基于FA-BP神经网络的生姜干燥含水率预测

为探索生姜的干燥特性,并实现生姜干燥的含水率预测,研究了不同干燥温度(50、55、60℃)、干燥风速(1.0、2.0、3.0m/s)、切片长度(30、35、40mm)对生姜干燥时间和干燥速率的影响。结合BP神经网络自适应能力、泛化能力、学习能力强和萤火虫算法(FA)参数少、寻优能力强、收敛速度快等特点,将干燥温度、干燥风速、切片长度和干燥时间作为输入层,隐藏层个数为10,输出层为生姜的含水率,搭建一个拓扑结构为“4-10-1”的FA-BP神经网络模型。研究结果表明:干燥温度、干燥风速、切片长度都是影响生姜含水率的关键因素,增加干燥风速、提高干燥温度和减少切片长度能有效缩短生姜的干燥时间,提高干燥效率。选用萤火虫算法优化BP神经网络的权值和阈值,减少了神经网络的训练时间,提高了精准度,其含水率预测值与试验值之间的决定系数R2=0.999 02,均方根误差RMSE为0.002 99,含水率预测结果准确且迅速,能够为生姜干燥过程中的含水率在线预测提供科学依据。

基于机器学习算法的滑坡土壤含水率预测方法研究

土壤含水率是影响坡体稳定性的决定因素之一。针对滑坡体内部土壤水分信息难以准确感知的问题,建立了一种基于机器学习算法树突神经网络的土壤含水率预测模型(DDNN),通过分析土壤水分垂向变化特征和数据相关性确定关键的影响因子后,将水分预测模型DDNN与GA-BP、RF、RBFNN三种算法进行对比试验。发现DDNN预测模型的拟合优度R2最高为0.998,均方根误差和平均绝对误差均最小,分别为0.091、0.059,其预测精度明显高于其他三种算法。并采用关系谱探究了相关影响因素对土壤含水率的敏感程度。结果表明,敏感度由高到低依次为气温、降水、初始水分、风速、地温,研究结果可为滑坡体稳定性分析提供技术方法支撑。

基于BP神经网络的陈皮干燥含水率预测

为探索陈皮的热泵干燥特性,并实现热泵干燥过程中陈皮的含水率预测,研究了不同干燥温度(50、55、60℃)、干燥风速(1.0、2.0、3.0m/s)、堆叠厚度(20、30、40mm)对陈皮干燥时间和干燥速率的影响。将干燥温度、干燥风速、堆叠厚度和干燥时间作为输入层,隐藏层个数为10,陈皮的干燥含水率为输出层,搭建一个BP神经网络预测模型。研究结果表明:干燥温度、干燥风速和堆叠厚度都是影响陈皮干燥含水率的重要因素,提高干燥温度、增加干燥风速和减少堆叠厚度能够提高陈皮的干燥速率,缩短干燥时间。基于陈皮热泵干燥特性构建结构为“4-10-1”的BP神经网络模型,含水率预测值与实测值之间的均方误差MSE为0.00421,决定系数R^(2)=0.997,模型运行稳定,含水率预测结果准确且快速,能够为陈皮干燥过程中的含水率在线预测提供科学依据。

基于图像处理的雪茄烟叶晾制期间含水率预测模型比较

为探索雪茄烟叶晾制期间的水分变化规律并实现含水率的快速准确预测,在雪茄烟叶各个晾制阶段拍摄数字图像,同时以杀青烘干法测定烟叶含水率。提取图像中的颜色和纹理特征作为初始特征,经正交偏最小二乘(OPLS-DA)确定优选特征。分别以初始特征和优选特征为输入,含水率为输出,建立前馈神经网络(BPNN)、遗传算法优化前馈神经网络(GA-BPNN)、支持向量机(SVM)、遗传算法优化支持向量机(GA-SVM)、极限学习机(ELM)、粒子群算法优化极限学习机(PSO-ELM)模型。结果表明,(1)随着晾制时间推移,烟叶含水率逐渐降低,各阶段含水率差异显著;(2)优选特征建立的GA-SVM对全晾制阶段的含水率整体预测能力相较于其他模型表现最佳,决定系数(R^(2))和均方根误差(RMSE)分别为0.9693、0.0447;(3)优选特征建立的GA-SVM对各晾制阶段的含水率预测准确度较高,其中干筋期含水率预测准确度最低,但也高于87.0%。说明,采用OPLS-DA优选的颜色特征、纹理特征建立的GA-SVM可准确预测雪茄烟叶晾制期间的含水率。

南瓜片真空脉动干燥特性及含水率预测

为探索南瓜片真空脉动干燥特性,并实现干燥过程中南瓜的含水率预测,该文研究了不同常压保持时间、真空保持时间、干燥温度和切片厚度对南瓜干燥时间和速率的影响;利用温度传感器实时采集南瓜在干燥过程中的中心温度,阐述压力脉动过程对物料传热传质的影响;建立了输入层个数为5,隐藏层个数为11,输出层为南瓜含水率,结构为"5-11-1"的BP神经网络模型,实现对南瓜含水率实时预测。结果表明:真空保持时间和常压保持时间均对南瓜干燥时间有显著影响,干燥温度60℃,切片厚度7 mm条件下,常压保持时间10 min和真空保持时间9 min所用干燥时间最短,约为352 min;干燥温度和切片厚度均对干燥时间有显著影响,提高干燥温度、减少切片厚度能够有效缩短干燥时间。采用Levenberg-Marquardt算法为训练函数,经过有限次训练得到的BP神经网络模型,其预测值与实测值之间的决定系数R2为0.996 8,均方根误差RMSE为0.017 3,能够很好预测南瓜在真空脉动干燥过程中的含水率。研究结果为南瓜真空脉动应用以及含水率在线预测提供理论依据。

季节和降雨对细小可燃物含水率预测模型精度的影响

观察大兴安岭盘古地区的典型林分樟子松、白桦、兴安落叶松林的地表细小死可燃物含水率随不同季节变化的动态变化,应用气象要素回归法,分别使用无降雨数据、无降雨和有降雨混合数据及降雨数据,分春季、秋季和混合季节,建立了该地区森林地表可燃物含水率的统计预测模型,并研究了季节以及降雨对该类模型精度的影响。结果表明:季节和降雨对模型精度具有显著的影响,对于3种林型整体而言,混合模型的误差最大,可高达30%以上;秋季误差小于混合模型,大于春季预测模型;春季含水率预测模型精度最高,误差小于10%。无降雨模型预测效果最好,模型误差控制在3%以内,有降雨时段误差也可超过30%。如果采用区分季节和降雨时段建立可燃物含水率预测模型,据此做出的森林火险等级预报不会产生实质的影响,有助于提高火险等级预报的准确性。

大兴安岭地表细小死可燃物含水率预测模型

以大兴安岭地区南瓮河保护区落叶松林(Larix gmelinii)、蒙古栎林(Quercus mongolica Fischer)、落叶松-白桦混交林(Mixture of Larix gmelinii and Betula platyphylla)(阴坡、阳坡)、沟塘草甸等4种典型林分为研究对象,运用气象要素回归法,对春季防火期和秋季防火期内的地表细小死可燃物含水率动态进行测定,构建了不同防火期、不同林型地表死可燃物含水率的预测模型,分析了相应模型的预测误差。结果表明:同林型地表可燃物含水率在春季防火期和秋季防火期差异显著;在秋季防火期,5个典型林型的地表死可燃物含水率预测平均绝对误差为0.167,平均相对误差为0.218,低于春季防火期模型和春季-秋季混合模型;秋季防火期模型对可燃物含水率预测效果最好。气象要素回归法适用于南瓮河保护区典型林型地表死可燃物含水率预测。

油田年产油量与含水率预测方法

油田产量出现递减以后,无因次累计产量与无因次时间在直角坐标中是一条通过坐标原点斜率为1的直线,用这个直线方程可以预测任何油气田的产量变化动态。将这个无因次方程与甲型、丙型水驱特征曲线相结合,得到了两个预测油田含水率变化动态的经验公式,用这些公式预测油田含水率变化,结果是令人满意的。在介绍这一预测方法的基础上,运用国内外2个油田开发实例比较详细的说明了上述预测方法的应用过程,预测结果表明,与油田实际开发指标相吻合。

高含水期可动凝胶调驱含水率预测模型

砂岩油藏在中高含水期实施可动凝胶调驱后,含水率变化特征与水驱阶段不同,针对目前凝胶调驱后缺少解析模型定量预测含水率的问题,建立了凝胶调驱含水率预测模型。通过油田生产动态数据,依据相渗通式推导了水驱含水率预测模型,解释了含水率预测模型中各参数的物理意义,并建立凝胶调驱含水率预测模型。采用体积加权迭代法计算凝胶溶液等效黏度和残余阻力系数,表征凝胶调驱过程中的增油降水效果,对影响含水率变化形态的模型参数开展敏感性分析。研究表明,油藏非均质性与凝胶溶液注入孔隙体积倍数影响含水率下降幅度与漏斗分布宽度,凝胶溶液等效黏度与残余阻力系数对含水率下降幅度影响最为显著。选取二连盆地蒙古林砂岩油藏西部试验区进行测试,预测含水率绝对误差小于2%,精度符合工程要求,证明凝胶调驱含水率预测模型具有可行性。

三元复合驱含水率预测

三元复合驱技术可以使油井的含水率降低、提高采收率,但对三元复合驱过程中含水率的预测没有一种准确快的方法,需对其进一步研究。三元复合驱常见的含水率变化类型有√型、V+√型、V型、浅锅底型和W型等5种,本文对这五种类型给出了相应的含水率预测公式,并用V+√型区块进行验证,证明含水率预测公式精度较高,满足现场要求。

含水率预测的翁氏模型的求解

基于陈元千教授对翁氏逻辑斯谛施回模型对含水率预测的推导，建立了该模型的求解方法。油田实际应用表明，此方法具有简单、方便且精度较高的特点。

山楂微波干燥特性及含水率预测

为探索山楂微波干燥特性,并实现干燥过程中含水率预测,研究了干燥温度(50、60、70℃)、相对湿度(5%、15%、30%、50%、70%)对山楂干燥特性及品质影响;建立了极限学习机(ELM)神经网络,实现对山楂含水率预测。结果表明:干燥温度60℃、相对湿度为30%为最佳干燥条件,山楂色泽变化最小,V_(C)含量最高,总黄酮含量较高。建立了结构为"3-8-1"的ELM含水率模型,其预测值与实验值之间的决定系数R^(2)为0.996,均方根误差RMSE为0.00952,能够有效地预测山楂微波干燥过程中的含水率。研究结果为山楂微波干燥应用及含水率在线预测提供理论依据。

基于BAS-BPNN模型的季节性冻融期土壤含水率预测

季节性冻融期土壤含水率对干旱半干旱区春耕下种及作物生长起决定性作用,土壤含水率预测对了解土壤墒情、实施春灌具有一定的指导意义。根据114组冻融期气象观测资料和土壤含水率实测数据,采用主成分分析法在影响土壤含水率的9个影响因子中提取出7个主要因子,建立了基于天牛须搜索(BAS)算法的优化BP神经网络(BPNN)模型,即BAS-BPNN模型,分析了模型的土壤含水率预测结果,并与同类的BP模型、PSO-BPNN模型和GA-BPNN模型的预测结果进行了对比。结果表明:BAS-BPNN模型训练集预测值与实测值的决定系数为0.9178,相对误差为8.65;测试集预测值与实测值的决定系数为0.9096,相对误差为9.08。BAS-BPNN模型比其他3种模型的决定系数高且相对误差小。与其他优化算法相比,BAS-BPNN模型寻优及收敛速度快,对冻融期土壤含水率预测精度更高,不失为一种较好的预测冻融期土壤含水率的方法。

基于特高含水期相渗规律的含水率预测新模型

目前常用的含水率预测方法主要包括Gompertz模型、Logistic模型和Usher模型,这三种方法缺乏理论依据,只反映了含水率与时间的统计规律,而常用的水驱规律曲线虽能反映渗流理论,但进入特高含水期后油水相对渗透率比值与含水饱和度在半对数曲线上偏离直线关系,不能用于特高含水期含水率预测。因此,本文深入研究特高含水期相渗曲线变化规律,建立了反映含水率与采出程度关系的含水率预测新模型,能够真实体现特高含水期油水地下渗流特征,预测更为准确。研究结果表明,与其他三种方法相比,含水率预测新模型预测精度提高至少3个百分点以上,为特高含水期水驱油藏开发规划制定提供了理论依据。

含水率预测模型的改进与应用

Logistic含水率预测模型和Yu含水率预测模型是最为简单、常用的含水率预测模型,但由于其渗流特征不明、模型优选技术缺乏,尤其是模型中待定参数与动态参数和静态参数关系不确定,使得各种控水措施缺乏理论支持,并且含水率预测应用显得随意。为此,在Willhite油相相渗关系式及其改进式的基础上,结合艾富罗斯实验结果,导出了4种改进的含水率预测模型及其对应水相相渗关系式。这些改进的含水率预测模型在特定条件下,可转化为Logistic含水率预测模型或Yu含水率预测模型,因而具备一定的广义性。对4种含水率预测模型的含水率变化特征进行分析认为,双曲式含水率预测模型适用于拟合"G"形含水率与开发时间变化规律;指数式含水率预测模型适用于拟合"S"形含水率与开发时间变化规律;调和式和复杂指数式含水率预测模型既可拟合"G"形含水率与开发时间变化规律,也可拟合"S"形含水率与开发时间变化规律。通过大庆油田萨北过渡带开发区块、平湖油气田H2油藏和雁木西油田古近-新近系油藏的应用,改进的含水率预测模型拟合精度高、效果较好,值得其他油田借鉴。

低渗透率储层MDT泵抽油气突破及动态含水率预测

电缆地层测试器井下泵抽取样过程动态资料反映丰富地质信息,从泵抽取样仪器作业过程出发,利用仪器监测的瞬时含水率数据编程实现泵抽取样过程中周期平均含水率的计算,实现油气突破时间和稳定时间等关键参数的自动拾取。通过区域统计分析了泵抽过程中含水率变化的影响因素,获得南海西部不同油田纯油气层泵抽取样油气突破时间预测模型,为现场作业提供指导。建立纯油气层含水率(泥浆滤液)随泵抽时间变化规律的预测模型,并在低渗透率储层实际泵抽点进行了含水率验证分析,取得了较好的应用效果。

BP神经网络在玉米干燥含水率预测中的研究

针对粮食干燥后含水率不一致这一问题,本研究根据农场测得实验数据为依据,采用入机初始含水率,烘干塔热风温度,入机玉米温度为输入量,排粮电机转速为输出量,构建BP神经网络玉米出机含水率预测模型。实验证明,通过与实际排粮电机转速作比较,该模型预测排粮电机转速误差在-5~5 r/min,预测值和实际值相关系数R为0.98419,证明该模型可以有效预测排粮电机转速和出机玉米含水率。

基于水淹评价的多层合采井含水率预测方法

针对多层油藏双高阶段局部调整过程中新井综合含水难以准确预测的问题,以水淹层测井响应特征为切入点,在水淹定量评价的基础上,结合水电相似原理和两相渗流理论,建立了多段油层合采井综合含水率定量表征模型。解析式表明,与综合含水率直接相关的两个动态参数为单层段的流度和含水率,可通过测井解释的驱油效率换算得到。以渤海某注水开发油田Sand-2砂体为例,基于水淹定量评价结果,结合油藏工程方法对7口井投产初期的含水率进行预测,投产动态表明,新方法预测准确度较高,弥补了目前矿场多层油藏综合含水率预测方法的局限性。

海上变井网多层油藏含水率预测技术及应用

渤海P油田采用多层合采、油井不断侧钻的方式进行开发,储层水敏导致平面产液结构差异大,且测试资料较少,储层水淹状况及含水率预测难度较大。为了研究储层水淹状况,综合利用地质、动态、生产、测井、水驱油试验等资料,通过油藏工程法对复杂地质及开发条件下的储层含水率进行定量描述,形成了一套适用于海上变井网多层合采油田油藏工程法含水率预测技术。储层含水定量描述结果表明:渤海P油田储层纵向上Ⅰ类储层水驱波及较广、水淹严重,Ⅱ、Ⅲ类储层水驱波及相对局限、水淹较轻;平面上断层附近、平台相接区、无井控区及局部井控区水淹较轻,剩余油相对富集。在此基础上实施P油田加密调整井取得了较好的开发效果,表明提出的油藏工程法含水率预测技术有较高的精度。

基于气象因子的森林可燃物含水率预测

在分析影响森林可燃物含水率关键气象因子的基础上,利用多元回归、分类与回归树(CART)等方法分别构建了云南松(阴坡)、云南松(阳坡)、华南松和侧柏4种不同林型的活、死可燃物含水率预测模型。结果表明:多元回归模型对不同林型森林活、死可燃物含水率预测的平均相对误差介于5.90%~6.60%、20.1%~36.9%;CART模型在基于气象因子的森林可燃物含水率预测中适用,其对活可燃物含水率预测的最优平均相对误差(5.38%~7.00%)明显低于死可燃物(22.88%~26.64%),这与多元回归模型一致且精度普遍更高,同时解决了多元回归模型无法预测云南松(阳坡)活可燃物含水率的问题。