基于深度学习的SOC预测模型比较研究

锂离子电池的荷电状态(SOC)所包含的物理性质和电化学性质十分复杂,通常很难直接测定其数值,利用大数据的机器学习模型来预测SOC成为一个重要技术方法。近年来,随着神经网络的深度学习算法发展,基于深度学习的SOC估计模型已取得突破成果。论文总结了锂离子电池荷电状态预测方法的深度学习方法,主要分析比较CNN、GRU、LSTM、CNN-LSTM和CNN-GRU的经典模型方法与特点,通过实验数据分析对比其各模型的效果。论文对比实验选取不同室温环境下的不同工况作为测试集,通过预测结果的误差评估发现卷积神经网络对于循环神经网络的预测结果优化有较大的提升,其中CNN-LSTM的效果尤为显著。

抽水蓄能机组水轮机工况启动过程转轮动应力特性

本文以某原型水泵水轮机组为研究对象,研究了水轮机工况启动过程中外特性的动态变化曲线,重点分析水泵水轮机转轮内流场和动应力特性。研究结果表明,在水轮机工况启动过程中,转轮扭矩呈先上升后下降的趋势,在转速达到额定值时,扭矩接近于0;流量受到导叶开度的影响非常明显,处于先上升后下降趋势;水头在430~480m左右波动。随着转速的增加,转轮流固耦合面上的整体压力值显著增加。高压区起始集中在转轮进水边的压力面一侧,随着时间的推移,高压区域逐渐扩大并移动到进水边的吸力面一侧。转轮进水边与下环交接处的应力呈现先下降后上升的趋势,应力均值下降的同时,峰峰值也有所下降,应力值一直处于较低的水平。转轮进水边与上冠交接处的应力呈现上升趋势,并与转轮转速的变化趋势一致。本文对于深入理解水泵水轮机组启动过程复杂条件下的内部流动和转轮动应力特性具有重要参考价值。

基于亚锡灭活及链端改性提高聚乳酸热稳定性的研究进展

聚乳酸(PLA)是当前人工合成的生物可降解材料中商业化程度最高的一类,具有良好的力学性能和优异的生物相容性。由于亚锡类催化剂具有催化活性高、价格低且不易发生消旋反应等优点,被广泛应用于PLA的工业化生产。虽然亚锡类催化剂的用量较少,但催化剂的微量残留仍会促进PLA制品的热降解,极大地影响制品的性能和使用寿命。首先综述了亚锡类催化剂促进PLA热降解的机制,而后从亚锡离子的螯合、亚锡离子的氧化和链端基改性3个方面出发,详细总结了提高PLA热稳定性的研究进展,以期为扩大PLA产品的应用范围和延长PLA产品的使用寿命提供指导。

机理和智能融合下压裂泵压预测及应用

我国页岩油气的高效开发离不开大规模压裂技术。页岩油气大规模压裂过程时间长,压裂砂堵事故易发生且后果严重,开展其预警研究对页岩油气压裂施工安全意义重大。然而,目前仍缺乏压裂砂堵主控因素分析及其施工泵压预测的有效手段。针对此问题,考虑压裂机理和泵压变化特征,建立了一套压裂施工过程中泵压实时预测的方法,以开展砂堵预警研究。首先,采用压裂模拟器模拟压裂全过程泵压变化,通过改变不同流体性质与地层参数开展泵压变化规律的主控因素分析,并采用灰色关联分析方法进行主控因素排序。其次,基于断裂力学、支撑剂运移理论和长短时记忆神经网络(LSTM)模型,建立施工泵压预测框架及模型,形成机理和智能融合下的压裂砂堵预警方法,最后基于砂堵预警方法开展了现场压裂砂堵预警实例应用。结果表明,影响典型井施工泵压的因素由主到次依次为排量、流体黏度、主应力差、砂浓度、裂缝簇数及孔眼数。当其他参数不变时,随着流体黏度、主应力差及排量的增大,施工泵压增加;随着裂缝簇数、孔眼数及砂浓度增加,施工泵压降低。将该压裂砂堵预测方法应用于矿场实际,对压裂砂堵事故进行判识和预警,预测砂堵时间较现场人工识别提前19s,得到相对误差约为6.8%。建立的砂堵智能预警方法可靠性较好,预测泵压与现场泵压基本吻合,实现了压裂砂堵精确预警,对页岩油气压裂过程中砂堵预警具有良好的借鉴意义。

链段序列结构对丙交酯/己内酯共聚物性能的影响研究

聚乳酸(PLA)是常见的生物基可降解塑料之一。通过共聚改性,引入柔性链段[如聚己内酯(PCL)],可以改善PLA质脆和韧性差的问题,但PLA共聚物链段序列结构与其结晶和机械性能的关系不明确。本工作制备了聚(丙交酯-co-己内酯)(PLCL)无规共聚物和PLA-PCL-PLA(L-C-L)三嵌段共聚物,研究分子链序列结构对共聚物结晶性能的影响。结果表明,随着己内酯(CL)比例的提高,PLCL中PLA链段的平均序列长度变短,其结晶速率和结晶度迅速降低,使其杨氏模量降低、断裂应变增大。与之不同的是,L-C-L的序列结构不变,其结晶速率和结晶度无明显变化,但杨氏模量降低、断裂应变增大,韧性提高。

基于颗粒分布分形模型毛细水上升高度计算分析

由表面张力引起的弯液面两侧压力差推动毛细水上升,造成低路堤路基产生毛细水病害,毛细水上升高度是防治路基毛细水病害的关键所在。克服了毛细水上升高度测量试验的缺陷,基于土粒分布的分形模型,提出毛细水上升高度的计算方法。采用筛分试验计算粉土颗粒分布分维,建立粉土颗粒级配的分形模型,系统地分析分维、进气值、孔隙率、毛细水最大上升高度和饱和渗透系数对毛细水上升高度和速度的影响。计算结果表明:毛细水上升高度与时间呈幂函数正相关关系,毛细水上升高度随颗粒分布分维、进气值、毛细水最大上升高度和饱和渗透系数增大而增大,随孔隙率增大而减小;毛细水上升速度只与颗粒分布的分维有关,随颗粒分布分维增大而增大,不受进气值、孔隙率、毛细水最大上升高度和饱和渗透系数的影响。

基于分形理论的毛细水上升高度模型及试验验证

沿海地区的路基工程中,毛细水上升会产生路基病害,影响道路运营的安全性和耐久性,因此研究毛细水上升高度尤为重要。文章视毛细水上升为一种非饱和土的渗流现象,引入分形维数对非饱和土渗透系数进行修正,进而提出了基于分形理论的毛细水上升高度模型,得到了毛细水上升高度随时间变化的曲线;而后对南通某干线公路路基土样进行竖管法毛细水上升高度试验,改变土样的干密度及初始粒径的分形维数分布做对照组试验。研究结果表明:毛细水上升呈现初期先快速增加,然后缓慢增加,最终趋于稳定的趋势;土样颗粒粒径分布的分形维数越大,得到的毛细水上升高度越大;土样的干密度越小,即孔隙率越大,得到的毛细水上升高度越大。文章提出的毛细水上升高度模型中,毛细水上升高度与试样孔隙率、饱和渗透系数、进气值对应的毛细水上升高度、分形维数等参数相关。在模型理论值计算中认为分形维数变化仅改变进气值对应的毛细水高度,不改变饱和渗透系数,而干密度变化即孔隙率变化仅导致饱和渗透系数变化,不改变进气值对应的毛细水高度,由此得到的模型计算结果与试验结果趋势一致,验证了理论模型的正确性,可以为公路路基毛细水病害防治提供理论指导。

蚂蚁筑巢对森林土壤氮库组分含量和分配的影响

为阐明蚂蚁筑巢对纳帕海面山森林土壤氮循环的影响过程及机制,以该区云杉-冷杉森林群落为研究对象,比较蚁巢和非蚁巢2种野外实验处理土壤氮组分(全氮、碱解氮、硝态氮、铵态氮、微生物生物量氮)含量及其分配(碱解氮/全氮、硝态氮/全氮、铵态氮/全氮、微生物生物量氮/全氮)的差异特征,分析蚂蚁筑巢活动引起土壤理化环境变化对氮库组分积累与分配的影响。结果显示:(1)蚂蚁筑巢显著影响土壤氮组分含量积累及分配(P<0.05)。其中,蚁巢土壤的全氮、硝态氮、铵态氮、碱解氮和微生物生物量氮含量是非蚁巢的2.2、3.5、1.4、4.2、1.8倍;蚁巢土壤的氮组分(碱解氮、硝态氮、铵态氮、微生物生物量氮)占全氮比例是非蚁巢的1.88、1.47、1.38、1.58倍;土壤氮库组分及其分配受不同处理、土层及交互作用的影响显著(P<0.05)。(2)回归分析显示,土壤铵态氮和硝态氮分别解释全氮变化的87.29%、80.84%。(3)曼特尔分析表明,氮库组分积累的主要驱动因子是土壤孔隙度、全磷和pH,土壤氮库组成分配的主要驱动因子是有机质、速效钾和速效磷。可得结论:蚂蚁筑巢显著改变土壤孔隙度、酸碱性、碳磷钾养分等环境因子,进而调控纳帕海面山森林土壤氮库组分含量的积累与分配。研究结果有助于理解高原湿地面山土壤氮积累过程的土壤动物学调控机制。

云南省花椒产业发展现状分析

作为我国花椒主产区之一,云南自古以来就有着非常悠久的花椒种植历史。云南花椒产业更是关系到国内花椒市场的稳定发展。所以,以云南花椒产业为核心,首先对当地花椒产业重要价值进行分析,之后对该产业现状展开研究,找出其中潜在的问题,并最后给出推动当地花胶产业可持续发展的有效举措。期望对维稳国内花椒市场有所帮助。

冲击映像法在公路注浆修复检测中的应用

冲击映像法作为一种新兴的无损检测技术,可对注浆修复的公路进行有效地检测,且经济便捷。基于江苏南通市S225如东段高速公路病害及注浆修复情况,采用冲击映像法检测注浆前后的响应波形,使用高质量激发锤获取低频弹性波信号,通过不同介质面上反射得到的响应波形强弱,对注浆前后公路的脱空裂缝情况进行定量可视化的分析。

小尺度高寒湿地放牧干扰格局——以纳帕海湿地为例

高寒湿地放牧干扰强烈,是其生态系统退化的主因。湿地植被生物量空间格局不仅能够反映自然因素的作用,也能够体现地域放牧等人类活动的主要特征,因此常作为表征放牧干扰格局的主要度量方法。但尺度效应导致的植被生物量影响要素在不同空间尺度下存在较大差异,尤其是针对面积为几十至几百km^(2)范围的小尺度高寒湿地而言,自然因素和放牧等人为干扰对其植被地上生物量的共同作用特征仍不明确,缺乏针对该类型湿地的合理评估模式。以滇西北国际重要湿地纳帕海为例,在排除其它人为干扰的条件下,通过植被地上生物量的空间异质性特征来表征其放牧干扰格局,并以该案例为基础提出一种小尺度高寒湿地放牧干扰格局评估模式。研究尝试基于详细地面植被调查,获得潜在植被地上生物量,利用调查同时期高分定量遥感方法(法国PLEIADES卫星数据结合实测植被地上生物量建模)获得实际植被地上生物量,并使用潜在与实际植被地上生物量之差的空间异质性特征表示纳帕海湿地放牧干扰格局。该评估模式可以有效减少对于小尺度湿地放牧干扰数据的依赖,同时减少牛羊马等大牲畜散养带来的空间分布随机性。研究结果显示纳帕海湿地放牧干扰对湿地植被地上生物量的影响严重,影响比例约为93.5%。研究发现水文等自然因素和放牧等人为干扰分别决定纳帕海湿地植被地上生物量的上限和下限,并基于此提出四方面干扰调控策略。

基于对抗性的权重注意力机制序列到序列模型的锂离子电池SOC估计方法

锂电池荷电状态(SOC)的准确估算是新能源技术发展中的一项关键技术,由于难以直接获取SOC准确数值,而面对此长序列预测问题,采用传统深度学习方法,其估算效果不佳。对此,该文提出一种对抗性的权重注意力序列到序列(AWAS)模型以估算SOC,其中权重注意力机制通过引入额外的线性变换增强了注意力机制提取长序列依赖的能力。该模型由门控循环单元(GRU)作为编码器和解码器的基本构建模块。首先利用编码器提取特征间的相关信息;其次将包含特征信息的隐藏向量交由权重注意力处理,以深化特征间的关联性学习;再次由GRU进行解码;最后与生成对抗网络(GAN)中的鉴别器联合,提高模型估算能力。通过多步SOC估算任务的测试实验,该文提出的模型估算SOC的方均根误差及平均绝对百分比误差分别达到0.1695%和0.2096%;同时,在不同数据集的单步估算任务测试中,平均绝对误差和方均根误差达到0.1412%和0.1094%;相比稀疏化Informer模型在平均绝对误差评估指标上降低了45.7%。

一种对品酒员能力进行评测的方法

通过历年品酒数据的统计和对比发现:基于统计的方法可以评判品酒员的品酒能力,可以用于黄酒品酒员的培训、考试,为黄酒品酒员标准化评测提供理论指导和技术支撑。这些统计的指标和方法也可以为相近行业类似评测作参考。

数据清洗与预警策略在桥梁健康监测系统中的应用

桥梁健康监测数据难以服务于桥梁实际安全运营,相当一部分原因是受到数据失真和预警策略不完善的影响。为了解决这一问题,分析总结了国内外常见数据失真类型和识别修复算法,建立了数据清洗策略;采用数据驱动和有限元建模多层级耦合的方法,制定一种基于多层神经网络的桥梁有限元模型损伤识别预警技术。经如皋焦港大桥健康监测系统历史监测数据比对分析,数据清洗策略识别准确率和灵敏度在95%以上;建立的三级预警体系,符合原始应变的变化规律,解决了系统因阈值设置不合理导致的误报警问题。

优质绍兴黄酒酿制专用糯稻品种选育与应用

对于普通种植的糯米酿造而成的黄酒,口感品质已达到瓶颈,难以适应经济社会快速发展变化与人民日益美好生活的现状,而人们对于高端黄酒的需求量日趋庞大,亟需生产一批高端原生态无污染的特选优质绍兴黄酒。选育专用糯稻品种酿造优质绍兴黄酒并应用于实际生产中,从而打造一批特色风味的优选高端黄酒具有现实意义。通过对选育的不同品系的糯稻品种酿制而成的黄酒进行理化指标分析及感官评价,综合分析最优酿制绍兴黄酒的糯稻品种为浙农5(鉴湖糯2020G178)、浙农6(鉴湖糯E1)和浙农10(鉴湖糯E5)。

南通路基土毛细水上升高度试验探究

毛细水上升会产生路基病害,以南通某干线公路路基土为研究对象,进行毛细水上升高度直接观测法试验,探究干密度、颗粒分布、含水率对毛细水上升高度的影响。结果表明:不同含水率的土样,随着干密度的增大,毛细水上升高度均呈减小趋势;随着颗粒分形维数的增大,毛细水上升高度均呈增大趋势;水泥改良含水率10%的土样,随着水泥掺量的增加和养护龄期的增长,水泥固化对毛细水上升的抑制作用明显;固化改良施工可选择8%水泥掺量、7天养护龄期或6%水泥掺量、14天养护龄期。

基于感官符合度及卷烟纸参数的卷烟包灰性能改进研究

【目的】探究在保证感官品质稳定的前提下改进卷烟包灰性能的方法。【方法】以卷烟纸灰分含量等5个参数为因子,卷烟香气等4项感官指标、包灰值等3项包灰性能指标为变量,通过构建指标与参数间的回归模型、制定感官符合度控制限方法进行了包灰性能改进研究。【结果】(1)5个卷烟纸参数均为影响感官品质和包灰性能的重要因子,所建回归模型的决定系数介于0.944~0.999;(2)为保持感官品质稳定,总分及单项指标平均符合度应大于99.3%;(3)卷烟纸灰分含量、透气度、定量、助燃剂添加量和钾钠比分别21.5%、60 CU、33 g/m^(2)、2.1%和2.0时,卷烟感官品质的总分及单项指标平均符合度均为99.88%,包灰性能3项指标显著改善。【结论】实现改进目标的关键是回归模型构建及感官符合度控制限的制定。

新工科背景下“工程+竞赛”模式的实践教学改革

新工科建设是为了适应当前社会经济建设和发展的需求,对高校人才培养提出新的要求和挑战。以集成电路专业为例,通过整合课程教学内容、改变实验教学方式,将实际工程项目引入课程实践,以学科竞赛为引领,构建学生自我循环、层层迭代的科技创新平台等措施,探索工程项目与学科竞赛相结合的育人模式。经过多年实践,这种模式有效激发了学生的内驱力,提升了学生的专业知识水平、实践应用能力和解决复杂问题的能力,是培养实践能力强、创新能力强、具备国际竞争力的高素质复合型人才的有效途径之一。

双碳目标下煤炭深部流态化开采及前景

为积极应对全球气候变化,我国提出2030年前达到碳达峰、2060年实现碳中和的双碳目标。我国能源结构决定了煤炭是我国主体消费能源且短期内不会发生变化。为实现双碳目标,煤炭行业需从技术与理论2方面进行创新。为此,围绕煤炭地下气化思路,综述了煤炭深部流态化生产的3种方式:气化、热解以及生物溶解。其中,主要综述了煤炭地下气化技术,包括国内外部分典型煤炭地下气化项目的发展历程、气化工艺及气化稳定性影响因素,并简要分析煤炭地下气化技术仍有待进一步形成工业化生产的原因。同时,将石油行业中的多级压裂水平井同井缝间注采技术引入煤炭深部流态化开采,该技术通过注入气化剂和增加加热装置实现煤炭地下深部流态化开采。基于水平井同井缝间注采技术,探讨了一种新井型在煤炭地下气化、地下热解和地下生物溶解开采中的应用前景及适用范围。相比传统地下气化工艺,水平井同井缝间注采技术具有节约开采成本、提高经济效益、增大气化反应面积和提高波及范围等优势,此外,还可利用新能源技术发电加热,在一定程度上减少碳排放,推动双碳目标实现。最后,结合深部煤炭流态化发展现状,分析当前存在的问题,为我国未来深部煤炭地下气化工业发展提出了建议。

计及风电不确定性的电力系统黑启动恢复模型

电力系统极端事件的评估与防御是提升电力系统韧性的重要课题。其中,对含高渗透率新能源的新型电力系统大停电事故之后的黑启动恢复过程进行仿真模拟具有重要意义。提出了一种计及风电出力不确定性的输电系统黑启动恢复全过程优化模型。首先,以多场景随机优化方法刻画风电出力及其配置的储能初始荷电状态的不确定性,并建立电力系统黑启动恢复过程中的机组、线路及负荷恢复协调优化问题,以最大化恢复期间全时段恢复负荷功率之和及风电机组出力之和为主要优化目标,建立了满足多场景的电力系统黑启动恢复模型;其次,对模型中的潮流方程进行了线性化处理,并提出了一种新的火电机组线性化建模方法,以解决非凸非线性的挑战,形成混合整数线性规划模型;然后,针对场景数量增加导致的求解效率低下的问题,采用L-shaped算法对模型进行求解;最后,以新英格兰10机39节点系统为例验证了所提模型及算法的可行性和有效性。