近红外光谱的水体污染指标COD定量预测模型

针对传统化学需氧量(chemical oxygen demand, COD)检测存在检测成本高、耗时、易造成二次污染,以及现有检测模型泛化性较差等不足,难以满足水环境实时监测需求的问题,提出基于近红外光谱技术的COD快速无损定量预测模型.实验结果表明,本模型在污水COD光谱数据集上的预测性能,相较于传统机器学习算法和现有其他深度学习算法更优.测试的决定系数(R^(2))和均方根误差(E_(RMS))分别达到0.992 1和27.47 mg·L^(-1),模型卷积层的输出特征可解释性强,能有效表征关键波长点.该预测模型为实际水体COD含量快速检测提供一种新的方法.

致密油烃源岩有机碳含量测井定量预测模型适用性分析——以柴达木盆地上干柴沟组下段烃源岩为例

中国致密油勘探初期,测井资料评价烃源岩为一种可行有效的方法。利用测井曲线叠合模型(即ΔLogR技术)和多元回归方程模型两种测井定量预测模型对柴达木盆地扎哈泉凹陷上干柴沟组(N_1)下段烃源岩有机碳含量进行了预测,并通过比较预测效果来选取最佳预测模型。结果表明,本区多元回归方程模型的计算精度高于ΔLogR技术模型,原因应该在于使用ΔLogR技术模型时参考层或某些参数的选择存在问题。多元回归方程模型中,以自然伽马能谱U、声波时差以及电阻率、地层密度4个参数为自变量的模型为最佳,并得到了验证。

限定作用域的矿产资源综合信息定量预测模型——以桂西—滇东南锰矿为例

针对矿产资源预测中的预测区与已知区信息不对称问题,提出了一种限定作用域的矿产资源量综合信息定量预测方法,并将该方法应用于桂西一滇东南地区的锰矿预测。其主要步骤是:①地质变量的作用域为数据范围、作用范围和在已知区内的值域范围三者的交集,避免了当原始数据的范围未覆盖整个预测区时对数据进行外推的操作;②预测模型的作用域为其包含的全部地质变量的作用范围的交集,当构成模型的地质变量的作用域的交集为空时,模型是无意义的;③通过地质变量组合,采用多元线性回归方法在已知区构建出一系列定量预测模型;④对于每个预测单元,从一系列定量预测模型中选取地质信息量大、线性回归效果好的模型,用于预测其单元资源量。该方法预测过程是预测区的成矿作用要素与在已知区建立的预测模型之间进行匹配的过程,充分保证了预测区与已知区的信息的对等性。

鸡胸肌冻干粉赖氨酸近红外定量预测模型的建立与优化

该研究采用偏最小二乘法建立鸡胸肌冻干粉赖氨酸近红外定量预测模型,并通过光谱预处理、建模特征光谱筛选、异常样本剔除、建模和验证样本选择4个方面对模型进行优化,旨在提高模型的预测精度和稳健性。以263个鸡胸肌冻干粉为研究对象,研究7种不同光谱预处理方法、4种特征光谱筛选方法、MCCV异常样本剔除方法,SPXY和鸡种2种建模验证样本选取方法对鸡胸肌冻干粉赖氨酸近红外定量预测模型的影响。结果表明:在1000~2502 nm建模谱区,剔除68个异常样本后,使用SPXY方法选取156个校正样本、39个外部验证样本,使用原始光谱所建模型最优;没有进行异常样本剔除、建模特征谱区选择等处理时,1000~2502 nm谱段建模,光谱需进行SNV+gapsegment(1#,15,7)预处理;异常样本剔除和建模样本选择对建模谱段1386~1379 nm、1329~1323 nm、1289~1283 nm、1276~1258 nm、1240~1235 nm、1194~1184 nm、1173~1168 nm、1142~1137 nm、1103~1099 nm、1080~1076 nm、1058~1054 nm、1012~1009 nm、1004~1001 nm(540个光谱),使用原始光谱所建模型精度影响最小。研究显示,鸡肉赖氨酸近红外定量预测模型的建立受异常样本和建模样本、验证样本的影响较大,建模特征光谱对模型的适用性影响较大,光谱预处理方法仅在全谱段不做其它处理时对建模精度影响较大。

鸡腿肌冻干粉蛋氨酸近红外光谱定量预测模型的建立与优化

目的建立和优化鸡腿肌冻干粉蛋氨酸近红外定量预测模型。方法以263个鸡腿肌冻干粉近红外光谱(near infrared spectroscopy,NIRS)和蛋氨酸含量为研究对象,分别采用7种不同光谱预处理方法、4种特征光谱筛选方法、2种蒙特卡洛交叉验证法(异常样本剔除方法)(monte carlo cross validation,MCCV)、样品集划分方法(sample set partitioning based on joint x-y distance,SPXY),应用偏最二小乘法(partial least squares regression,PLS)、内部交互验证和外部验证建立和优化鸡腿肌冻干粉蛋氨酸近红外定量预测模型。结果最优鸡腿肌冻干粉蛋氨酸NIRS定量预测模型在1000~2502 nm谱段,使用原始光谱,在标准正态变换结合一阶gapsegment(1#,15,7)导数法[standard normal variate-first order gapsegment derivative,SNV+gapsegment(1#,15,7)]光谱的基础上使用MCCV删除54个样本后,采用基于x-y联合距离的SPXY选取156个校正样本,39个外部验证样本所建模型,其校正决定系数(coefficient of determination of calibration,R_(CAL)^(2))为0.93,内部交互验证决定系数(coefficient of determination of cross validation,SE_(CV))为0.0609,预测决定系数(coefficient of determination of prediction,R_(P)^(2))为0.83,验证集标准偏差与预测标准偏差的比值(ratio performance deviation calculated as SD/Se_(p),RPD_(P))为2.42。结论模型预测值与化学检测值有很高的相关度,对鸡腿肌冻干粉蛋氨酸NIRS模型预测精度和稳健性影响最大的因素是异常样本剔除方法和建模样本选取方法。

提高软件开发项目定量预测模型准确率的研究

在软件开发项目的质量控制过程中,进行定量管理的定量预测模型往往会遇到准确率过低的问题。预测模型工具本身的误差是导致预测失败的主要原因,研究了如何对定量预测模型的相关要素进行改进,以提高模型预测的准确率,并给出了解决该类问题的具体思路和方法。

石英热发光特征及其应用于金矿床定量预测模型研究——以小秦岭金矿带枪马、文峪金矿床为例

根据对小秦岭金矿带枪马、文峪金矿床石英热发光特征的综合研究，提出了以石英热发光总强度、峰值强度作为含矿与无矿石英脉判别标志的具体界值；建立了以石英热发光峰值强度为自变量定量预测其相应金品位值的指数函数模型，并对其预测效果进行了初步评价。

首次建立金属中纳米孔洞俘获氢定量预测模型

中科院合肥研究院固体物理研究所刘长松课题组吴学邦与麦吉尔大学宋俊合作,首次建立了体心立方金属中纳米孔洞氢俘获和聚集起泡的定量预测模型,为理解氢致损伤,以及设计新型抗氢致损伤材料提供了可靠的理论基础和工具。该成果日前发表在《自然·材料》杂志上。

定量预测模型在地方病防治中的应用及展望

本文总结了近年来常用定量预测模型在地方病防治中的应用,为及时、及早识别地方病的发展趋势,制定精准化干预措施,有效预防地方病提供科学依据。目前国内外研究人员针对地方病的发生风险构建了一系列预测模型,但我国相关研究起步较晚。目前的研究资料提示,定量预测模型已经应用于地方病的防治研究中。通过定量预测不仅可以分析其影响因素,还可以进行流行趋势预测和疾病分布制图,对地方病的公共卫生决策具有重要意义。

流固耦合模型在定量预测油水井出砂过程中的应用

在综合考虑流体渗流、储集层变形或破坏等因素的基础上,建立了流固耦合形式的出砂定量预测模型。提出了2类出砂机理:流体渗流剥蚀作用下的细砂产出和储集层结构破坏情况下的粗砂产出,并采用Drucker-Prager准则研究了出砂过程中的砂岩储集层骨架应力和变形。有限元法数值模拟结果表明:在整个出砂过程中,地层渗透率的变化与生产压差、储集层物性密切相关。在相对平衡的地层压力条件下,由于剥蚀或储集层骨架破坏,地层渗透率可以增加30%;过高的生产压差可能造成井眼局部储集层压实,渗透率下降幅度可达50%。因此,保持适当的地层压力是控制渗透率下降进而保持产能的关键。

基于氨基酸性质的二肽稳定性定量预测模型研究

【目的】二肽具有生物活性高、易于合成等优点,但在机体内有较差的代谢稳定性,易被降解,故基于氨基酸性质,对二肽稳定性进行定量预测研究,为设计稳定性好的二肽分子提供理论依据。【方法】基于209个二肽分子在不同时间段的降解率,使用偏最小二乘法,将逐步回归筛选变量与支持向量机、随机森林、多元线性回归等方法相结合,建立多肽降解率与氨基酸理化性质之间的定量预测模型。【结果】最为显著的是对二肽60min降解率所建模型,对训练集和测试集分别具有良好的估计能力(R2>0.68,Q2>0.57)与预测能力(R2>0.54),能够有效预测二肽分子的降解率;而且基于多元线性回归系数计算的氨基酸贡献能够发现影响二肽稳定性的重要氨基酸,可以指导高稳定性二肽分子的合理设计。【结论】建立的预测模型方法简单,物理意义明确,多种方法均能获得较为理想的预测模型,确保了预测结果的准确性,可用于指导设计和筛选稳定性好的二肽分子。

基于近红外光谱分析的土壤污染柴油含量预测方法研究

为了快速定量测量柴油污染土壤中的柴油含量,扩大近红外光谱技术在污染土壤监测中的应用,制备了含柴油的高岭土样本集F1和含柴油的实际土壤样本集F2,对近红外光谱检测数据建立了BP神经网络、随机森林和支持向量机回归3种预测模型。结果表明,预测模型对样本集F1的预测精度良好,但无法准确预测样本集F2中的柴油含量。通过加标和重复加标处理,改善了实际土壤中柴油含量的预测效果。与直接建模相比,由柴油高岭土样本加入少量实际土壤样本后建立的近红外光谱模型,能更准确地预测柴油含量。

沙三中亚期东营三角洲—滑塌浊积体系预测模型研究

沙三段中亚段沉积时期,东营凹陷物源供给充足,三角洲—滑塌浊积体系极为发育。研究发现,滑塌浊积岩厚度h(m)与三角洲前缘沉积特征(前缘厚度H(m)、砂岩百分含量x(%)、斜坡坡角a(°))以及浊积岩滑移距离s(m)可以建立定量关系。通过控制变量的方法建立单因素关系,即滑移距离s(m)与浊积体厚度h(m)呈负相关,且相关性高,作为主因素;砂体厚度H(m)、砂岩百分含量x(%)及斜坡坡角a(°)与h(m)呈正相关,作为子因素。利用灰关联分析法,计算各子因素相对于主因素的权重系数,确定灰关联系数,建立滑塌浊积岩厚度h(m)的定量预测模型:h=55.359Q1.522 3,Q=0.355s'+0.223x'+0.221H'+0.201a'(Q为综合评价系数,s'、x'、H'、a'分别表经过最大值标准化后的滑移距离、前缘砂体厚度、百分含量以及斜坡坡角数据)。

基于大数据的深部找矿靶区定量成矿预测——以大桥地区金矿为例

常规的地球化学采样介质和遥感信息难以鉴别深部矿信息,地球物理信息可以反映深部矿的信息,但传统地球物理信息解释的多解性,影响了深部找矿靶区预测的精度和效果。为了消除物探信息的多解性,提高深部找矿靶区预测精准度,本文应用大数据思想和方法对甘肃省西秦岭大桥地区航磁数据进行深度挖掘,构建基于航磁信息的金找矿靶区定量预测系列模型,结合地质矿产信息,圈定并优选出金找矿靶区31处,其中Ⅰ级靶区6处(见矿率为16.9%),Ⅱ级矿靶区10处(见矿率为31.32%),Ⅲ级Au找矿靶区15处(见矿率为20%)。覆盖区的圈定找矿靶区,经验证发现了金工业矿体;靶区累积面积占研究区面积的2.4%,极大程度地缩小了找矿范围。研究认为基于航磁信息建立的找矿靶区定量预测系列模型,对研究区大桥式金矿找矿靶区的确定有着很高的准确性。

不同过滤条件对自然水体中有机磷农药吸收光谱与浓度预测模型的影响

【目的】紫外−可见吸收光谱法检测自然水体中有机磷农药浓度时,检测精度容易受水体中固体悬浮物引起的浊度干扰,在检测前需要对含有有机磷农药的自然水体进行预处理(过滤),本文研究不同过滤条件对自然水体中有机磷农药吸收光谱与浓度预测模型的影响。【方法】选用甲基对硫磷为研究对象,以池塘水、农田水和河涌水为稀释剂,配制不同浓度梯度的试验样本,分别使用400目(40μm孔径)纱布、5μm滤膜、0.45μm滤膜过滤3种自然水体−甲基对硫磷溶液。使用浊度仪检测自然水体过滤前后的浊度;用搭建的紫外−可见光谱检测系统获取过滤前后的试验样本光谱数据,结合化学计量学方法,构建甲基对硫磷农药的定量预测模型。【结果】使用5μm和0.45μm滤膜过滤,3种自然水体浊度明显下降。不同过滤条件过滤前后,无论质量浓度高低甲基对硫磷在3种自然水体中均只有2个特征峰,位于225和275 nm左右。整体上看,过滤增强了甲基对硫磷溶液浓度与光密度间的线性关系,过滤后的自然水体−甲基对硫磷溶液光谱模型均有较高的预测精度,可用于定量分析。本文采用的3种过滤条件中5μm滤膜过滤效果最佳,能够去除浊度干扰,同时有机磷农药光谱模型具有较高的预测精度。【结论】过滤后的甲基对硫磷农药模型中浊度干扰更少,更适合实际应用检测。本研究为紫外−可见吸收光谱法现场快速检测自然水体中有机磷农药浓度的预处理方法提供了理论依据。

皖江地区水稻病虫害长期定量预测方法研究--以芜湖为例

以芜湖市1986~2020年水稻病虫害及水稻种植面积、逐月气象要素、国家气候中心逐月环流和海温指数数据,分析了各病虫害的变化特征和显著气象影响因子,并借助多元逐步回归方法,研究了一种基于环流和海温指数的皖江地区主要病虫害的长期定量预测方法。结果表明:芜湖市病害总体轻于虫害,病害中稻瘟病、纹枯病和稻曲病发生面积比显著增加,白叶枯显著减少;虫害中二化螟、稻纵卷叶螟和褐飞虱发生面积比显著增加,稻蝗显著减少。各病虫害均有显著相关的气象影响因子。在此基础上,借助多元逐步回归方法,利用环流、海温指数对气象要素的影响及其影响的滞后性,建立了基于这些指数的皖江地区病虫害的长期定量预测模型。模型建立前先遴选出与本地病虫害显著相关的环流、海温指数,然后将其依次放入多元逐步回归模型,最终建立了8种病虫害的预测模型。模型和公式中的自变量均通过了显著性检验,模型具有较好的拟合效果。预报效果验证结果表明,模型具有一定的预报能力,能够在年初定量预测本年度主要病虫害的发生面积比,为皖江地区农业气象服务的开展提供了技术支撑。

香花岭地区成矿有利程度特征分析定量模型研究与应用

本文应用特征分析综合信息矿产资源评价的原理,利用现有地质、物化探、遥感资料对香花岭地区的矿化程度进行深入分析,以汇水盆地为统计单元并通过应用数量化理论Ⅲ分别从26个统计单元中筛选出21个单元作为模型单元,从47个变量中筛选出41个变量,建立多矿种和单矿种特征分析定量模型4个,对该区不同的单元矿化程度进行定量评价和预测研究.定量地给出预测该区的Ⅰ级成矿远景区(中型矿区),Ⅱ级成矿远景区(小型矿区),Ⅲ级成矿远景区(矿点)的关联度和找矿标准.

矿床定量预测理论与方法体系

矿床定量预测由以下三个体系构成：（１）以相似类比理论和有序度理论为指导的模型定量类比预测；（２）以求异理论和亲合度（求同）理论为指导的无模型预测；（３）以专家集体智慧理论为指导的专家集体智慧预测（主观概率法）。以上三类预测体系可单独使用，也可同时使用或交替使用。在实际应用时，应注意对不同空间、不同时期的数据分别进行统计，定性知识与定量数据相结合是预测成功的重要条件。

抗乳腺癌候选药物的生物活性预测建模

本文构建化合物对Erα生物活性的定量预测模型,结合集成学习方法与逻辑回归方法,使用自动的参数优化方法,使各算法达到最优泛化性能。首先使用随机森林算法,以信息理论为基础,将化合物的分子描述符对雌激素受体α亚型的活性影响进行特征重要性排序,得到可用于算法判断的20个高效变量;再根据这20个高效分子描述符,利用岭回归算法实现对ERα生物活性的定量预测。结果表明,该模型可以准确预测Erα生物活性,为科学选择抗乳腺癌药物提供了新思路。

川东北地区侏罗系凉高山组页岩储集空间特征及页岩油可动性探索

侏罗系凉高山组页岩是四川盆地重点勘探层段,但其孔隙结构与页岩油可动性尚不明晰。为揭示川东北地区侏罗系凉高山组页岩储集空间特征及页岩油可动性,本文依据沉积构造和矿物组成划分岩相类型,开展总有机碳测定、岩石热解和镜质体反射率实验获取基础地化特征;利用场发射扫描电镜、核磁共振、低温氮气吸附、高压压汞手段实现孔隙度、孔隙结构的表征及评价,并对比不同岩相间储集空间特征差异;在离心时间为3 h,离心转速为11000 r/min条件下,开展核磁-离心定量评价不同岩相页岩油可动性,并明确影响因素,建立可动油量测井评价模型并选出有利岩相。结果表明:(1)川东北地区凉高山组页岩总有机碳含量主要分布在0.15%~2.95%之间,Ro值介于1.06%~1.68%之间,处于成熟-高熟阶段;轻烃恢复后,S1分布范围为0.03~3.32 mg/g;矿物类型以黏土矿物和石英为主,发育的岩相类型为纹层状黏土质页岩相、纹层状长英质页岩相、层状混合质页岩相和块状粉砂质泥岩相。(2)页岩储集空间主要发育黏土矿物晶间孔、有机孔,另外可见石英溶蚀孔、粒间孔、黄铁矿晶间孔和微裂缝;孔隙度介于1.15%~4.71%;页岩孔径分布范围较宽,孔体积主要由介孔和小于200 nm的宏孔贡献,纹层状黏土质页岩储集物性较好。(3)凉高山组页岩可动油量分布在0.25~3.26 mg/g,可动油率分布在5.13%~44.83%,纹层状黏土质页岩可动性较好,块状粉砂质泥岩可动性较差;TOC、黏土矿物含量和孔隙度是控制凉高山组页岩油可动性的主要因素,利用这3个因素建立并验证了可动油量预测模型,优选出纹层状黏土质页岩为凉高山组重点勘探对象,对四川盆地页岩油的勘探开发具有指示意义。