基于SARIMA-LSTM组合模型的油气集输系统能耗预测

油气集输是油田开发生产过程的重要阶段,准确预测油气集输系统能耗能够为生产调度和能源管控提供支持。为提高油气集输系统能耗预测的准确性,针对其线性和非线性特征,综合考虑数理统计和机器学习预测方法的优缺点,提出一种基于季节性差分自回归积分滑动平均(SARIMA)和长短期记忆(LSTM)神经网络的组合预测模型。根据S油田M环状掺水油气集输系统6年的运行数据,设计组合模型的网络结构,训练组合模型的网络参数。研究结果表明:与传统的SARIMA模型和LSTM神经网络相比,组合模型对三个能耗指标的预测准确性显著提高,可为企业调整生产运行方案和优化能源管控方案提供指导和数据支持。

石质文物表观裂隙的热红外响应研究

裂隙病害在石质文物中普遍存在,带给石质文物的保存很大挑战,开展裂隙病害的深入研究对文物保护具有重要意义。本工作通过红外热成像技术,开展了石质文物裂隙检测的室内模型试验及现场试验研究,以裂隙开口宽度为主要变量,研究裂隙对于岩体温度场的影响。结果表明:主动热激励方法在裂隙检测应用上效果显著;裂隙中空气的热惯性较大,使得裂隙处温度变化相对滞后;文中引入降温指数对试样温度变化速率进行定量评价,且与裂隙面积占比呈良好的负相关,并与现场实验结果相验证。研究成果初步达到了对于石质文物表观裂隙定量化检测的目的。

含蜡原油磁处理降黏技术研究进展与展望

含蜡原油常温下流动性差,流动保障问题严重,影响原油管道的经济和安全运行,采用磁处理技术改善含蜡原油流动性是解决这个问题的有效手段之一,符合当前绿色低碳的发展要求。调研含蜡原油磁处理降黏理论与技术研究进展,总结国内外研究者研究磁场作用下含蜡原油黏度变化规律的方法,论述相关磁处理实验装置的特点,分析含蜡原油磁处理降黏效果和时效性,探究原油组成和磁处理条件对含蜡原油磁处理降黏效果和时效性的影响效应,阐述含蜡原油磁处理降黏机理研究进展,评价现有降黏效果定量预测模型。针对含蜡原油磁处理降黏技术存在的问题,对该技术未来的研究方向进行展望。

我国超高层建筑智能顶升平台设计和施工研究进展

超高层建筑的兴起对施工技术提出了巨大的挑战,尤其在安全性、稳定性和施工效率等方面。作为一种创新的解决方案,智能顶升平台技术引起了研究者们的广泛关注。本文旨在综述关于超高层建筑智能顶升平台技术研究进展的文章,着重阐述智能平台设计和施工技术研究的必要性、现有研究成果的主要内容以及未来研究的趋势。随着超高层建筑数量的增加,传统施工方法在面对复杂施工环境时显得力不从心。智能顶升平台技术通过自动化和智能化控制,显著提高了施工效率和安全性。国内外学者们提出了一系列的设计和控制方法,以应对这些挑战。一些研究专注于智能顶升平台的核心技术,通过改进现有技术来提高施工效率和安全性。然而,目前的研究主要集中在有限元模拟分析上,缺乏充分的现场测试数据来验证这些理论模型。现有研究成果涵盖了智能顶升平台在多缸同步控制、系统可靠性和安装调试方面的进展。通过现场调研和数据监测,分析出顶升过程中不同步的原因主要是顶升油缸负载不平衡,并利用先进的仿真技术和控制算法提升同步顶升精度。这些研究成果为智能顶升平台的设计和应用提供了坚实的基础。未来的研究趋势应集中在以下几个方面:首先,需要更多的现场试测数据来验证现有的理论模型和技术方案,以确保其在实际施工中的可行性和可靠性。其次,智能顶升平台应推广至高层建筑和住宅式建筑,扩大其应用范围。此外,进一步完善智能顶升平台的设计和控制方法,实现关键施工环节的智能化控制和工业化建造,减少施工过程中的人力干预,提高施工质量和效率。超高层建筑智能顶升平台技术在解决传统施工方法存在的问题方面具有巨大潜力。通过进一步的研究和优化设计,智能顶升平台将能够更好地满足超高层建筑的施工需求,促进建筑行业的可持续发展。

基于群体平衡的胶凝原油水力悬浮体系流动特性模拟

胶凝原油水力悬浮体系流动特性研究是高含水油田实现不加热集输的关键。近年来随着计算流体力学的发展,数值模拟成为复杂流体流动特性研究的有效工具。根据群体平衡模型,引入关键的凝油颗粒碰撞聚并与剪切破碎函数,描述颗粒群间的相互作用,在三维管道模型下求解,通过文献试验数据对模拟结果进行验证。结果表明:随着流速或含水率的增加,凝油颗粒平均粒径减小,粒径呈圆环状分布,油相分布更加均匀,不易产生凝油壁面沉积;在高含水阶段,流速增大对流动压降增大的影响占主导地位,含水率的影响不明显,颗粒粒径减小或凝油沉积也会导致流动压降增大。

红花草莓新品种紫金粉玉的选育

紫金粉玉是由优良红花品系08-1-N-5与早熟大果白花品系09-8-S-9杂交选育出的早熟红花草莓新品种。花色粉红,果实圆锥形,平均单果质量16.85 g,果面红色、平整。果实风味酸甜,香气佳,全年平均可溶性固形物含量(w)10.05%,果实硬度高,为2.17 kg·cm^(-2)。在江苏南京地区,9月上旬定植,11月下旬成熟,抗炭疽病、白粉病和蚜虫等,连续开花结实性强,产量达21.34 t·hm^(-2),鲜食观赏兼用。适合在长江流域草莓产区及气候条件相似的地区设施观赏化栽培。

附子不同株系比较试验

以68份附子株系为研究对象,对农艺性状进行了相关分析、通径分析和灰色关联分析。结果表明,株高与子根数之间达到了显著水平;株高除与茎粗及叶柄长不相关外,与其他性状都有不同程度的相关关系;花枝数几乎与所有地上部分性状都有不同程度的相关性;平均根长、子根数、最大子根质量、子根质量极差均与单株产量有正相关关系。各性状对单株产量直接贡献的大小依次为子根质量极差、最小子根质量、子根数、株高、叶长、茎粗、平均根粗、鲜叶数、平均根长、叶柄长、花枝数、总叶数、叶宽、花穗长、叶柄宽、最大子根质量。灰色关联分析结果表明,关联系数在0.9500及其以上的株系有40个,涵盖了所研究株系的大多数;公顷产量在22.5 t以上的有11个株系。研究结果可为附子新品种选育提供一定的理论依据。

孔对落叶松板材抗弯性能的影响

【目的】研究孔的位置和直径对落叶松板材抗弯性能的影响规律。【方法】以兴安落叶松无缺陷木材为研究对象,首先采用抗弯试验方法测试一批试件的弹性模量与静曲强度,建立其静曲强度与弹性模量的数学模型;接着对其他试件采用同样的方法(荷载只加到破坏荷载的约3/7)测试其弹性模量,利用前述数学模型推算其静曲强度;然后对其进行钻孔,并测定各试件钻孔后的静曲强度和弹性模量;比较各试件钻孔前后的静曲强度和弹性模量值,求取孔所引起的静曲强度削弱率和弹性模量削弱率,分析孔对试件抗弯性能的影响规律。【结果】孔与试件下表面或上表面相切,孔径与厚度之比为0.2时,板材静曲强度削弱率(平均值)达38.84%或27.02%;试件的下表面或上表面有半孔时,静曲强度削弱率为21.55%或7.99%;孔位于试件厚度中心层下方且与之相切时,静曲强度削弱率仅为0.85%;对于孔相切于抗拉侧、孔径与厚度之比为0.2的试件,孔位于支承点到加载点的中间位置时,其静曲强度削弱率为21.44%,相比孔在加载点位置时的38.84%,下降了约45%;对于加载点下方与试件下表面相切的孔,孔径与厚度之比由0.2增大到0.5时,静曲强度削弱率由38.84%增大到82.08%;钻孔试件的弹性模量所对应的静曲强度值具有显著的离散性。【结论】1)对于板材长度方向,孔位于加载点下方时的静曲强度削弱率最大;随着孔远离加载点其静曲强度削弱率减小。2)对于板材厚度方向,孔越靠近板面其静曲强度削弱率越大,且受压侧的强度削弱率大于受拉侧;孔与板面相切时其静曲强度削弱率最大,且孔位于受拉侧时更大;孔位于中心层稍偏下时其静曲强度削弱率最小。3)处于板面的半孔,对板材静曲强度的削弱也很显著,且受拉侧的影响更大。4)孔径对板材静曲强度的影响显著,随着径厚比的增大,静曲强度削弱率呈直线递增。5)孔对板材弹性模量的影响规律基本上与对静曲强度的影响相同,但其影响程度远不及对静曲强度的影响。当径厚比为1/5时,其弹性模量削弱率最大不超过12%。6)钻孔板材的静曲强度不适合通过其弹性模量来推测。

PLA-g-GMA的制备及其对PBAT/PLA共混物结晶性能的影响

以制备的聚乳酸(PLA)-甲基丙烯酸缩水甘油酯(GMA)接枝物(PLA-g-GMA)为聚(对苯二甲酸/己二酸丁二酯)(PBAT)与PLA共混物的相容剂,制得了PBAT/PLA共混物。采用FTIR、^(1)HNMR分析了GMA质量分数对PLA-g-GMA接枝率的影响。发现当GMA质量分数为20%时,制备的PLA-g-GMA(G-20)有效接枝率为6.44%。通过DSC、SEM考察了G-20质量分数对PBAT/PLA共混物(BAx,其中,x%为G-20的质量分数,下同)结晶以及微观形貌的影响。结果表明,G-20的加入使共混物中PLA在降温过程中形成的结晶结构更完善,BA6冷结晶峰消失;BA4结晶温度由未添加相容剂共混物(BA0)的75.4℃降至68.0℃;G-20的加入使共混物在结晶初期速率常数由0.83(BA0)降至BA10的0.68,抑制了初期PLA晶核产生,但促使第2阶段结晶速率由1.28(BA0)提高到1.38(BA2),促进了PBAT晶体生长;G-20使脆断截面中PLA与PBAT之间剥离程度减小;BA8纤维强度由BA0的0.25 cN/dtex提高至0.33 cN/dtex。

基于机器视觉的注水泵智能监控方法研究

随着智慧油田建设的高速推进,对油田设备的智能监控技术提出了更高要求。目前油田储存有大量监控视频,面向人脸识别、泄漏检测等领域的视频已有研究,但面向旋转设备的视频还未被充分挖掘。针对某油田注水泵监控视频图像噪点多及干扰目标多等问题,本文提出基于Faster Region Convolution Neural Network(Faster R-CNN)的注水泵智能监控方法。利用特征提取网络(FEN)对输入图像的柱塞区域进行特征提取;利用区域推荐网络(RPN)基于已提取特征图生成一系列候选区域;利用目标检测网络(ODN)综合FEN提取的特征图及RPN产生的候选区域进行柱塞区域识别和柱塞区域坐标确定,实现了变化背景中泵柱塞区域的自动检测。通过二值化与高斯滤波对柱塞区域图像进行预处理,减少图像噪点以使柱塞运动期间的帧间差值显著增大。通过帧间差分法判别各帧中柱塞区域的当前运动状态,并基于多个帧间差值的运动状态判定标准判别柱塞区域的整体运动状态,实现了泵柱塞运动状态的智能监控。与传统的基于数据采集与监控系统(SCADA)中数值参数的监控方法相比,基于机器视觉的智能监控方法更加准确直观。油田生产现场的真实视频验证表明,该方法能够快速准确地对注水泵柱塞的运动状态进行检测,检测总准确率达到96.75%,显著高于传统的帧间差分法及光流法,能够为油田设备智能化管理提供技术支撑。

基于PSO-LSTM混合模型的天然气管道多用气节点负荷预测研究

以往针对单一城市或地区的天然气短期负荷预测,对天然气管道系统而言是单节点的预测研究,对短期内管道系统最优生产调度计划的制订指导意义不足。以某天然气管道沿线4个城市用气节点为例,建立一种基于PSO(粒子群算法)优化LSTM(长短期记忆神经网络)的天然气短期负荷预测模型。针对负荷数据含噪问题,采用分解去噪算法进行数据去噪;针对LSTM网络超参数较难合理选取问题,通过PSO算法进行模型超参数寻优;针对多用气节点负荷预测问题,将节点间用气负荷相关性引入预测模型研究。结果表明,结合数据去噪与节点负荷相关性的PSO-LSTM混合模型具有较高的预测精度,针对用气负荷最高节点的决定系数R2能够达到0.941。该方法能够用于准确预测天然气管道多用气节点短期负荷。

废旧校服回收再利用现状及探索

分析对比国内外废旧校服回收再利用的现状,调研我国校服回收再利用情况,以找出我国废旧校服回收的不足之处;根据国家、纺织行业的政策,以节能减排为目的,阐述校服回收的必要性;通过对校服生产过程进行生命周期分析(LCA),对比采用不同材质纤维制备校服过程中所涉及的碳排放、能耗和水耗,提出校服材质同质化,对实现废旧校服的闭环回收具有重要意义。

毛用活性染料对壳聚糖纤维非织布的染色性能

为了解毛用活性染料对壳聚糖纤维非织布的染色性能,研究毛用活性染料对壳聚糖纤维非织布的染色动力学和染色工艺影响因素。结果表明,活性艳黄3GL对壳聚糖纤维的上染符合准二级动力学模型;随着染色温度的升高,平衡上染量变化不大,反应速率常数增大,半染时间缩短;毛用活性染料对壳聚糖纤维非织布的优化染色工艺为:匀染剂质量浓度1.0 g/L,染浴pH 4,室温入染,以1℃/min升温至70℃,保温染色30 min,此条件下染色具有较好的提升性和色牢度。

基于鲁棒优化的电-气互联型主动配电网故障恢复方法

电-气互联型主动配电网作为能源利用的重要形式,其故障恢复对于提升系统供电可靠性至关重要。针对电-气互联型主动配电网故障恢复问题,计及系统不确定性采用鲁棒优化理论建立故障恢复方法。模型以风光出力和故障恢复方案分别为自然决策者和系统决策者,令两者进行博弈。其中以最大化失电负荷量为目标函数,计及区间形式不确定性约束建立自然决策者模型。以最小化失电负荷量,计及电气互联约束、电能网络辐射状约束,功率平衡约束、电能网络运行约束建立系统决策者模型。基于两阶段松弛法设计故障恢复鲁棒优化模型的求解步骤。最后通过一个算例验证了所建立模型的有效性。

助剂对毛用活性染料上染壳聚糖纤维的影响

为了解助剂对毛用活性染料上染壳聚糖纤维的影响,研究了匀染剂阿白格B和元明粉对壳聚糖染色性能的影响。结果表明,阿白格B、元明粉的加入不影响毛用活性染料上染壳聚糖纤维的染色动力学模型,但是会使上染速率、反应速率常数和扩散系数下降,半染时间t_(1/2)延长,具有缓染作用;匀染剂和元明粉的加入均能提高染色织物的均匀性,阿白格B不会降低上染率,而元明粉会降低上染率。

毛用活性染料对壳聚糖纤维的染色性能

研究了毛用活性染料在壳聚糖纤维中的染色动力学参数和最佳染色工艺。结果表明:毛用活性染料对壳聚糖纤维的染色动力学满足准二级动力学模型,相关系数在0.99以上,元明粉的加入不会影响其吸附模型;优化的染色工艺为pH=5.0、温度80℃、时间50 min、匀染剂质量浓度1.0 g/L,并且具有较好的提升性。

电商家具产品环保质量状况分析

通过介绍家具对于人类社会的意义、家具的分类方式与改革开放后家具产业集群的发展,初步了解电商家具的市场规模,明确了家具在人类社会中的重要地位。通过研究家具产业的监管策略,分析市场标准与监管情况,进一步探索电商家具应遵循的制造标准与选择方法。采用数据统计的方法,将近年监督抽查数据和抽样实测的方式与电商家具环保质量进行分析,明确目前市场中的家具产品存在的问题,为消费者提供选购和使用指南。最终通过生产者与消费者的合理监督,严格把控电商家具的环保质量问题,在多方配合中不断寻求新发展、制定新标准和实现新突破,促进电商家具的正向发展和可持续循环模式发展。

基于深度残差网络的接转站工艺流程异常工况诊断

油气集输站场是油气田地面工程的核心部分。接转站作为集输系统的重要节点,既有设备集中、运行连续性强的生产特点,还容易出现来流比例剧烈波动和设备运行故障等工况异常。接转站运行工况的诊断对油气生产系统至关重要,对于简单设备的异常数据,站场员工尚能进行初步诊断,但对整个站场的大量SCADA实时监测数据,仅靠经验和知识难以实现快速分析处理。与油田现有的阈值报警方法相比,基于数据驱动的诊断方法更加准确智能。在数据驱动的方法中,深度学习方法能够自动提取数据非线性特征,善于处理海量高维数据。根据某油田接转站数据采集与监视控制系统(SCADA)数据的多元时间序列特性,提出一种基于深度残差网络(DRN)的诊断方法,以接转站SCADA系统监测数据为模型输入,工况类别为模型输出建立诊断模型,对接转站异常工况进行分类识别。现场数据的噪声会降低模型对少数类样本的识别能力,通过小波分解对接转站数据进行降噪处理,减弱设备采集干扰,增强模型诊断性能;采用朴素重采样进行数据扩容,缓解现场数据样本量不足,模型难以训练问题;利用正则化方法对大数值权重向量进行惩罚,避免模型对个别变量的依赖。在此基础上提出8种不同DRN架构,确定适用于接转站的最优诊断模型,通过多元互信息值法量化各类样本间的相关程度,证明诊断结果的有效性。油田现场的实际数据验证表明,该方法能够用于对接转站工艺流程运行状况进行快速准确的诊断,诊断准确率达97.3%,显著高于支持向量机(93%)、多层感知机(65%)等经典机器学习方法。该诊断方法对其他油气站场的故障诊断和异常识别具有指导意义。

基于有序点云的石窟寺顶板裂隙特征提取

石窟寺的顶板裂隙对其结构安全和内在艺术价值影响较大,已成为文物保护工作中的重要环节.基于有序点云提出一种层状裂隙的特征提取与目标分类新方法.该方法首先利用高程差,将有序点云垂直映射成二维深度图,进而采用图像处理与形态学相结合的方式实现对目标轮廓的特征提取.通过对庆阳北石窟寺32号窟如意佛底座规则点云的检测,验证了本方法的精度可达98.69%.以32号窟顶板真实层状裂隙为例,使用本方法能快速提取目标轮廊,计算裂隙关键物理参数,判别裂隙危害等级,并给出工程保护建议.

电力工程造价信息化管理及评价研究

针对目前电力工程造价管理存在的管理模式滞后、难以适应高速发展的基于信息化技术管理的电力工程建设项目等问题,本文对大数据等新型信息化技术在电力工程造价管理领域中的运用,对其管理效果构建了综合评价模型。首先,基于电力工程信息化管理流程设计和电力工程造价信息化平台建设研究,提出了电力工程造价信息化管理新模式。其次,重点研究了信息化管理在电力工程造价领域的应用质量评价,包括评价指标体系的构建、使用层次分析法确定指标权重及使用模糊综合评价法构建评价模型。最后,对某220kV变电站的新建工程进行了电力工程造价信息化管理评价案例分析,验证了所提方法、模型的有效性与准确性。本文的研究成果在提升电力工程造价管理水平及提高工程项目经济水平方面具有重要参考价值。