基于小波包分解与CEEMDAN能量熵的水电机组振动信号特征提取

针对水电机组振动信号非平稳、非线性及噪声问题,提出一种基于自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)与能量熵结合的特征提取方法,首先对采集的振动信号进行小波包降噪处理,然后对降噪后信号进行CEEMDAN分解,运用相关系数法筛选有效固有模态函数(IMF)并计算其能量熵,由此构建特征向量集,最后将其输入到海洋捕食者优化支持向量机算法(MPA-SVM)进行模式识别。基于模拟信号、实测信号验证所提特征提取方法的有效性,并与其他方法作对比。结果表明,基于小波包分解与CEEMDAN能量熵的特征提取方法能准确提取特征,有效区分机组不同状态,为工程领域提供了应用价值。

基于深度学习的双阶段大坝变形预测模型

为提高大坝位移预测的准确性,提出了一种新颖的基于深度学习的综合预测方法。首先引入了一种基于完全集成经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)和奇异谱分析(Singular Spectrum Analysis,SSA)的多级数据降噪技术。这能有效地消除监测数据中的噪声和异常值,提高数据质量,为后续预测提供更合理的大坝变形数据。随后构建基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)的深度学习模型。采用CNN从监测数据中提取丰富的特征,利用GRU来捕获和处理时间序列数据中的长期依赖关系。为了增强模型的表现,引入了自注意力机制,以帮助模型更好地处理和识别数据中的复杂模式。通过与其他预测方法的比较,实验结果表明,该方法在大坝位移预测的准确性和稳定性方面相较于其他方法有显著的提升,能够为大坝变形监控领域提供新方法。

基于生物启发神经网络的核辐射场区全覆盖路径规划

核辐射场区全覆盖路径规划对于辐射环境下区域作业者的辐射安全有重要意义。本研究基于生物启发神经网络算法,提出一种进行辐射剂量最优控制的全覆盖路径规划算法。首先,利用福岛核电站部分地形以及蒙特卡罗粒子输运程序分别构建模拟核辐射场区的障碍物分布和辐射剂量场,然后,采用Python语言进行算法仿真试验,模拟核辐射场区的每一个栅格定义为一个神经元,建立起生物启发神经网络,将栅格剂量率与神经元活性耦合实现路径规划的辐射剂量最优控制,分别采用单个、4个和8个移动单元进行仿真试验。结果表明:单个移动单元的规划路径在实现100%覆盖率,4%覆盖重复率的同时,能够优先覆盖低剂量区,延后覆盖高剂量区,实现了过程剂量和累积剂量的最优控制。为提高全覆盖的时间效率和获得更低的单体累积剂量,对算法进行多单元协同搜索的改进,结果表明:4单元和8单元仿真的覆盖重复率分别为5.72%和6.29%,1单元、4单元和8单元仿真完成全覆盖时间分别为30 min、9 min和4 min,时间效率成倍提高;最大单体累积剂量分别为4.11×10^(-3)mSv、1.28×10^(-3)mSv和0.85×10^(-3)mSv,也在显著降低。本文提出的算法能实现过程剂量和累积剂量最优控制的全覆盖路径规划,另外算法可以协同规划多单元路径,显著降低单体累积剂量,对辐射环境下区域作业的辐射防护有重要意义。

基于改进CEEMDAN的深度学习电煤库存STIFM

准确预测燃煤电厂的电煤库存是优化能源储存、保障电力供应的重要依据。针对实际生活中短期电煤库存呈不平稳性、随机性和局部突变等特点,提出一种基于改进CEEMDAN分解的TCN-BiGRU-Attention组合模型电煤库存短期预测方法,分析电煤库存特征并选取主要影响因素,将影响因素通过词向量的方式构建成新时序序列,利用于完全自适应噪声集合经验模态分解(Complete EEMD with Adaptive Noise, CEEMDAN)分解数据后通过零率(Zero Crossing Rate, ZCR)将分量分类为高、中和低频并叠加求和,通过时序卷积网络(Temporal Convolutional Network, TCN)提取不同频段时序序列的隐藏特征,以特征向量的方式输入双向门控循环神经网络(Bidirectional Gated Recurrent Unite, BiGRU),并结合Attention机制(Attention Mechanism)给予不同权值突出关键特征并产生预测结果,将各频段序列预测结果求和产生最终预测结果。结果表明,上述模型比单一和其它组合模型预测结果更准确。

一种UDN天线受限条件下的定位方法

在超密集网络(UDN)环境中,当部分阵列天线单元受损且UDN服务基站天线单元数量较少时,信道状态信息(CSI)会产生随机丢失现象,精确估计用户的三维位置信息成为一个巨大的挑战。针对上述问题,提出了一种UDN天线受限条件下的定位方法。首先,将CSI张量按mode-1展开,并检测其信息缺失位置。然后,基于奇异值阈值(SVT)算法对缺失的CSI进行补全,并将补全后的CSI矩阵重构为张量。最后,基于Tucker分解方法估计信号的时延、方位角和仰角,利用基站与用户之间的几何关系得到用户的三维位置坐标。仿真结果表明,所提方法在UDN天线数量受限且部分受损的条件下表现出一定优势,当信噪比为-20 dB,天线数量为16,总CSI随机丢失率为2/16,多径数为3时,所提方法在实时场景下位置均方根误差为3.92 m,且相较于Tucker分解方法,定位精度提高了25.33%。

基于完备集合经验模态分解的SE-BiGRU超短期风速预测

考虑风力发电具有随机性和不稳定性,为准确预测风速,提出一种基于完备集合经验模态分解和双向门控单元网络相结合的短期风速组合预测方法。首先,采用完备集合经验模态分解,将原始风速序列分解为若干个具有较强规律性的子序列,以减少不同特征尺度序列间的相互影响;然后,利用样本熵来评估风速子序列的复杂度,将复杂度相近的子序列组合为一个新序列,以减少输入到神经网络的模型数量;最后,将新组合的子序列分别输入到双向门控单元网络中进行预测,得到各子序列的预测结果,叠加得最终的风速预测结果。实例预测结果表明,所提出的风速预测方法具有较高的精度和运行效率。

基于时间模式注意力机制的GRU短期负荷预测

针对新能源时代负荷数据随机性更强及负荷预测误差较大的问题,提出一种基于时间模式注意力机制的门控循环单元神经网络短期负荷预测方法。首先,采用自适应白噪声的完整经验模态分解对负荷数据进行处理,得到若干个频率范围不同的本征模函数。其次,通过最大互信息系数进行相关性分析筛选特征,优化输入数据的特征维度。然后,构建基于时间模式注意力机制的门控循环单元神经网络预测模型进行负荷预测,采用自回归算法优化线性特征提取能力,得到预测结果。最后,通过实例分析证明了所提模型有助于负荷预测精度的提升。

多视角翻转拍摄物体的完整三维重建

为解决近景摄影测量中物体翻转拍摄导致的前后景图像不一致而引起的空三解算失败、物体模型变形、破损、背景干扰等问题,本文提出了一种基于物体翻转判断和影像分组的完整三维重建方法,讨论了旋转单位四元数的分布模式与物体翻转的关联性,并以此实现了影像分组。基于分组结果,利用同名点匹配的几何一致性约束去除影像中背景部分的干扰,对物体区域进行重建,得到了准确的空三结果和完整的网格模型。试验表明,本文方法能有效地提升相对于背景发生翻转变化的物体三维模型重建的完整性和准确性,具有显著效果。

DYJ80型自动化带压作业机研制及应用

针对目前国内外还没有全流程自动化带压作业成套设备的现状,研制了DYJ80型自动化带压作业机。该作业机通过采用动力猫道机、动力管桥、提管滑车、缓冲机械手、液压钳滑车、复合励磁接箍检测装置等多种自动化机具以及智能化控制系统,实现了油管输送、油管翻转、油管扶正、油管上卸扣、接箍识别、接箍定位、管柱起下、环空压力控制、闸板防撞、钻井液防溅等全部作业过程的自动检测和控制。其中:接箍高度定位满足自动化上卸扣需求,双级油管扶正对中满足自动化上扣需求,接箍检测装置识别接箍信号准确、可靠,接箍位置动态跟踪系统满足自动化开关防喷器和卡瓦需求。所得结论可为油田自动化带压作业技术的应用提供参考。

事物和世界的整体性、完备性及不可计算性

采用基本单位事物方法和数理逻辑方法,针对事物和世界的原型及其整体性、完备性、可认识性以及不可计算性等进行了讨论。世界和事物具有整体性,即除加和性外还具有非加和性,这使得关于事物和世界的认识也同样具有整体性、非加和性的特点。对事物和世界相应的认识,既包括了对事物和世界的部分认识,但关于所有部分的全部认识又不能构成对事物的完备的认识,对事物和世界进行形式化的过程,也因其具有加和性质而是一个无穷过程。这是任何有限的形式化系统都不完备的根源。此外,事物具有多态性和叠加的性质。这是事物和世界及相应认识具有多态性和一定的不确定性的根源。世界原型和世界的可认识性和完备性是认识论科学的最重要基础,并和认识的基本原理、智能的基本原理以及意识的基本原理一起构成整个认识论科学的理论体系。

基于CEEMDAN-GRU的主泵电机绕组温度预测

针对核电站主泵电机绕组温度的预测问题,提出了基于自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)和门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)的预测模型。首先使用CEEMDAN对采集到的绕组温度序列进行分解,经过分量重构得到其高、低频分量和趋势项,在此基础上分别构建各分量的GRU预测模型,将各分量的预测结果叠加集成得到绕组温度的整体预测值。仿真结果表明,与传统的循环神经网络(recurrent neural network,RNN)、长短期记忆(long short-term memory,LSTM)模型和GRU模型相比,本文提出的预测模型在多元评价指标方面均优于其他模型,具有更高的预测精度,验证了该模型的可行性。

EO/EG装置全环氧优化改造

介绍了扬子石化EO/EG装置全环氧改造项目,并对改造后系统的运行情况进行了技术标定。此次改造是在原联产装置上优化产品结构,增大精制环氧乙烷占比,同时优化原工况乙二醇蒸发、脱水及精制的操作,提高装置应对市场变化的抗风险能力。改造后,装置能耗由350 kg标油/tEOE降低至270 kg标油/tEOE,EO在EOE中的占比从0.59提升到了0.94,系统运行平稳,产品质量达到甚至优于设计目标。

基于CEEMDAN-GRU的电网工程主材价格多步预测

电网工程主要原材料价格变动对电网工程的造价控制有着重要影响。为提高主材价格的预测精度,提出了一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解和门控循环单元的电网工程主材价格多步预测方法。首先对原始价格序列进行分解,随后根据分解所得的各子序列的模糊熵值进行聚类。对模糊熵值较大的聚合序列进行变分模态分解,分解所得的各子序列利用GRU模型进行多步预测;对模糊熵值较小的各聚合序列直接进行多步预测。基于真实数据对所提预测方法的性能进行了实验,结果表明所提方法在预测精度上有明显提升,对电网工程材料价格预测具有较大的参考价值。

成套换热机组循环水泵并联设计与运行分析

通过介绍水泵与管网的特性曲线和运行工况点,指出在选型过程中需综合考虑的因素,为管网匹配合理的水泵。依托改造案例对并联水泵的设计、选型与运行等方面进行分析,找出影响水泵高效运行的各种因素,并给出不同工况下水泵的实际工作能力。同时,对并联水泵的工作性能进行综合阐述,力求在今后的实际应用中对水泵的计算、选型、使用等方面进行节能优化,对供热系统节能运行起到重要作用。

催化裂化装置完全再生改造的工业实践

中国石油大港石化公司140×10^(4) t/a催化裂化装置采用两段不完全燃烧工艺,由于部分CO化学能未回收,装置能耗高,环保达标水平较低。为降低装置能耗,对第二再生器进行了扩容改造,提高第二再生器的烧焦能力,实现完全再生。扩容改造的实施是通过第二再生器扩径、增加稀相沉降高度,将再生剂冷却器拆除改造为脱气罐,采用提前预制分段施工,高效地完成了改造工作。改造后第二再生器流化质量得到改善,烧焦比由22.9%增加至25.5%,混合烟气中CO含量为0,且外排烟气中VOCs接近0。此次改造为今后同类型装置改造提供了可借鉴经验。

城市更新与数字化

城市是开放的、自适应的复杂巨系统,城市更新是复杂的系统工程。现代城市建设造成了城市病,城市更新就是给城市治病。城市更新的目的是满足城市居民的生活需求,包括物质需求和精神需求,从而提高城市的能级,吸引更多的人才进入城市,进而使得城市能级进一步提升,形成良性循环。城市更新是从建设住宅区向建设城市功能单元的转变。只有实现数字化,才能以科学的方法减少城市更新中的失误。建筑行业的数字化转型是在数字化、网络化、信息化、区块链、智能化的基础上,以BIM为工具,在云平台上整合全产业链,通过虚拟建造和实体建造的深度融合,实现建设流程的再造。建筑行业数字化转型的理论基础是系统工程、模块化设计规则、工业工程、并行工程。

基于CEEMDAN-PCA-BiGRU的NO_(x)排放量预测

NO_(x)排放量预测是优化NO_(x)减排的重要手段。设计了一种采用自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN)与主成分分析(PCA)优化双向门控循环单元(BiGRU)输入的NO_(x)排放量预测模型。针对NO_(x)排放急剧变化和波动大的特点,采用CEEMDAN将出口NO_(x)含量分解为若干本征模态分量,再通过PCA方法对这些分量与其他电厂运行历史数据进行数据降维,最后将降维后的数据输入BiGRU进行训练,得到NO_(x)排放量的预测值。以国内某火电厂的真实数据进行的仿真实验表明,所提出的方法具有较高的预测性能。

智能完井综合系统

智能完井系统是带有井下传感器 ,并能实时采集有关数据的遥测与控制系统 .可允许操作人员从地面实时地对单井多层段油、气生产或对多分支井中单分支井眼的油、气生产进行监测和控制 ,最大限度地减少油气井生产期间的修井次数 ,保持有效的开采速度 ,获得较高的油气采收率 ,降低油气生产成本 .该系统可以通过控制油层的流动特性来恢复油层能量 ,延迟地层水侵入采油层段 ,增加油、气产量 .该系统特别适用于调整井和修理费用高或复杂环境下的油井 ,如海上油井、深水油井、多分支井、水平延伸井、直井。

利用复式原胞实现二维光子晶体中的完全带隙

为了实现二维光子晶体的完全带隙，采用不同结构的复式原胞，构成了一种复式光子晶体．用多重散射的方法，分别计算了不同占空比和内部参数，以及当光沿不同方向入射时s偏振波和p偏振波的透过谱．从理论上论证了在这种复式原胞的光子晶体中，只要选择合适的内部参数和占空比，就可以在二维复式光子晶体中达到三维光子晶体效果，即获得到完全带隙．

低渗透油田特高含水期开发技术对策——以渤南油田义11井区为例

渤南油田义11井区平面、层间和层内非均质性严重,进入特高含水期后,注采矛盾突出,自然递减率达到14.8%,产量快速下降。为减缓递减,改善开发效果,开展了开发技术对策研究。针对主力油层主体部位动用程度高,水淹严重的状况,通过不稳定注水和优化油井采液强度,实现控水稳油;针对局部注采不完善,储量水驱动用程度低的状况,通过完善和恢复注采井网,提高储量水驱动用程度;对合采合注井,通过分层注水和封堵高含水层,减缓层间矛盾;对采出程度低,含水率低的砂体边部和非主力油层,通过储层改造、分层注水、单层开采等措施,提高储量动用程度。区块开发效果明显改善,年递减率下降至4.1%,基本保持稳定,采收率进一步提高,由30.7%提高到32.0%。