控制精度低、不稳定等问题。鉴于此,本文中提出了一种基于混合建模技术的非线性建模与控制方法,构建机理分析-数据驱动的车辆动力学串联混合模型,车辆状态与控制数据经机理模型实现计算处理,级联合并后作为数据驱动模块的输入,长短时记忆网络作为主干网络实现时序数据的非线性关联特征提取和最终的模型输出计算。测试结果表明,该模型可以补充计算机理模型中的部分未建模动态并提高模型计算精度,且具有隐式理解不同路面附着条件的能力。其次,使用Euler积分完成对预测模型的离散化并设计模型预测控制轨迹跟踪算法,设计前馈反馈控制算法在实现车辆的纵向控制的同时提供横向控制中预测模型所需的外部输入,最终实现更符合实际行驶环境且更精准的轨迹跟踪控制效果。CarSim/Simulink联合仿真结果表明,该方法实现了不同道路附着系数下控制量精确输出,同步提升了智能汽车轨迹跟踪控制精度和稳定性,具有良好的横纵向协调控制效果。 展开更多

关键词 智能汽车 轨迹跟踪 数据驱动建模 模型预测控制

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数据驱动的偶发拥堵时空建模及传播分析 被引量：3

13

作者 韦伟 刘岭 +1 位作者 彭其渊 陈绍宽 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期189-195,共7页

为研究实际的道路交通路网中偶发拥堵的传播和演化特性,充分发挥海量交通流数据的潜在价值,克服现有基于模拟仿真的拥堵分析方法因理论假设和参数设置所导致的"失真"问题,本文在交通流实测数据的基础上,建立改进的PLS-STAR模... 为研究实际的道路交通路网中偶发拥堵的传播和演化特性,充分发挥海量交通流数据的潜在价值,克服现有基于模拟仿真的拥堵分析方法因理论假设和参数设置所导致的"失真"问题,本文在交通流实测数据的基础上,建立改进的PLS-STAR模型对偶发拥堵的时空传播结构进行描述,并提出偶发拥堵的直接和间接时空传播效应两种概念对拥堵的时空传播影响进行刻画,从而构造了一种数据驱动的偶发拥堵时空传播效应评估方法.通过北京路网的案例研究发现,路网服务水平的降低,更大程度来源于拥堵传播的间接影响而非直接取决于突发的交通量增加,因此,通过控制拥堵传播来提升城市路网的服务水平仍具有巨大潜力. 展开更多

关键词 智能交通 偶发拥堵 数据驱动 时空建模 传播特性

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全参考图像质量评价回顾与展望 被引量：9

14

作者 高敏娟 党宏社 +2 位作者 魏立力 刘国军 张选德 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第11期2261-2272,共12页

全参考图像质量评价(Full Reference Image Quality Assessment,FR-IQA)是IQA领域广为研究的类型之一.本文回顾了FR-IQA的发展历程,对FR-IQA应用现状和通用FR-IQA问题的构建进行综述,以及对FR-IQA算法进行总结和梳理.并在此基础上,重点... 全参考图像质量评价(Full Reference Image Quality Assessment,FR-IQA)是IQA领域广为研究的类型之一.本文回顾了FR-IQA的发展历程,对FR-IQA应用现状和通用FR-IQA问题的构建进行综述,以及对FR-IQA算法进行总结和梳理.并在此基础上,重点分析了现有研究中存在的问题,包括问题构建的合理性、建模的全面性问题、知识驱动与数据驱动结合的问题等.基于对主观评价过程的深入分析,结合现有研究存在的问题,探讨了主观评分采用模糊建模和知识与数据联合驱动构建算法两个可能的研究方向,以期对后续的研究者提供参考. 展开更多

关键词 图像质量评价 FR-IQA 主观评分 模糊建模 知识与数据联合驱动

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沉积过程模拟驱动下的深度学习地质建模方法 被引量：7

15

作者 刘彦锋 段太忠 +2 位作者 黄渊 张文彪 李蒙 《石油与天然气地质》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期226-237,共12页

油气藏勘探开发逐步向深层化、复杂化方向发展,观测数据不足、分辨率低等资料难题突显,传统的地质建模方法无法适应技术需求。以深度学习为代表的智能化地质建模方法可以充分整合多尺度、多维度的数据信息以及专家认识,是地质建模技术... 油气藏勘探开发逐步向深层化、复杂化方向发展,观测数据不足、分辨率低等资料难题突显,传统的地质建模方法无法适应技术需求。以深度学习为代表的智能化地质建模方法可以充分整合多尺度、多维度的数据信息以及专家认识,是地质建模技术发展的重要方向。在综合分析地层沉积模拟和深度学习地质建模技术优缺点的基础上,探索形成了沉积过程模拟驱动的深度学习地质建模方法。首先,基于综合地质分析开展沉积正演模拟,分析参数不确定性,通过参数扰动形成大规模地质模型作为训练样本库;其次,利用条件化生成对抗网络学习样本库中蕴含的地质模式和规律,其中生成网络以井-震等条件数据作为输入、地质模型作为输出;最后,利用训练后生成网络在实际条件数据上的应用,得到目标区块的地质模型。通过在四川盆地普光气藏主力区块典型地质剖面的测试应用,该方法的可行性得到了验证,并分析了训练样本库大小对模拟结果的影响。沉积模拟和深度学习相结合,弥补了训练样本不足的缺陷,间接实现了知识驱动的深度学习地质建模,具有重要的推广意义。 展开更多

关键词 人工智能 大数据 知识驱动 生成对抗网络 沉积过程模拟 深度学习地质建模 普光气藏 四川盆地

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知识与数据联合驱动建模技术综述 被引量：5

16

作者 田晟兆 胡迎茜 +1 位作者 谷成 陈端兵 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期932-943,共12页

当前,基于深度学习的目标识别建模技术面临标注样本不足、模型可解释性不高、稳定性不够等新的挑战,限制了深度学习解决更复杂、更抽象问题的可能性。采用知识与数据联合驱动的方式进行智能模型构建是突破现有瓶颈的一条重要途径。该文... 当前,基于深度学习的目标识别建模技术面临标注样本不足、模型可解释性不高、稳定性不够等新的挑战,限制了深度学习解决更复杂、更抽象问题的可能性。采用知识与数据联合驱动的方式进行智能模型构建是突破现有瓶颈的一条重要途径。该文以外部经验与认知知识在模型构建中的引入方式为区分准则,提出了模型构建方法的分类标准,包括基于显式知识的建模方法、基于隐式知识的建模方法以及基于融合知识的建模方法;然后围绕每类方法在解决小样本、模型可解释性等问题上的探索进行综述,并总结设想了一种未来的知识与数据联合驱动建模方式。这种方式吸取了不同建模方式的优点,通过解耦知识建模与数据建模,以无监督、弱监督为核心训练方式,可以有效解决小样本条件下模型构建问题,提高模型可解释性。最后,该文总结了需要进一步研究的问题和未来的研究方向,以促进目标识别模型构建技术的发展。 展开更多

关键词 人工智能 深度学习 知识与数据联合驱动 模型构建 目标识别

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预测数据分析法在中东某老油田提高采收率中的应用 被引量：3

17

作者 YOUSEF Alklih Mohamad KAVOUSI Ghahfarokhi Payam +1 位作者 ALNUAIMI Marwan ALATRACH Yara 《石油勘探与开发》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2020年第2期366-371,共6页

基于中东地区某陆上碳酸盐岩油藏8年的开发数据以及超过37口井的试井和测井数据,经数据收集和准备、模型建立、模型训练和验证、模型应用4个主要步骤,开发了该油藏的自顶向下模型(TDM),并利用该模型进行了产量预测和敏感性分析。该TDM包... 基于中东地区某陆上碳酸盐岩油藏8年的开发数据以及超过37口井的试井和测井数据,经数据收集和准备、模型建立、模型训练和验证、模型应用4个主要步骤,开发了该油藏的自顶向下模型(TDM),并利用该模型进行了产量预测和敏感性分析。该TDM包含5个相互连接的数据驱动人工神经网络模型,每个神经网络对一个关键的动态参数进行建模,一个模型的输出是下一个模型的输入。该TDM历史拟合效果较好,在时间和空间上均得到了验证,TDM应用于新数据时具有泛化能力并且可以准确预测3个月内的油藏动态。使用经过历史拟合和验证的TDM进行产量预测,结果表明在给定的操作条件下,随着时间的延续,该油藏产油量下降而产水量增加;通过改变水气交替注入的注入量、注入周期预测产量,结果表明,该油田提高注入量并不一定会使产油量增加,不同注入方案下注入周期为3个月的产油量比注入周期为6个月时更高。TDM为优化水气交替注入参数提供了一种快速而可靠的办法,同时能够优化加密井的位置及其深度。 展开更多

关键词 自顶向下建模 油藏模拟 人工智能 神经网络 数据驱动模型 提高采收率 油藏管理

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基于BIM技术的煤矿综采工作面三维辅助设计研究 被引量：4

18

作者 孙建超 崔竟成 《煤矿机械》 2022年第11期184-187,共4页

针对煤矿综采工作面设计过程复杂、方案比选环节多、系统众多且交叉关联,无法直观审视工作面布局等问题,通过综采工作面建筑信息模型(BIM)设计流程和建模应用技术的研究,建立基于BIM的煤矿工作面统一的建模和设计体系,形成一个集地质、... 针对煤矿综采工作面设计过程复杂、方案比选环节多、系统众多且交叉关联,无法直观审视工作面布局等问题,通过综采工作面建筑信息模型(BIM)设计流程和建模应用技术的研究,建立基于BIM的煤矿工作面统一的建模和设计体系,形成一个集地质、井巷、采煤设备、运输设备、排水设备和支护设备等为一体的工作面模型族库,实现了在BIM软件平台中进行三维可视化的工作面设计,有效提高了设计质量和设计水平,减少了设计返工。 展开更多

关键词 煤矿智能化 三维虚拟现实 BIM技术 数据驱动建模

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基于迁移学习的化学键能数据自动抽取

19

作者 庞娜 袁钺 薛秋红 《现代情报》 CSSCI 2023年第1期19-28,共10页

[目的/意义]在计算化学中,化学键能是重要的化学领域科学数据,目前化学键能数据抽取工作主要是由领域专家手动抽取,效率低下,大多数化学键能科学数据被湮没于海量文献中,无益于深入的、创新的科学数据分析。[方法/过程]为了解决该问题,... [目的/意义]在计算化学中,化学键能是重要的化学领域科学数据,目前化学键能数据抽取工作主要是由领域专家手动抽取,效率低下,大多数化学键能科学数据被湮没于海量文献中,无益于深入的、创新的科学数据分析。[方法/过程]为了解决该问题,本研究以ChemBE化学键能语料为实验对象,设计在较少专家支持的情况下,使用迁移学习的方法在化学论文中自动抽取与化学键能相关的科学数据。本文提出了一种端到端的BERT-CRF模型,通过构建领域高频子词的方法来解决大量未登录词的问题,并在后续深度学习模型的训练中,将构建好的领域高频子词作为领域特征输入到深度学习模型中,实现了对论文中的化学键能科学数据自动、高效地抽取。[结果/结论]实验表明,端到端的BERT-CRF模型与需要专家构建规则的基线模型相比,取得了理想的实验结果,F1值达到了88.56%。本文通过构建领域高频子词来解决大量未登录词的问题,降低了对领域专家的要求,可以较为容易地、低成本地迁移到其他领域。本文的研究结果是情报分析技术在化学领域的实践,为化学键能的智能知识检索提供了重要支撑。 展开更多

关键词 迁移学习 化学键能 深度学习 自动抽取 智能知识检索 领域高频子词 联合抽取模型 科学数据 文本挖掘

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智能传感技术在水电可靠性管理中的应用

20

作者 甘雨川 《四川水力发电》 2025年第2期62-65,共4页

随着能源结构的调整和电力市场的不断变化,水电可靠性管理日益受到重视。智能传感技术的引入使可靠性管理工作迈上了新的台阶。探讨了智能传感技术在水电站电力系统的运行、维护与检修中的应用,并提出了基于数据驱动与智能传感技术的可... 随着能源结构的调整和电力市场的不断变化,水电可靠性管理日益受到重视。智能传感技术的引入使可靠性管理工作迈上了新的台阶。探讨了智能传感技术在水电站电力系统的运行、维护与检修中的应用,并提出了基于数据驱动与智能传感技术的可靠性评估模型,旨在通过实时数据分析与故障预测,显著提高电力系统的可靠性评估精度与效率。 展开更多

关键词 智能传感技术 数据驱动 可靠性评估模型

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