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基于级联森林的水泥熟料f-CaO含量预测
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作者 李小青 张海博 +3 位作者 龚先政 邓全亮 马忠诚 叶家元 《北京工业大学学报》 北大核心 2025年第3期250-257,共8页
在水泥熟料性能的控制和优化中,需要及时有效地检测水泥熟料f-CaO含量。目前,水泥厂多采用人工取样和实验室检测的方法来检测熟料中的f-CaO含量,测量结果有很大的滞后性。针对水泥熟料f-CaO含量检测结果滞后的问题,基于水泥熟料生产数据... 在水泥熟料性能的控制和优化中,需要及时有效地检测水泥熟料f-CaO含量。目前,水泥厂多采用人工取样和实验室检测的方法来检测熟料中的f-CaO含量,测量结果有很大的滞后性。针对水泥熟料f-CaO含量检测结果滞后的问题,基于水泥熟料生产数据,利用级联森林算法建立了预测模型。首先,通过对水泥熟料生产工艺和f-CaO产生原因机理进行分析,选择了模型的14个输入变量,如生料喂料量、分解炉出口温度、回转窑电流等。其次,采用滑动时间窗口方法构建时间序列,使模型输入包含更多的时序信息。最后,将提出的预测方法与3种传统机器学习模型进行对比。结果表明:该方法具有更高的预测精度和更强的泛化能力,为水泥熟料生产过程中的f-CaO含量预测提供了一种新的解决方案,对于水泥生产过程的控制和优化具有重要意义。 展开更多
关键词 水泥熟料 质量指标 f-cao含量预测 时间窗口 机器学习 级联森林
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Geological Model of Pre-Jurassic Heterogeneous Basement and Hydrocarbon Productivity Prediction of “Oil-and-Gas Bearing Contact Zone Horizon” Between Paleozoic and Mesozoic Deposits of Ostaninskoye and Severoostaninskoye Oil-and-Gas Fields(Western Siberi
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作者 Kseniya I.Kanakova 《地学前缘》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第S1期157-158,共2页
This work is devoted to the analysis of the formation conditions and geologic model of Paleozoic basement rocks of a number of oil-and-gas fields, located in Tomsk region(South of West-Siberian Oil-and-Gas Province,Ru... This work is devoted to the analysis of the formation conditions and geologic model of Paleozoic basement rocks of a number of oil-and-gas fields, located in Tomsk region(South of West-Siberian Oil-and-Gas Province,Russia).The research is based on integrated data interpretation of seismic exploration, well logging and deep drilling.The study is at the interfaces between exploration geophysics 展开更多
关键词 seismic interpretation OIL content prediction well-logging data reservoir modeling
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花生籽仁蔗糖含量近红外光谱快速测定方法研究 被引量:2
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作者 赵星 张嘉楠 +5 位作者 张一鸣 金欣欣 苏俏 宋亚辉 李玉荣 王瑾 《中国油料作物学报》 北大核心 2025年第1期226-233,共8页
本研究以重组自交系群体为材料,建立检测范围宽、适用于优良单株筛选的蔗糖含量近红外光谱快速测定方法。采用高效液相色谱-示差折光技术测定325份材料的蔗糖含量,并利用波通DA7200型近红外分析仪采集近红外光谱,采用偏最小二乘法,构建... 本研究以重组自交系群体为材料,建立检测范围宽、适用于优良单株筛选的蔗糖含量近红外光谱快速测定方法。采用高效液相色谱-示差折光技术测定325份材料的蔗糖含量,并利用波通DA7200型近红外分析仪采集近红外光谱,采用偏最小二乘法,构建基于18~23粒花生籽仁的蔗糖含量近红外预测模型。结果表明,模型对花生籽仁蔗糖含量的预测范围可达2.07%~12.37%,决定系数为0.9054,均方根误差为0.6774。利用20份材料对模型进行外部验证,独立测试集决定系数为0.9478。该模型对花生籽仁蔗糖含量的预测准确,可实现杂交早期世代单株蔗糖含量的快速、无损测定,提升高蔗糖含量花生品种的育种效率。 展开更多
关键词 花生籽仁 蔗糖含量 HPLC-RID 近红外预测模型
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电力变压器油中溶解气体异常数据识别与含量预测研究 被引量:1
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作者 杜江 范志远 +2 位作者 范仲华 王庆凯 李佩贤 《电网技术》 北大核心 2025年第2期844-853,I0116,共11页
采用神经网络模型对油中溶解气体含量进行预测是目前评估电力变压器运行状态的重要方法,数据质量是影响神经网络模型预测精度的关键因素,然而,由于变压器复杂的运行环境,使得采集到的气体数据中不可避免地存在多种类型的异常数据,进而... 采用神经网络模型对油中溶解气体含量进行预测是目前评估电力变压器运行状态的重要方法,数据质量是影响神经网络模型预测精度的关键因素,然而,由于变压器复杂的运行环境,使得采集到的气体数据中不可避免地存在多种类型的异常数据,进而造成数据质量下降,严重影响模型的预测精度。此外,神经网络模型的参数是否匹配也是影响其预测性能的重要因素,然而,传统依据人工经验选择参数存在主观性、低效性和不可扩展性等缺点,也在一定程度上影响了模型的预测性能。为解决上述问题,该文通过对最近邻集成隔离法(isolation using nearest neighbor ensemble,iNNE)进行修正,提出了修正最近邻集成隔离法(modified isolation using nearest neighbor ensemble,MiNNE),利用MiNNE综合考虑局部度量与全局度量的特性实现气体异常数据的准确识别,有效提升数据质量。同时,对鹈鹕优化算法进行改进,提出了改进鹈鹕优化算法(improved pelican optimization algorithm,IPOA),并利用IPOA对影响神经网络模型预测精度的关键参数进行优化,有效克服了传统依据经验选参而导致模型预测精度低与传统POA易陷入局部最优的问题,提高了模型的预测性能。采用电力变压器实际运行数据对所提模型进行验证,结果表明,相较于其他模型,所提模型在7种特征气体预测中均取得了最佳的预测效果,充分证明了所提模型的优越性。 展开更多
关键词 电力变压器 油中溶解气体 异常数据识别 气体含量预测
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基于机器学习的酸性气藏地下储气库硫化氢含量预测方法 被引量:1
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作者 冯国庆 杜勤锟 +3 位作者 周道勇 蔡家兰 程希 莫海帅 《天然气工业》 北大核心 2025年第2期159-169,共11页
地下储气库(以下简称储气库)中含有硫化氢等有害气体,不仅影响储气库的安全运行,还直接对环境造成严重污染,准确预测储气库采出气组分中H2S的含量具有重要意义。目前,常采用油藏数值模拟的组分模型来预测H2S含量,但其计算过程复杂且耗... 地下储气库(以下简称储气库)中含有硫化氢等有害气体,不仅影响储气库的安全运行,还直接对环境造成严重污染,准确预测储气库采出气组分中H2S的含量具有重要意义。目前,常采用油藏数值模拟的组分模型来预测H2S含量,但其计算过程复杂且耗时较长,不能方便快捷地用于储气库单井H2S的含量预测。为此,以HCX储气库为研究对象,在建立储气库的机理模型并开展数值模拟的基础上,以机理模型计算的储气库多周期H2S预测结果为样本集,应用多输出支持向量回归(MSVR)、长短期记忆网络(LSTM)、人工神经网络(ANN)3种机器学习算法建立了硫化氢含量的智能代理模型,并对3种模型预测精度进行对比分析。研究结果表明:①长短期记忆网络模型具有适中的训练时间、较好的预测精度,可将该模型作为HCX储气库的H2S预测智能代理模型;②进一步对LSTM模型的训练数据和过渡拟合问题进行优化,确定最佳训练数集1500组,最佳丢弃率为0.2,隐含层设置范围可控制在层数1~2层,节点数30~60个;③经HCX储气库的实例应用表明,建立的LSTM智能代理模型能够准确预测储气库采出气中H2S的含量。结论认为,经过优化的LSTM算法智能代理模型具有较好的外推性,该研究成果可为含H2S储气库的建设和安全高效运行提供技术支持。 展开更多
关键词 含硫储气库 数值模拟 组分模拟 硫化氢含量预测 机器学习 长短期记忆网络模型 机器学习模型优化
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云边端场景下基于多智能体深度强化学习的边缘缓存策略
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作者 王海艳 常博 骆健 《通信学报》 北大核心 2025年第6期153-167,共15页
云边端场景下,边缘缓存技术旨在通过促进边缘节点间的协同内容分发,减轻回程链路的流量负载并提升服务质量。考虑内容流行度的动态变化,提出了一种基于时间卷积网络的内容请求状态预测(TCNCRSP)模型。在此基础上,以最大化累积奖励为目标... 云边端场景下,边缘缓存技术旨在通过促进边缘节点间的协同内容分发,减轻回程链路的流量负载并提升服务质量。考虑内容流行度的动态变化,提出了一种基于时间卷积网络的内容请求状态预测(TCNCRSP)模型。在此基础上,以最大化累积奖励为目标,提出了一种基于多智能体深度强化学习算法的边缘缓存策略,通过在云端利用长短期记忆(LSTM)网络对各边缘节点的状态数据进行降维处理,生成低维全局状态,减少状态共享所需的通信成本。实验结果显示,所提方法显著提升了缓存命中率和服务质量,同时降低了系统开销。 展开更多
关键词 云边端协同 边缘缓存 内容流行度预测 时间卷积网络 深度强化学习
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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
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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 含水率在线预测
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傅里叶变换红外光谱技术对北柴胡中有效成分定量模型建立及含量测定 被引量:1
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作者 顾旭鹏 张迪 +5 位作者 张韶珂 练忠希 程爱国 何晓栋 杨林林 董诚明 《中华中医药学刊》 北大核心 2025年第1期142-146,I0024,I0025,共7页
目的基于傅里叶变换红外光谱技术,建立北柴胡有效成分快检定量模型,实现对未知北柴胡有效成分的含量预测,为实现中药材有效成分的快速、无损检测提供方法依据。方法使用傅里叶变换红外光谱技术采集不同采收期的54份北柴胡样品红外光谱图... 目的基于傅里叶变换红外光谱技术,建立北柴胡有效成分快检定量模型,实现对未知北柴胡有效成分的含量预测,为实现中药材有效成分的快速、无损检测提供方法依据。方法使用傅里叶变换红外光谱技术采集不同采收期的54份北柴胡样品红外光谱图,使用高效液相色谱技术测定54份北柴胡中柴胡皂苷A(Ss-a)、柴胡皂苷D(Ss-d)、柴胡皂苷C(Ss-c)、柴胡皂苷F(Ss-f)的含量,并以Ss-a、Ss-d、Ss-c、Ss-f计柴胡总皂苷(Ss-s)的含量,运用TQ分析软件,通过化学计量学方法偏最小二乘法(PLS)、逐步多元线性回归(SMLR)、多元散射校正(MSC)、标准正态变换(SNT)、一阶导数(1stDer)、二阶导数(2ndDer)及SG卷曲平滑(SG)和诺里斯导数滤波(ND)进行光谱处理并建立模型。结果SMLR+SNT+2ndDer+SG对Ss-c、Ss-f含量测定效果最好,相关系数分别为0.8365、0.8325,平均绝对偏差分别为-0.01%、-0.01%;SMLR+MSC+2ndDer+SG对Ss-a、Ss-d、Ss-s含量测定效果最好,相关系数分别为0.8206、0.8356、0.8405,平均绝对偏差分别为-0.08%、-0.19%、-0.20%。结论以傅里叶变换红外光谱技术与高效液相色谱技术相结合,可以实现北柴胡有效成分快速含量测定,该研究为中药材含量检测提供了新方法,在一定程度上能够推动中药材质量稳定、可控。 展开更多
关键词 北柴胡 定量模型 傅里叶变换红外光谱技术 含量测定 化学计量学方法
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基于GAB模型预测包装后卷烟烟丝水活度和含水率的方法
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作者 薛诗凡 凌荣鑫 +5 位作者 张玮 华青 谢雯燕 吴达 陈勇 楼佳颖 《华东理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期316-321,共6页
开发了一种预测包装后卷烟烟丝水活度和含水率的新方法。首先,绘制原辅材料的等温吸湿曲线,利用GAB(Guggenheim-Anderson-de Boer)模型进行拟合,建立相应的等温吸湿曲线方程;然后,基于水分总量恒定和平衡后各组分水活度一致的原理,建立... 开发了一种预测包装后卷烟烟丝水活度和含水率的新方法。首先,绘制原辅材料的等温吸湿曲线,利用GAB(Guggenheim-Anderson-de Boer)模型进行拟合,建立相应的等温吸湿曲线方程;然后,基于水分总量恒定和平衡后各组分水活度一致的原理,建立烟丝与包装辅材间水分迁移的预测模型,以预测烟丝在包装后的水活度和含水率。结果表明,在水活度0.2~0.8的范围内,GAB模型模拟了4种不同盒型卷烟烟丝、滤棒和烟盒的等温吸湿曲线,拟合后的相关系数R^(2)值均大于0.980,且预测的包装后卷烟烟丝水活度和含水率的相对偏差均小于4%。本方法在预测包装后烟丝水活度和含水率方面具有较高的准确性。 展开更多
关键词 卷烟 水活度 含水率 等温吸湿曲线 原辅材料 预测模型
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基于机器学习预测富氧底吹造锍熔炼工艺参数调控对铜锍中砷含量的影响
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作者 吴财梅 崔雅茹 +4 位作者 杨建军 王国华 李林波 毛琰卓 南君芳 《中国有色金属学报》 北大核心 2025年第7期2470-2481,共12页
铜锍是铜火法熔炼中间产物,其杂质砷等的含量严重影响后续炉衬寿命、阴极铜质量及贵金属收得率。本文针对现有铜锍中砷含量预测精度低问题,提出了一种基于机器学习对铜锍中砷含量进行预测。对采集到的数据进行归一化处理后,用箱型图法... 铜锍是铜火法熔炼中间产物,其杂质砷等的含量严重影响后续炉衬寿命、阴极铜质量及贵金属收得率。本文针对现有铜锍中砷含量预测精度低问题,提出了一种基于机器学习对铜锍中砷含量进行预测。对采集到的数据进行归一化处理后,用箱型图法检测出数据中的异常值并进行替换,使用皮尔逊(Pearson)对特征参数进行筛选,引入粒子群优化算法(PSO)优化长短期记忆网络(LSTM),建立预测砷含量的PSOLSTM模型。结合反应机理、单因子情景分析法和热力学计算,重点考察了铜锍品位、温度和Fe/SiO_(2)质量比对铜锍中含As量的影响规律。结果表明:PSO-LSTM模型的绝对误差比LSTM、RBF、RF、SVM小,预测模型性能表现最好,其评价指标MSE、MAE分别为0.00095和0.023,且决定系数R^(2)达到了0.93。该预测模型可有效预测铜锍中砷含量,为熔炼和吹炼过程中配料优化和工艺参数调控提供指导。 展开更多
关键词 铜锍 砷含量 长短期记忆网络 粒子群算法 预测模型
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基于GA-BP的联合收获机小麦含水率检测模型研究
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作者 安晓飞 代均益 +3 位作者 李立伟 卢昊 尹彦鑫 孟志军 《农业机械学报》 北大核心 2025年第2期325-332,共8页
为进一步提高基于介电特性的联合收获机小麦含水率检测装置模型检测精度和适用范围,本研究以“京冬22号”、“蜀麦1958”、“涡麦33”3个品种小麦为研究对象,测量含水率范围为8.41%~21.6%,检测温度范围为5~40℃,容重范围为714.44~777.58... 为进一步提高基于介电特性的联合收获机小麦含水率检测装置模型检测精度和适用范围,本研究以“京冬22号”、“蜀麦1958”、“涡麦33”3个品种小麦为研究对象,测量含水率范围为8.41%~21.6%,检测温度范围为5~40℃,容重范围为714.44~777.58 kg/m^(3)的小麦相对介电常数。试验结果表明,同一温度条件下,容重越大,相对介电常数越大;在同一容重条件下,相对介电常数会随温度升高而增大,也随含水率升高而变大。采用校正集样本150个,预测集样本42个,基于遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)的方法建立了相对介电常数、温度、容重与小麦含水率的关系模型,模型采用3-5-1结构,最大迭代次数1000次,学习误差阈值1×10^(-6)。校正集R^(2)、RMSE、MAE分别为0.996、0.241%、0.189%;预测集R^(2)、RMSE、MAE分别为0.993、0.295%、0.189%,该模型具有较高的检测精度和稳定性,为不同品种小麦含水率在线检测提供了一种新的检测方法。 展开更多
关键词 联合收获机 小麦含水率 检测模型 遗传算法 BP神经网络
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养殖水体溶解氧含量预测研究 被引量:1
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作者 徐慧 邓浩然 +2 位作者 王忠培 周乐乐 钱蓉 《浙江农业科学》 2025年第1期176-180,共5页
溶解氧作为水产养殖中较为关键的水质因子,与水产品的产量和质量息息相关,精准预测溶解氧含量及变化,对于保证水产养殖的安全具有较大的意义。该研究首先对采集的养殖水体的溶解氧数据进行预处理,再结合长短时记忆网络(LSTM)算法构建养... 溶解氧作为水产养殖中较为关键的水质因子,与水产品的产量和质量息息相关,精准预测溶解氧含量及变化,对于保证水产养殖的安全具有较大的意义。该研究首先对采集的养殖水体的溶解氧数据进行预处理,再结合长短时记忆网络(LSTM)算法构建养殖水体溶解氧含量的预测模型来预测未来不同时刻的溶解氧浓度数据,通过不同的预测精度指标,来验证养殖水体溶解氧含量预测模型的预测精度,以期为后续养殖水体溶解氧含量预测的相关研究提供参考。 展开更多
关键词 养殖水体 溶解氧含量 长短时记忆网络 预测模型
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基于PSO—SVR算法的土壤含水率预测模型构建
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作者 高宁 张安琪 +3 位作者 梅鹤波 杨兴华 刘淮玉 孟志军 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第5期227-234,共8页
为探究一种高检测精度且适用于低测量频率电容式土壤含水率传感器的检测模型,以土壤为研究对象,配置160份含水率为6.39%~31.43%的土壤样本,使用数字电桥采集土壤样本在测量频率为1~100 kHz的电容数据,建立预测土壤含水率的多元线性回归(... 为探究一种高检测精度且适用于低测量频率电容式土壤含水率传感器的检测模型,以土壤为研究对象,配置160份含水率为6.39%~31.43%的土壤样本,使用数字电桥采集土壤样本在测量频率为1~100 kHz的电容数据,建立预测土壤含水率的多元线性回归(MLR)、岭回归(RR)、支持向量回归(SVR)、决策树回归(CART)和BP神经网络(BPNN)算法模型,对比分析模型的预测性能。结果表明,基于SVR算法构建的土壤含水率检测模型预测性能较佳。通过引入麻雀搜索(SSA)、粒子群优化算法(PSO)和鲸鱼优化算法(WOA)算法分别对SVR算法模型优化后的性能分析,采用PSO—SVR算法建立的检测模型性能最佳,其预测集的决定系数R 2、均方根误差RMSE和相对百分比偏差RPD分别为0.947、0.012和4.363。利用该模型对35份含水率在8.07%~26.43%的土壤样本进行预测,含水率预测值与实测值的回归系数R 2为0.953,RMSE为0.009,绝对误差范围为-1.92%~1.68%。由此证明,基于PSO—SVR算法构建土壤含水率预测模型具有较高的准确性和较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 土壤 含水率 预测模型 电容 测量频率 PSO—SVR
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以改进的Adaboost-WOA-BP模型建立页岩储层的总有机碳含量预测方法:以四川盆地龙马溪组X地区页岩储层为例
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作者 陈甄明 谢锐杰 +2 位作者 彭宏昶 李瑶 曹永强 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第2期494-501,共8页
页岩储层总有机碳含量(total organic carbon,TOC)是页岩生烃潜力及页岩气富集程度的重要参数,其精确预测对油气勘探开发具有重要意义。常规的线性回归方法受到地区以及测井资料之间复杂的非线性关系的影响,存在预测精度有限的问题。为... 页岩储层总有机碳含量(total organic carbon,TOC)是页岩生烃潜力及页岩气富集程度的重要参数,其精确预测对油气勘探开发具有重要意义。常规的线性回归方法受到地区以及测井资料之间复杂的非线性关系的影响,存在预测精度有限的问题。为此提出一种Adaboost-WOA-BP预测模型来进行TOC含量的预测,将WOA(whale optimization algorithm)算法优化过的BP(backpropagation)神经网络作为Adaboost(adaptive boosting)算法的弱学习器,集成多个弱学习器进而构建一个强的学习器。优选自然伽马、密度、声波时差等与计算TOC含量相关的敏感测井参数作为预测模型的输入,通过与常规线性回归方法、BP神经网络、WOA-BP神经网络这3种方法进行对比,Adaboost-WOA-BP模型具有更高的TOC含量预测精度,预测TOC与实测TOC符合率达到95%。 展开更多
关键词 神经网络 TOC含量预测 鲸鱼算法 集成算法
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吐哈盆地侏罗系三工河组高含水致密砂岩油气储层甜点预测
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作者 郝巍 孙鑫鑫 +6 位作者 连建文 韩跃涛 张峻霖 李臻 程朝辉 苑益军 孙鲁平 《天然气工业》 北大核心 2025年第2期63-72,共10页
致密砂岩通常单砂体分布有限,砂体之间连通性差,砂体物性非均质性强,甚至部分区域砂体储层微裂缝发育,油气藏高含水,导致一般非常规油气藏勘探开发技术难以适用于高含水、微裂缝发育的致密砂岩油气藏。为了解决砂体横向变化快,储层非均... 致密砂岩通常单砂体分布有限,砂体之间连通性差,砂体物性非均质性强,甚至部分区域砂体储层微裂缝发育,油气藏高含水,导致一般非常规油气藏勘探开发技术难以适用于高含水、微裂缝发育的致密砂岩油气藏。为了解决砂体横向变化快,储层非均质性强,地震甜点预测难以及微裂缝较发育和水平井体积压裂可能带来的高含水致密砂岩油气藏高效开发问题,以吐哈盆地丘东洼陷吉7区块侏罗系三工河组高含水致密砂岩油气藏为例,利用区内钻完井、试采和最新地震资料,在分析致密砂岩油气藏富集主控因素的基础上,采用地质—地震一体化的思路深入开展了裂缝和储层甜点的精细预测。研究结果表明:①系统分析凹陷内致密油气藏富集主控因素,厘清了储层甜点的影响因素,结合试采及钻完井资料,明确了甜点和裂缝对致密油气富集的主控作用;②在已有勘探认识基础上,利用最新采集的三维地震资料,采用基于多属性融合的裂缝预测方法,综合相干、曲率和最大似然属性预测了裂缝发育有利区,裂缝主要发育于走滑断裂和凸起区,呈雁列展布;③基于储层评价、裂缝预测,以及地震属性分析,综合识别并刻画了致密油气甜点区,明确了有利区分布范围,指出吉10H井南是下一步开发有利区。结论认为,基于地质—地震一体化的高含水致密油气富集及甜点预测方法是实现致密油气开发的重要技术手段,可为其他地区高含水、微裂缝发育的致密油气藏高效规模开发提供有益指导和借鉴。 展开更多
关键词 吐哈盆地 丘东洼陷 侏罗系三工河组 高含水致密砂岩油气藏 甜点规模 地质—地震一体化 储层预测 负向构造
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多因素影响下机制砂混凝土碳化深度研究及预测模型
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作者 费壮 顾瑞 +2 位作者 万瑞 刘凯 张高展 《混凝土》 北大核心 2025年第3期142-147,共6页
为探究内外部多因素影响下机制砂混凝土碳化深度的发展规律,利用快速碳化试验,研究了水泥及矿物掺合料用量、水胶比及外加剂掺量、石粉含量、细度模数、养护时间和CO_(2)浓度影响下不同碳化龄期的机制砂混凝土碳化速率,并结合扫描电镜... 为探究内外部多因素影响下机制砂混凝土碳化深度的发展规律,利用快速碳化试验,研究了水泥及矿物掺合料用量、水胶比及外加剂掺量、石粉含量、细度模数、养护时间和CO_(2)浓度影响下不同碳化龄期的机制砂混凝土碳化速率,并结合扫描电镜进行微观结构分析.结果表明:粉煤灰替换量由0增至40%,快速碳化28 d后混凝土碳化深度增加90%;当水胶比大于0.45时,快速碳化14 d后碳化深度仍保持较大幅度增长;机制砂石粉含量增加,混凝土碳化深度呈先下降后上升趋势,石粉含量为10%时,28 d碳化深度为最小值;机制砂细度模数增加,各龄期碳化深度随之增加;养护时间对机制砂混凝土抗碳化性能提升尤为重要;混凝土前期碳化速率受CO_(2)浓度影响大,当CO_(2)浓度超过20%,后期碳化速率无明显差距;混凝土碳化深度随抗压强度增加而减小,二者存在较好的相关性;微观结构观察证实了适宜石粉含量对机制砂混凝土碳化前后性能具有提升作用.最后,基于试验结果进行多元非线性分析,建立了考虑内外部多因素的机制砂混凝土碳化深度预测模型,可为机制砂混凝土耐久性预测提供参考。 展开更多
关键词 机制砂混凝土 碳化深度 石粉含量 微观结构 预测模型
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不同天气条件叶片边界层湿度对土壤水分的响应及其影响因素
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作者 郝英惠 韩玮 +4 位作者 罗招磊 沈跃 申明骏 刘昕雨 王建城 《生态学报》 北大核心 2025年第10期4828-4841,共14页
叶片边界层湿度与环境湿度存在很大差异,预测叶片边界层湿度对预防植物病害具有重要意义,以葡萄(“北冰红”、“巨峰”)、草莓(“红颜”、“宁玉”)为研究对象,研究了不同天气及土壤水分处理下叶片边界层湿度的变化趋势,并分析叶片生理... 叶片边界层湿度与环境湿度存在很大差异,预测叶片边界层湿度对预防植物病害具有重要意义,以葡萄(“北冰红”、“巨峰”)、草莓(“红颜”、“宁玉”)为研究对象,研究了不同天气及土壤水分处理下叶片边界层湿度的变化趋势,并分析叶片生理指标与叶片边界层湿度的相关关系,基于支持向量机理论建立了叶片边界层湿度预测模型。结果表明:(1)植物叶片边界层湿度均在距离叶片上下表面1 mm、5 mm处显著高于环境湿度,叶片15 mm处与环境湿度无显著性差异,叶片上下表面1 mm的叶片边界层湿度最高,叶片边界层湿度与环境湿度的差异表现为晴天>阴天;(2)晴天及阴天条件下,叶片下表面的叶片边界层湿度均高于上表面,叶片上下表面1 mm、5 mm的叶片边界层湿度均随土壤含水量的升高而升高;(3)叶片边界层湿度与净光合速率(Pn)、蒸腾速率(Tr)、叶片水势、气孔长度(SL)、土壤含水量呈极显著正相关,与环境湿度和叶片上下表面的距离呈极显著负相关;(4)基于支持向量机(SVR)构建的叶片边界层湿度预测模型,决定系数R2为0.938,达到了0.9以上,模型精度较高。叶片边界层湿度预测模型可以快速准确的预测叶片边界层湿度,对开展病害生态防治具有重要意义,并为研究作物栽培与环境的关系提供了理论基础。 展开更多
关键词 叶片边界层湿度 环境湿度 土壤含水量 预测模型
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基于显示机器学习模型的土压实参数预测及不确定性
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作者 李建旺 祁文睿 +4 位作者 丁新渊 周航宇 刘烨 秦溯 谢良甫 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第19期8207-8217,共11页
土压实参数的准确预测对岩土工程中提高土体承载力、降低可压缩性具有实际意义,现有模型在预测进度和工程适用性上存在一定局限性,且忽略了对模型预测不确定性的量化。针对具有广泛性和代表性的226组土击实试验数据,采用遗传编码算法(ge... 土压实参数的准确预测对岩土工程中提高土体承载力、降低可压缩性具有实际意义,现有模型在预测进度和工程适用性上存在一定局限性,且忽略了对模型预测不确定性的量化。针对具有广泛性和代表性的226组土击实试验数据,采用遗传编码算法(genetic programming,GP)对两个重要土压实参数(最优含水量和最大干密度)进行了建模预测,分别得到了最优含水量和最大干密度的最优显示模型并将预测结果与现有预测模型所得结果进行了对比分析,结合分位数回归方法和不确定度统计量量化了GP模型。结果表明,压实参数受细粒含量和塑限的影响最大,而碎石量和液限对其影响最小,因此在实际工程中,可通过优先调整土体中的细粒土含量和塑限达到最优击实效果。此外分位数回归方法(quantile regression,QR)提供了90%置信度且平均预测区间值(mean prediction interval,MPI)均小于0.3,同时绝大多数数据均落在不确定带范围内,说明GP算法具有较强的预测能力和较高的预测精度,这种可解释的显示模型更便于工程应用。 展开更多
关键词 最优含水量 最大干密度 遗传编码算法 预测 不确定性分析
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强水敏致密砾岩储层压裂液侵入伤害实验
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作者 刘赛 娄清香 +3 位作者 刘雯雯 魏云 周浩 时凤 《岩性油气藏》 北大核心 2025年第4期192-200,共9页
通过长岩心、常规岩心驱替实验与核磁共振相结合的联测方式对强水敏致密砂砾岩储层液阻伤害距离、影响因素及压裂液侵入地层后储层伤害规律进行了研究,并建立了可对液阻伤害程度进行定量预测的多元非线性回归预测模型。研究结果表明:(1... 通过长岩心、常规岩心驱替实验与核磁共振相结合的联测方式对强水敏致密砂砾岩储层液阻伤害距离、影响因素及压裂液侵入地层后储层伤害规律进行了研究,并建立了可对液阻伤害程度进行定量预测的多元非线性回归预测模型。研究结果表明:(1)储层物性对液阻伤害距离起决定性作用,渗透率越小液阻伤害距离越小,越容易导致储层伤害,渗透率相当时,含砾粗砂岩岩心比含砾细砂岩岩心更容易产生液阻伤害,但差距较小,压裂液侵入地层后具有明显的“三带”特征,即压入液阻带、渗吸液阻带、原始地层带,其中“压入液阻带”是控制液阻伤害程度的主要因素。(2)物性、岩性及膨胀性黏土矿物含量共同控制了致密砾岩储层液阻伤害时变性的判值,同类复模态砂砾岩岩心渗透率越小,液阻伤害时变性判值越接近1,双模态含砾粗砂岩岩心初期液阻伤害率较高,焖井后缓解,双模态含砾细砂岩岩心初期损害率较低,焖井后升高,黏土矿物含量较高的岩心损害率时变性向1靠近。(3)液阻伤害程度与孔隙度、渗透率、黏土矿物含量的多元非线性回归预测模型的准确率大于80%,当油田勘探开发过程中缺少岩心样品或难以进行室内驱替模拟实验时,该模型可进行液阻伤害程度的定量预测。 展开更多
关键词 强水敏致密砾岩 压裂液侵入 液阻伤害 物性 岩性 黏土矿物含量 岩心驱替实验 核磁共振实验 定量预测模型
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基于WOA-GRU模型的煤泥浮选智能控制研究
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作者 窦治衡 王然风 +3 位作者 秦新凯 柴宇青 李品钰 刘舒通 《工矿自动化》 北大核心 2025年第4期153-159,168,共8页
由于浮选过程机理复杂,难以满足先进过程控制的需求,基于系统辨识方法进行建模,并针对传统辨识方法拟合度较低的问题,提出了一种基于鲸鱼优化算法(WOA)与门控循环单元(GRU)(WOA-GRU)的系统辨识模型。该模型利用GRU有效应对浮选过程中存... 由于浮选过程机理复杂,难以满足先进过程控制的需求,基于系统辨识方法进行建模,并针对传统辨识方法拟合度较低的问题,提出了一种基于鲸鱼优化算法(WOA)与门控循环单元(GRU)(WOA-GRU)的系统辨识模型。该模型利用GRU有效应对浮选过程中存在的时滞特性,通过WOA对GRU网络参数进行优化,进一步提高了模型的辨识精度。考虑到现有选煤厂普遍使用单输入单输出的PID控制器,难以应对多输入多输出系统,将模型预测控制(MPC)引入实际生产现场,以更好地解决浮选过程中多变量耦合问题。基于代池坝选煤厂的生产数据,分别对WOA-GRU和NARX 2种辨识模型进行了MPC仿真,结果表明,WOA-GRU模型的拟合精度较NARX模型高51.84%,引入MPC后,WOA-GRU模型可将灰分波动控制在设定值的±4%内,优于NARX模型。现场试运行结果表明,灰分波动幅度位于5%~10%的数据较引入MPC前占比减少了10.8%,大于10%的数据占比则减少了3.9%,说明WAO-GRU模型不仅具备更高的精度与稳定性,而且能够减小灰分的波动,为煤泥浮选过程的智能化控制与应用提供了参考。 展开更多
关键词 煤泥浮选 系统辨识 模型预测控制 鲸鱼优化算法 门控循环单元 煤泥灰分
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