基于局部特征深度信息的绝缘子小样本缺陷检测

基于深度学习的目标检测技术已广泛应用于绝缘子缺陷检测中,然而现有目标检测算法主要基于大量缺陷样本训练网络模型,无法对少样本缺陷进行准确识别。针对绝缘子缺陷检测过程中缺陷样本量不足的问题,该文提出了一种基于局部特征深度信息的绝缘子小样本缺陷检测方法。首先采用旋转目标检测网络改进Faster R-CNN(faster region-based convolutional neural network)模型提取绝缘子串区域,然后对绝缘子串特征进行划分,提取绝缘子串局部特征并基于深度推土距离(deep earth mover’s distance,Deep EMD)网络实现小样本缺陷检测。实验结果表明,在玻璃绝缘子自爆缺陷检测中,所提出方法采用2张训练样本可取得与现有目标检测方法 200张训练样本相同的效果,采用10张训练样本的绝缘子自爆检测在与真值框的交并比阈值为0.5至0.95之间的平均精度(mean average precision,mAP)达到0.65,该方法为小样本电力设备缺陷智能化检测提供了新的方法和思路。

高含水致密凝析气藏稳产技术应用——以四川盆地安岳气田须家河组气藏为例

四川盆地安岳气田上三叠统须家河组二段气藏为低孔、低渗、有水、中含凝析油、弹性气驱、高压岩性圈闭的砂岩气藏,气藏底水能量充足。针对气井生产过程中受地层水水侵和反凝析污染影响造成稳产难度较大的情况,结合储层及气井产液特征,开展有水凝析气井稳产技术应用实践,分析并总结应用实践经验和成果,选取了应用效果较好的注气吞吐、电潜泵排水、车载压缩机气举、柱塞气举排液和自动化开关井5种稳产技术。结果表明:①针对储层反凝析液伤害,形成单井注气吞吐技术应用选井原则;②针对气藏水体赋存特征和水侵模式特征,调整气藏排水采气对策思路,采用电潜泵排水技术和车载压缩机气举技术;③针对地层压力低、举升能量不足,优化油、气、水三相流动条件下的柱塞气举排液技术;④针对低压间歇生产井采用自动化开关井技术,增加生产效率,降低人工成本。对5种主要稳产技术的应用情况进行了分析评价,认为一系列稳产技术的应用有助于安岳气田须二段气藏稳定生产,为类似高含水致密凝析气藏的稳产提供了借鉴和参考。

基于多尺度熵分析的CO_(2) 气液两相流流型识别

利用四电极对壁式电容传感器中对流型变化最敏感的一组极板对,获取CO_(2)气液两相流不同流型的电容时间序列,并采用多尺度熵算法进行分析。依据多尺度熵曲线的3个特征:前端多尺度熵率、中段多尺度熵率和末端多尺度熵截距,对不同气液两相流工况进行流型识别,并将识别结果与高速摄像机获得的两相流照片判断的流型进行对比。研究表明,通过电容时间序列多尺度熵曲线能够充分展示两相流动的动力学特征,使用多尺度熵曲线的3个特征进行流型识别,能够较为准确地识别分层流、段塞流、泡状流和混状流4种流型,识别准确率优于99%。

基于宽频激励的平面电磁层析成像方法

为了实现对高低电导率材料的检测与成像,提出了一种基于宽频激励的平面电磁层析成像方法。根据线圈的电磁特性及实验测试结果,探讨了平面线圈阵列的优化方法。通过有限元仿真模型,采用场量提取法获取灵敏度矩阵,并针对灵敏度矩阵的均匀性问题提出了改进方法,提高了图像重建质量。通过仿真模型评估了不同电导率物体的图像重建质量,仿真结果证明了提出的平面电磁层析成像方法可以实现对高低电导率材料的成像。搭建了基于宽频激励的平面电磁层析成像实验系统,并对多种不同电导率物体进行了成像实验。实验结果表明,重建图像平均相关系数为0.77,平均定位误差为4.46 mm。

基于图注意增强的多时空残差网络交通预测

如何准确且快速地预测长期的交通流量十分具有挑战。大多数研究采用的图卷积网络(graph convolution network,GCN)模型多用k阶切比雪夫多项式近似,同时需要特征分解或类似计算复杂的矩阵操作,且感受野有限,无法捕获动态的空间相关性。为了改进这种做法,提出了一种结合图注意增强网络(enhanced graph attention network,EGAT)、双向长短时记忆(bi-directional long short-term memory,Bi-LSTM)网络和残差网络(residual network,ResNet)的多时空残差网络(multi-spatial-temporal residual network,MST-Res-Net),用以捕获交通流量的时空动态相关性。该网络采用了EGAT提取道路路段之间的动态空间依赖关系。同时,将EGAT的输出作为输入,该网络引入Bi-LSTM提取时间和周期特性,同时增加残差模块以构建时空残差网络,最后三组件融合进行预测。基于2个真实数据集的实验结果表明,所提MST-Res-Net用于预测多步交通流量快速有效,优于现有先进的基线方法,且其训练时间仅需要先进基线方法的一半,更便于实时控制。

“四+五”方法论快速压降5G业务质差小区

按照A运营商5G KPI考核目标,要求本地网5G小区质差率低于1%且逐月下降。通过对5G SA质差小区的日常处理及优化,基于思维导图提出了快速压降5G业务质差小区的“四+五”方法论,并以B地区本地网为例,分别针对故障类、覆盖类、容量类、参数配置类等场景的质差小区列举了典型案例,从问题现象、问题分析、优化方法、效果对比几个环节实施并闭环处理,B地区本地网的5G网络质量和用户感知得到了明显提升和改善。

基于水体重力影响的底水气藏见水时间预测

底水气藏产水情况复杂,气井见水时间对底水气藏开发具有重大意义,以往对底水气藏见水时间的预测均未考虑水体重力的影响,导致对见水时间的预测不够准确。为进一步提高底水气藏见水时间预测的精度,基于渗流力学理论及流体在多孔介质中的流动规律,建立了考虑水体重力影响的底水气藏见水时间预测公式,运用单因素分析法研究了水体流度、水体密度、储层孔隙度、井底距底水距离及生产压差对见水时间的影响。研究表明:底水气藏见水时间与储层孔隙度、井底距底水距离呈正相关关系,与水体流度、水体密度及生产压差呈负相关关系。由于该方法引入水体密度来分析水体重力对气藏见水时间的影响,与忽略了水体重力影响的气藏见水时间预测方法相比,预测时间更符合气藏实际情况,对现场生产管理具有重要的指导意义。

山香圆叶水提醇沉与颗粒制备工艺研究

为去除山香圆叶提取液的无效成分和杂质,对山香圆叶水提醇沉与颗粒制备工艺进行研究。基于正交实验L_(9)(3)^(4)优选山香圆叶提取液醇沉工艺,以浸膏女贞苷和野漆树苷的总量含量为考察指标。山香圆叶提取液最佳醇沉工艺为:提取液浓缩至料液比1∶1(g∶g),药液醇沉温度为20℃,药液含醇量60%,静置时间12h,醇沉效果好。山香圆叶提取液经醇沉后,去除了无效成分和杂质,制备的颗粒性状、外观、粒度、水分、溶化性、鉴别、女贞苷和野漆树苷的总量含量等各项指标均符合实验标准要求,优选的山香圆叶水提醇沉工艺重现性好,颗粒制备工艺操作简便,为山香圆颗粒的制备生产提供了参考依据。

Co-N-C氧还原反应电催化剂的制备及性能研究

锌空气电池可作为一种无污染、长效、稳定可靠的电源,但其阴极氧还原反应(Oxygen Reduction Reaction, ORR)缓慢的动力学过程严重阻碍了大规模应用。本文通过表面活化策略在炭黑上构筑不饱和位点用于锚定Co,再以不同质量比的尿素作为氮源,制备了不同氮掺杂量的催化剂,并测试了一系列催化剂的ORR活性,及其在不同电解液中活性的差异。将催化剂用于组装锌空气电池,开路电压达1.441 V,并表现出良好的放电性能,峰值功率密度可达123.5 mW·cm^(-2)。

基于S-SAR技术的降雨-爆破耦合作用下高陡边坡变形特征研究

对于苏海图露天矿北帮高陡边坡,分析了降雨-爆破震动耦合作用对边坡稳定性的影响机理,利用S-SAR边坡雷达监测技术,实时监测分析降雨-爆破震动作用下边坡变形数据。结果表明在强降雨季,边坡稳定性较差。当降雨-爆破震动同时作用时,边坡表面变形呈现波动上升趋势,较雨季期间,单一降雨作用对边坡稳定性影响较大,是滑坡灾害的重点发生时间段。研究结果可为降雨-爆破耦合作用下的高陡边坡稳定性研究及进一步推动边坡雷达监测技术在露天矿山工程中的应用提供一定参考。

基于正交试验优选炙淫羊藿动态逆流提取连续生产工艺

为充分利用炙淫羊藿药物疗效,践行中药连续生产新理论,对动态逆流提取连续生产工艺进行研究。基于L_(8)(2)^(7)正交试验优选中药材炙淫羊藿动态逆流提取连续生产工艺。动态逆流提取连续生产7天,生产开始、生产过程每天共取样8次,对炙淫羊藿药材、药渣的宝藿苷Ⅰ含量、总量含量,宝藿苷Ⅰ含量转移率,总量含量转移率,浸出物等进行检查。优选的动态逆流提取连续生产工艺为:粗碎粒径1~5mm、浸润时间30min、加料螺旋推进转速5r/min、提取溶媒加入流量75L/h、提取螺旋推进转速1~3r/min、提取时间90min、提取温度100℃,浸膏收率为19.37%、含量转移率检查宝藿苷Ⅰ含量转移率为46.14%、总量含量转移率为63.24%,浸出物为23.07%。优选炙淫羊藿动态逆流提取连续生产工艺重现性好,含量转移率高,操作简便。为中药动态逆流提取连续生产新的生产模式的应用提供了参考依据。

分光计测谱线波长实验中光栅倾斜对结果的影响

实验研究了在用分光计测谱线波长实验中光栅位置倾斜对波长测量结果的影响.采用控制变量法,使光栅在立体空间的3个坐标轴上分别旋转一定的角度,测量各种情况下谱线的波长,并计算误差.结果表明,如果采用光栅常数较大的光栅来测量级次低的谱线,光栅调整偏差引起的误差非常小.而在具体方位上,光栅绕中心转轴方向的旋转比另两个方向的旋转引起的测量误差更大.

深层-超深层碳酸盐岩储层精细地质建模技术进展与攻关方向

深层-超深层碳酸盐岩油气是业界普遍关注的热点和重点领域。如何精准刻画深层-超深层碳酸盐岩储集体空间展布及储集参数分布特征,是高效勘探开发面临的重大技术问题。在对储层地质分析、测井评价、地震预测、地质建模等相关技术发展现状分析的基础上,针对深层-超深层碳酸盐岩储层研究面临资料少、品质差、精度低,加之储层非均质性强等难题,深入开展了深层碳酸盐岩优质储层发育机理与分布规律研究,研发集成了深层碳酸盐岩储层描述与建模的关键技术系列,包括:(1)多尺度、多属性深层碳酸盐岩储层知识库构建技术;(2)地质分析新技术——从宏观到微观的储层地质观测分析技术,储层微区原位沉积、成岩环境定性-定量分析技术,储层发育机理与过程实验和数值模拟分析技术;(3)深层碳酸盐岩储层测井解释新技术——基于全域测井仿真的储层类型识别与参数定量评价技术,基于机器学习的沉积微相识别技术;(4)深层碳酸盐岩储层地震预测新技术——深层碳酸盐岩地震岩石物理建模技术,岩石物理引导的机器学习储层参数预测与不确定性评价技术;(5)深层碳酸盐岩地质建模新技术——多点地质统计学新算法,地质过程模拟技术,人工智能地质建模技术。分别建立了面控、断控、相控型碳酸盐岩储层地质建模技术流程,并选择塔里木盆地塔河、顺北油气田和四川盆地元坝气田进行了有效应用,为勘探开发部署提供了科学依据。最后,提出了深层-超深层碳酸盐岩储层地质建模未来攻关方向:(1)升级储层地质知识库,提高对建模的支撑力度;(2)扩充基于地质过程的建模技术,完善应用研究;(3)发展基于人工智能的地球物理解释、预测技术,提升复杂储层刻画能力;(4)研发基于人工智能的建模新方法,不断提高储层表征精度和模型的可靠性;(5)创建深层储层地质模型的快速更新技术,不断提高模型更新效率和精度。

经颅多普勒超声定量监测对预测蛛网膜下腔出血后脑血管痉挛患者不良预后的价值

目的探讨经颅多普勒超声(TCD)定量监测对预测蛛网膜下腔出血(SAH)后脑血管痉挛(CVS)患者不良预后的价值;方法回顾性分析50例SAH后CVS患者近远期预后,记录患者TCD定量指标监测,Logistic回归分析近、远期不良预后独立危险因素,并绘制ROC曲线,构建不良预后风险评估模型;结果第1 d大脑中动脉血流速度(MCA-Vm)、第3 d MCA-Vm和第1d Lindegaard指数(LDGI)是SAH后CVS患者近期预后不良的独立危险因素;第1 d MCA-Vm、第1 d LDGI是SAH后CVS患者远期预后不良的独立危险因素,近期预后风险评分=1.28×第1 d MCA-Vm+3.45×第3 d MCA-Vm+1.15×第1 d LDGI,ROC曲线面积0.851,最佳界值11.20,灵敏度特异度分别为0.799和0.812,远期预后风险评分=2.16×第1 d MCA-Vm+1.44×第1 d LDGI,ROC曲线面积0.719,最佳界值8.48,灵敏度特异度分别为0.844和0.469;结论对于SAH后CVS患者要及早开展TCD监测,构建不良预后风险模型,预测其预后风险,分级处理和治疗患者,改善预后,值得推广。

塔里木盆地顺北油田超深断溶体深度学习地质建模方法

断控缝洞型储层是分布在中国塔里木盆地奥陶系的一种特殊类型储层,具有埋藏深、成因复杂、非均质性强等特点,受限于井资料稀疏和地震品质低等因素,断控缝洞型储层的准确表征与精细建模面临重要挑战。综合钻测井、岩心、野外露头及三维地震信息,在断控缝洞型储层构型模式指导下,构建了断溶体深度学习训练样本;在深度学习网络综合分析基础上,提出了适用于深层断溶体的深度学习建模方法。研究结果表明:深层少井资料条件下,基于多源数据综合建立的“原位等尺度”训练样本是断溶体深度学习建模的基础;优选的地质体目标图像转换网络可以较好地实现从地震数据到断溶体储层的直接预测。在训练网络搭建基础上,建立了塔里木盆地顺北油田5号断裂带南段的断溶体储层三维模型,该模型多维度符合断控岩溶地质模式及分布规律,与基于钻井资料的储层预测符合率较高。提升断溶体深度学习地质建模的精度和条件化程度是未来的努力攻关方向之一。

深水水道沉积构型单元分级与结构样式

构型分级是深水油气高效开发重要的技术手段和指导方法。目前关于深水水道沉积体的构型分级方案缺乏较为统一的认识和标准,造成同一沉积单元的构型划分存在规模和成因等多解性问题,这制约了深水沉积理论的发展和油气勘探开发进程。在不同构型单元的沉积规模、叠置关系、时间跨度以及成因演化等基础上,采用正序分级原则,建立了相对系统的深水水道沉积体构型分级方案和结构样式。方案将水道沉积体划分为11级构型单元,1级单元为沉积颗粒段,包括孔隙非均质性、颗粒非均质性和填隙物非均质性;2级单元为纹层,多表现为平直状、波状、弯曲状、透镜状及不规则状;3级单元为岩层内均质段,如鲍马序列某一段;4级单元为岩层,如完整鲍马序列;5级单元为岩层组,包括“单一韵律叠置”和“砂体泥岩互层”两类;6级单元为次级水道单元,多呈透镜体型和楔形体型;7级为单一水道,可划分为层状充填、束状充填、侧积、切叠以及块状充填5种类型;8级单元为复合水道,由多期单一水道叠置,9级为复合水道系列,为多期复合水道叠置,8级单元和9级单元按其内部水道组合关系均可划分为离散型、拼接型和紧凑型三种类型;10级单元为水道体系,包括限制性、半限制性以及非限制性水道体系三种类型;11级单元为水道体系系列,可分为富砂型、富泥型和砂泥混杂型。其中1~9级为油气开发级次,10~11级为勘探级次。该研究不仅为地面与地下、现代与古代水道沉积的类比提供了理论依据,也为深水水道油气藏不同尺度储层非均质解析提供了地质依据。

15个苜蓿品种在内蒙古中部地区的综合评价

以国内外15个广泛栽培的重点苜蓿品种为研究对象,于内蒙古中部地区开展苜蓿品种适应性评价,根据各品种的农艺性状与品质性状,通过灰色关联度综合评价,筛选出适合内蒙古中部地区灌溉条件下综合性状优良的苜蓿品种。结果显示,等权关联度和加权关联度排序方法下,巨能401、柏拉图、草原2号杂花苜蓿为综合排名较高的品种,是本地区优选苜蓿品种,斯贝德和陇东苜蓿表现最差,不适合本地区种植。

基于数字岩心技术的岩石孔渗特征研究:以海外J油田孔隙型碳酸盐岩油藏为例

走向海外是解决我国能源安全问题的必由之路。但海外油气藏评价往往缺乏第一手岩心资料,使得储层孔隙结构和渗流规律认识不清,影响评价效果。以海外J油田孔隙型碳酸盐岩油藏为例,应用数字岩心技术开展油气藏孔渗特征研究。①以不同流动单元的铸体薄片图像作为输入数据,经过中值滤波和阈值分割预处理后,基于马尔科夫链蒙特卡洛数值重构算法构建数字岩心;②分析孔喉分布、孔喉连通性、孔隙度特征;③基于格子玻尔兹曼模拟方法开展单相和油水两相流动模拟,计算数字岩心的绝对渗透率和相对渗透率曲线。结果表明,构建的三维数字岩心能够刻画不同流动单元孔隙型碳酸盐岩的孔喉半径分布及孔喉连通程度的差异化特征。数字岩心孔隙度与铸体薄片孔隙度吻合度高,数字岩心渗透率与真实岩心渗透率存在较好的正相关关系,且符合真实岩心所属的流动单元。油水两相稳态流动模拟计算的相对渗透率曲线体现了不同流动单元的两相渗流能力差异,可作为数值模拟输入条件,以及估算油藏采收率。数字岩心分析与物理实验结果吻合良好,证明了该方法的可靠性。为岩心资料稀缺条件下油气藏表征和渗流特征分析提供新的思路,对油气藏精细描述具有重要的参考价值。

沉积过程模拟驱动下的深度学习地质建模方法

油气藏勘探开发逐步向深层化、复杂化方向发展,观测数据不足、分辨率低等资料难题突显,传统的地质建模方法无法适应技术需求。以深度学习为代表的智能化地质建模方法可以充分整合多尺度、多维度的数据信息以及专家认识,是地质建模技术发展的重要方向。在综合分析地层沉积模拟和深度学习地质建模技术优缺点的基础上,探索形成了沉积过程模拟驱动的深度学习地质建模方法。首先,基于综合地质分析开展沉积正演模拟,分析参数不确定性,通过参数扰动形成大规模地质模型作为训练样本库;其次,利用条件化生成对抗网络学习样本库中蕴含的地质模式和规律,其中生成网络以井-震等条件数据作为输入、地质模型作为输出;最后,利用训练后生成网络在实际条件数据上的应用,得到目标区块的地质模型。通过在四川盆地普光气藏主力区块典型地质剖面的测试应用,该方法的可行性得到了验证,并分析了训练样本库大小对模拟结果的影响。沉积模拟和深度学习相结合,弥补了训练样本不足的缺陷,间接实现了知识驱动的深度学习地质建模,具有重要的推广意义。

气化温度对生物质气化的可燃气、炭和焦油特性的影响

【目的】生物质气化技术是一种清洁可再生的能源利用技术。研究气化温度对气化产物特性的影响机制,构建气化产物特性的演变规律,对中国实现碳达峰与碳中和目标具有重大意义。【方法】以玉米Zea mays秸秆、棕榈Trachycarpus fortunei壳和马尾松Pinus massoniana等3种农林生物质废弃物为原料,以空气为气化剂,采用自制的微型固定床气化装置,开展3种生物质的气化多联产研究,系统研究了不同气化温度(700、800、900℃)对气化性能的影响,以及对气化三相产物(可燃气、生物质炭与焦油)特性的影响机制。【结果】随着气化温度从700℃增加至900℃,可燃气的质量产率逐渐增加,而生物质炭和焦油的质量产率逐渐减小。较高的气化温度有利于提升可燃气的热值。在3种原料中,马尾松可燃气的热值最高,一氧化碳、氢气和甲烷体积分数分别为40.03%、18.27%和18.29%,低位热值达13.58 MJ·m^(-3)。随着气化温度的增加,生物质炭中的碳元素质量分数增加,氢元素质量分数下降,灰分质量分数大幅增加,其中马尾松炭的热值最高,达29.70 MJ·kg^(-1)。随着气化温度的增加,3种原料的气化液体产物中酸类、醇类、醛酮类、呋喃类化合物相对含量逐渐减小,而芳烃类化合物相对含量大幅增加,其中马尾松的芳烃类化合物相对含量最高,达到61.12%。【结论】气化温度对生物质气化三相产物的产量及特性有显著的影响,选择合适的气化温度对提高生物质可燃气热值及气化效率至关重要。