基于多层小波深度聚合网络的高光谱图像超分辨率方法

利用低空间分辨率高光谱(Low Resolution HyperSpectral Image,LR-HSI)和高空间分辨率多光谱图像(High Resolution Multi Spectral Image,HR-MSI)的有机结合,实现高光谱空间分辨率增强,是当前高光谱图像处理的热点问题.目前,深度学习已成为高光谱-多光谱图像融合超分辨率的代表性方法,然而如何有效挖掘两者的互补空谱信息,实现空间结构和细节注入,在提升高光谱图像空间分辨率的同时保持高保真光谱信息,依然存在诸多挑战.本文提出了一种多层小波深度聚合网络(Multilevel Wavelet-Deep Aggregation Network,MW-DAN).该网络有机结合非抽取小波(Un Decimated Wavelet Transform,UDWT)分解和深度残差网络,建立双分支互补信息融合网络,提升图像重建性能.其中,通过深度残差网络中引入跳层汇聚连接,设计信息聚合型结构,并对多光谱图像进行UDWT方向子带分解,逐层注入到网络中间隐层,增强了方向子带结构的细节注入和光谱保真能力.整个网络通过LR-HSI,HR-MSI和HRHSI(High Resolution HyperSpectral Image)端对端训练,能够学习性能优越的空-谱融合的超分辨非线性映射.大量仿真数据集和真实数据集上的大量融合实验表明,本文提出的方法在客观评价指标、光谱保持和视觉效果上优于目前主流的深度学习方法 .

大型炼厂气变压吸附(PSA)提氢装置的优化改造

某炼厂气变压吸附(PSA)提纯氢气装置吸附剂寿命短、吸附性能差、产品氢气纯度和氢气回收率低,故障自动诊断切塔专家系统设计有缺陷造成吸附塔压力大幅波动。通过更换全部吸附剂,提高产品氢气纯度和氢气回收率;通过更换故障自动诊断处理专家系统,消除装置故障切塔过程中的非正常压力波动,提升装置安全性;通过更换自适应优化控制系统,装置产品质量控制更稳定,提升装置运行经济性。改造获得了良好的效果,年增产高质量氢气产品超过1000万Nm^3,改造后运行3年装置的各项操作指标均没有下降。

挥发性有机物(VOCs)污染治理中吸附技术的相关应用

介绍了目前VOCs污染问题的机理和整体情况,对VOCs污染治理技术做了分类和总结。分析了吸附技术的原理和优势以及在VOCs污染治理中的应用。重点介绍了分子筛转轮浓缩技术和油气回收技术的工艺特点,以及吸附技术与其它方法的联合应用。分析了吸附技术在VOCs治理中存在的问题:疏水性分子筛的疏水改性和有序介孔活性炭的制备问题。

JX-5F脱氯剂在200万t/a连续重整装置上的应用

随着重整生成油中氯含量的升高以及重整装置负荷的提高,原使用的活性炭类液相脱氯剂出现脱氯效果差、使用周期短、换剂频繁的问题。针对存在的问题,采用国内研发的JX-5F液相脱氯剂,用于200万t/a连续重整装置重整生成油的脱氯。介绍了JX-5F液相脱氯剂的主要性能指标和工艺运行参数,对工业应用效果进行了分析讨论。工业应用结果表明:在8.0~10.0 h-1的高体积空速条件下,JX-5F脱氯剂用于重整生成油脱氯,稳定运行4个月,脱后总氯(w)小于0.5×10-6,脱戊烷塔顶未检测到氯化氢。JX-5F脱氯剂的脱氯效果及运行周期优于原液相脱氯剂,且稳定性好,能满足工业生产要求,达到了国内先进水平。

高光谱图像非负稀疏分量分解建模与鲁棒性解混方法

目的高光谱解混是高光谱遥感数据分析中的热点问题,其难点在于信息不充分导致的问题病态性。基于光谱库的稀疏性解混方法是目前的代表性方法,但是在实际情况中,高光谱数据通常包含高斯、脉冲和死线等噪声,且各波段噪声的强度往往不同,因此常用的稀疏解混方法鲁棒性不够,解混精度有待提高。针对该问题,本文对高光谱图像进行非负稀疏分量分解建模,提出了一种基于非负稀疏分量分析的鲁棒解混方法。方法首先综合考虑真实高光谱数据的混合噪声及其各波段噪声强度不同的统计特性,在最大后验概率框架下建立非负矩阵稀疏分量分解模型,然后采用l1,1范数刻画噪声的稀疏性,l2,0范数刻画丰度的全局行稀疏性,全变分(total variation,TV)正则项刻画像元的局部同质性和分段平滑性,建立基于非负稀疏分量分析的高光谱鲁棒解混优化模型,最后采用交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)设计高效迭代算法。结果在2组模拟数据集上的实验结果表明,相比于5种对比方法,提出方法在信号与重建误差比(signal to reconstruction error,SRE)指标上比同类最好方法提升了4.11 dB;在不同噪声强度下,提出方法的SRE平均提升6.94 dB;在美国内华达州Cuprite矿区数据的真实数据实验中,提出方法也取得了较好的矿物解混性能。结论提出方法综合考虑了高斯随机噪声和稀疏性结构噪声对解混精度的影响,具有较好的混合噪声自适应稳健处理能力,解混的精度比现有同类方法更高。

面向高光谱图像分类的内容引导卷积深度网络并行实现

目的受限于卷积核形状固定,传统卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)方法难以精确分类高光谱图像(hyperspectral image,HSI)中的跨类别边缘区域,导致地物边界模糊。内容引导CNN(content-guided CNN,CGCNN)能够根据地物形态自适应调整卷积核形状,具有地物边缘保持分类能力。但由于内容引导卷积属于非固定模板结构,不能直接调用现有深度学习加速库实现并行计算。针对该问题,本文设计了一种内容引导卷积的并行计算方法,并验证其加速及分类性能。方法本文基于内容引导卷积等价于各向异性核加权和标准卷积的组合结构,通过利用深度学习库中的平铺、堆叠、网格和采样等底层函数构造索引矩阵来定义重采样方式,以将内容引导卷积分解为与空间位置无关的像素级独立计算过程,并在图形处理器(graphics processing unit,GPU)上并行执行。结果经测试,本文提出的并行化内容引导卷积相比串行运算方式平均提速近700倍。在分类性能测试中,并行化CGCNN在合成数据集上表现出优异的细节保持分类能力,总精度平均高于对比方法7.10%;同时在两组真实数据集上亦取得最优分类结果,分别高于对比方法7.21%、2.70%。结论通过将内容引导卷积分步拆解,能够将其转化为一系列并行计算过程,且能够在GPU上高效执行;并通过在多组数据集上的分类精度、参数敏感度和小样本学习等综合性能测试进一步表明,并行化CGCNN在具有优良分类性能的同时,亦具有对不同地物的边缘保持分类能力,能够获得更精细的分类结果。