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应用加权滑动平均法定量预测砂体
被引量:
3
1
作者
刘吉余
张靖
吕靖
《河南石油》
1997年第4期6-7,14,共3页
井间砂体定量预测一直是人们关注的热点问题。本文给出了一种简便的预测方法-加权滑动平均法,分析了该方法的原理及各项参数的意义,同时给出了预测砂体的计算步骤。采用交叉验证的方法检验了这种方法的可行性及适用性,并同距离平方...
井间砂体定量预测一直是人们关注的热点问题。本文给出了一种简便的预测方法-加权滑动平均法,分析了该方法的原理及各项参数的意义,同时给出了预测砂体的计算步骤。采用交叉验证的方法检验了这种方法的可行性及适用性,并同距离平方反比法和克里格法进行了比较。结果表明,采用本文给出的预测方法,计算简单,快捷,便于计算机实现,且能够达到比较高的预测精度。
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关键词
加权滑动平均法
储层参数
油藏描述
砂体
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职称材料
基于LSTM−Adam的刮板输送机链传动系统故障预警方法
被引量:
7
2
作者
李博
郭星燃
+2 位作者
李娟莉
王学文
夏蕊
《工矿自动化》
CSCD
北大核心
2023年第9期140-146,共7页
刮板输送机链传动系统由于承受复杂载荷作用导致故障频发,然而传统的故障诊断需要大量的先验知识和主观干预,对技术人员要求高。为实现刮板输送机链传动系统故障预警的自主性、准确性与高效性,利用深度学习强大的数据挖掘能力,提出了基...
刮板输送机链传动系统由于承受复杂载荷作用导致故障频发,然而传统的故障诊断需要大量的先验知识和主观干预,对技术人员要求高。为实现刮板输送机链传动系统故障预警的自主性、准确性与高效性,利用深度学习强大的数据挖掘能力,提出了基于LSTM−Adam的刮板输送机链传动系统故障预警方法。首先,基于组态技术搭建刮板输送机工况监测系统,采集减速器输出轴转矩及转速、中部槽中板压力、刮板竖直方向振动加速度及刮板链运行方向应变等刮板输送机实时运行数据,并对数据进行清洗和min−max归一化处理,为故障预警提供数据支撑;然后,基于LSTM搭建预测模型,并采用Adam优化算法对其进行训练和优化,得到最优LSTM−Adam预测模型;最后,将刮板输送机实时运行数据导入LSTM−Adam预测模型,得到刮板输送机运行参数预测值,使用滑动加权平均法计算预测值与真实值之间的残差,并将正常运行工况下同类数据的最大残差作为预警阈值,当残差超过预警阈值时进行预警。试验结果表明:LSTM−Adam预测模型能够准确预测出刮板链应变数据的变化趋势,并对卡链与断链故障准确做出预警。
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关键词
刮板输送机
链传动系统
故障预警
LSTM
ADAM
滑动
加权
平均法
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职称材料
题名
应用加权滑动平均法定量预测砂体
被引量:
3
1
作者
刘吉余
张靖
吕靖
机构
大庆石油学院
出处
《河南石油》
1997年第4期6-7,14,共3页
基金
中国石油天然气总公司"八五"科技攻关项目
文摘
井间砂体定量预测一直是人们关注的热点问题。本文给出了一种简便的预测方法-加权滑动平均法,分析了该方法的原理及各项参数的意义,同时给出了预测砂体的计算步骤。采用交叉验证的方法检验了这种方法的可行性及适用性,并同距离平方反比法和克里格法进行了比较。结果表明,采用本文给出的预测方法,计算简单,快捷,便于计算机实现,且能够达到比较高的预测精度。
关键词
加权滑动平均法
储层参数
油藏描述
砂体
Keywords
(Weighted sliding average), Reservoir parameter, (Cross test), Prediction accuracy, Statistical analysis
分类号
P618.130.2 [天文地球—矿床学]
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职称材料
题名
基于LSTM−Adam的刮板输送机链传动系统故障预警方法
被引量:
7
2
作者
李博
郭星燃
李娟莉
王学文
夏蕊
机构
太原理工大学机械与运载工程学院
煤矿综采装备山西省重点实验室
出处
《工矿自动化》
CSCD
北大核心
2023年第9期140-146,共7页
基金
国家自然科学基金项目(52204149)
山西省科技重大专项计划“揭榜计划”项目(202101020101021)
+2 种基金
山西省基础研究计划项目(202103021223080)
山西省研究生实践创新项目(2023SJ052)
太原理工大学校基金项目(2022QN006)。
文摘
刮板输送机链传动系统由于承受复杂载荷作用导致故障频发,然而传统的故障诊断需要大量的先验知识和主观干预,对技术人员要求高。为实现刮板输送机链传动系统故障预警的自主性、准确性与高效性,利用深度学习强大的数据挖掘能力,提出了基于LSTM−Adam的刮板输送机链传动系统故障预警方法。首先,基于组态技术搭建刮板输送机工况监测系统,采集减速器输出轴转矩及转速、中部槽中板压力、刮板竖直方向振动加速度及刮板链运行方向应变等刮板输送机实时运行数据,并对数据进行清洗和min−max归一化处理,为故障预警提供数据支撑;然后,基于LSTM搭建预测模型,并采用Adam优化算法对其进行训练和优化,得到最优LSTM−Adam预测模型;最后,将刮板输送机实时运行数据导入LSTM−Adam预测模型,得到刮板输送机运行参数预测值,使用滑动加权平均法计算预测值与真实值之间的残差,并将正常运行工况下同类数据的最大残差作为预警阈值,当残差超过预警阈值时进行预警。试验结果表明:LSTM−Adam预测模型能够准确预测出刮板链应变数据的变化趋势,并对卡链与断链故障准确做出预警。
关键词
刮板输送机
链传动系统
故障预警
LSTM
ADAM
滑动
加权
平均法
Keywords
scraper conveyor
chain transmission system
fault warning
LSTM
Adam
sliding weighted average method
分类号
TD528 [矿业工程—矿山机电]
TD634 [矿业工程—矿山机电]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
应用加权滑动平均法定量预测砂体
刘吉余
张靖
吕靖
《河南石油》
1997
3
下载PDF
职称材料
2
基于LSTM−Adam的刮板输送机链传动系统故障预警方法
李博
郭星燃
李娟莉
王学文
夏蕊
《工矿自动化》
CSCD
北大核心
2023
7
下载PDF
职称材料
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