多尺度Retinex模型的肝脏超声图像增强算法

基于多尺度Retinex(Multi-scale Retinex,MSR)模型的图像增强方法是一种基于人眼视觉原理的图像增强方法,能同时有效实现图像的动态范围压缩和颜色保真。本文融合Retinex理论,采用3个尺度的Retinex算法对肝脏超声图像进行增强处理,提取经MSR算法增强处理后的正常肝脏和脂肪肝图像的灰度均值、对比度和信息熵参数,并与直方图均衡化算法、同态滤波算法进行对比。实验结果表明:肝脏超声图像经MSR算法增强处理后,提高了图像特征参数(对比度、信息熵)的区分度,增强了图像暗区的对比度和清晰度,改善了图像视觉质量,能有效辅助临床诊断。

海域重力异常模型的多尺度分析

不同于传统的重力异常模型精度分析方法,本文以马里亚纳海沟区域(140°E—150°E,10°N—20°N)为例,利用DOG球面小波提取了DTU10、DTU17和SIO V32.1模型在不同波段内的重力异常信号,对模型间的差异进行了深入分析,并对基于径向基函数的不同深度、不同分辨率的多尺度分析进行了尝试。利用DOG球面小波对各模型多尺度分析的结果表明,随着尺度变小,模型间的差异在变大;DTU10、DTU17模型间的差异主要集中在10.9~43.6 km的波段内,分布在海岸、海沟、海底山附近,体现了Cryosat-2、Jason-1/GM观测数据和FES2014海潮模型的贡献;受模型构建方法不同、观测数据增多和波形重跟踪的影响,DTU17、SIO V32.1模型的差异大于DTU10、DTU17之间的差异。对传统径向基函数进行了改进,实现了多深度、多空间分辨率情况下径向基函数多尺度分析,结果略优于单一深度、单一空间分辨率径向基函数构建结果,有望应用于多源数据的重力场模型构建。

混合式抽水蓄能电站群容量计算研究Ⅱ:多尺度嵌套容量计算模型及实例

基于流域梯级水电站增建混合式抽水蓄能电站(简称混蓄电站),对保障新型电力系统安全稳定运行、促进新能源大规模发展和消纳具有重要意义。研究提出基于多尺度嵌套调度模型的混蓄电站群容量计算模型,该模型嵌套含混蓄电站的梯级水电站短期调峰模型、考虑短期调峰与综合利用供水任务的梯级水电站中长期优化调度模型两大核心模块;此外,针对该容量计算模型的高维特征,提出基于代理模型思想的求解方法。以黄河上游待规划的大型混蓄电站群为实例,分别计算混蓄电站单独开发、梯级开发、整体开发三种模式下电站装机容量以及抽水调峰效益,并推导理论公式揭示混蓄电站抽发循环效率及抽水时长对电站装机容量的影响机制。实例计算取得的结果:龙羊峡-拉西瓦混蓄电站推荐采用水泵机组+可逆式抽蓄机组形式开发,单独开发模式下,推荐装机160万kW;当其与拉西瓦-尼那混蓄电站梯级开发时,推荐装机205万kW。当混蓄电站设计抽水时长减小时,其装机容量可增加,调峰能力变大,但电站抽水耗电调峰效益不变。拉西瓦-尼那、李家峡-直岗拉卡、公伯峡-苏只混蓄电站推荐装机分别为75万、16万和59万kW。4座混蓄电站整体开发模式下,可用于新能源消纳的抽水调峰电量为年均87.42亿kWh。

基于改进小波阈值函数和全尺度Retinex的红外图像融合增强算法

针对现有红外图像增强算法存在信噪比低、细节模糊、清晰度差等问题,本文提出基于改进小波阈值函数和全尺度Retinex的红外图像融合增强算法。首先,为克服尺度参数固定和光线散射导致红外图像退化的问题,利用大气透射率得到Retinex尺度参数的全尺度映射图,从而有效提高图像的清晰度,并将输入图像和使用全尺度Retinex处理后的输入图像作为算法的第一个输入和第二个输入。其次,为解决传统小波阈值函数在图像降噪过程中存在伪影、细节丢失等问题,设计改进小波阈值函数,通过引入尺度因子,在计算每层高频子图小波系数后,能根据该层数自适应调整尺度因子,并引入调节因子,结合指数函数,使该函数不仅能抑制高频子图噪声,还能极大程度保留细节信息。然后,使用小波图像融合的方式融合输入的高频子图和低频子图,进一步提高输出图像的纹理细节。主客观仿真结果表明,所提算法比其它对比算法具有更好的降噪和细节突出能力,并能提高红外图像的人眼视觉效果。最后,本文算法应用于红外成像模块采集的红外图像增强,效果良好,表明本文方法具有实用性。

基于VIC模型的三峡库区流域小时尺度实时洪水预报

VIC模型在流域面积大于3 000 km^(2)的大型流域日或月尺度洪水模拟中表现出良好的适用性,而在大型流域小时尺度实时洪水预报过程中的适用性尚未得到验证。以三峡库区大型流域为例,通过建立小时尺度VIC分布式洪水预报模型,构建三峡库区流域实时滚动洪水预报方案,将VIC分布式洪水预报模型实地化部署并应用于2022及2023年三峡库区实时洪水预报。结果表明:VIC模型应用于2014—2021年三峡库区各子流域历史洪水模拟,率定期和验证期的洪量、洪峰平均合格率均在80%以上,确定性系数均值在0.70以上,构建的VIC分布式洪水预报模型在三峡库区及其子流域洪水模拟中表现出良好的适用性;在2022及2023年三峡库区4场典型洪水的实时洪水预报中,径流深和洪峰的平均相对误差达到16.3%和5.0%,重点产流区产流量平均相对误差为7.8%,能够准确把握库区重点产流区的洪量及来水过程,因此VIC模型在大型流域小时尺度实时洪水预报中具有较大的应用潜力。

基于改进多尺度Retinex理论的海上图像去雾算法

针对传统去雾算法在海雾环境下处理得到的图像细节丢失、亮度偏暗及色彩失真等问题,提出了一种基于Retinex理论的海上图像去雾算法。首先,将图像转换到HSV空间,通过改进的多尺度Retinex增强算法对V通道单独处理获得照射分量。其次,将照射分量经过对数运算获得反射分量,与归一化处理后的H和S通道合并获得图像基础层。最后,通过引导滤波获得图像细节层,并与基础层合并进行自动白平衡处理,得到最终结果图像。试验证明,与暗通道先验算法及传统多尺度视网膜增强算法相比,提出的算法在标准差、平均梯度、峰值信噪比及结构相似性等评价指标方面均有所提升,海雾图像去雾质量得到有效增强,对提高海雾环境下船舶通航效率具有重要意义。

基于随机森林模型的GRACE数据3种空间降尺度对比

陆地水储量是赋存在陆地上各种形式水的综合体现,研究其时空变化对认识区域水循环过程和水资源调控等具有重要意义。然而现有陆地水储量变化数据实际分辨率较低,限制了其在中小流域或地区中的应用。针对这一问题,本文基于GRACE重力卫星和其后续卫星GRACE-FO反演的陆地水储量变化数据,首先采用随机森林模型,分别基于格点、区域(流域)和区域(全国)3种空间降尺度思路将GRACE数据降尺度至0.25°×0.25°,后结合GLDAS模型数据,基于水量平衡原理计算得到地下水储量变化数据,最后基于降尺度模型模拟效果和实测地下水位数据评估3种降尺度思路在全国的适用性。结果表明:随机森林模型能够较好地模拟驱动数据(降水、气温、植被条件指数和土壤水储量)与GRACE数据的统计关系,验证期格点降尺度思路的平均相关系数总体在0.6左右,区域降尺度思路的平均纳什效率系数、相关系数和均方根误差分别>0.5、>0.75和<6.6 cm,3种空间降尺度思路的模拟精度均满足基本要求;2003—2021年间,GRACE数据、格点降尺度、区域降尺度(流域)和区域降尺度(全国)得到的我国陆地水储量亏缺量分别约为119.5×10^(8)、62.4×10^(8)、121.1×10^(8)和121.8×10^(8)m^(3)/a,地下水储量亏缺量分别约为230.0×10^(8)、171.8×10^(8)、235.6×10^(8)和236.4×10^(8)m^(3)/a,受制于样本数较少等原因,格点降尺度结果精度较差;两种区域降尺度思路得到的水储量变化速率均和原始GRACE数据基本一致,模拟结果均优于格点降尺度,且细化到流域的区域降尺度对地下水储量变化验证精度有一定的改善。区域降尺度具有适用性强、模拟精度高、计算效率高的优势,研究结果可为流域水资源可持续利用以及水资源规划等提供精细化的水储量变化数据。

考虑细观损伤的推进剂粘弹性多尺度本构模型研究

为了深入研究固体推进剂细观损伤行为及对其宏观力学性能的影响,在223~333 K温度下对硝酸酯增塑聚醚推进剂(NEPE)推进剂开展了单轴拉伸和应力松弛试验,获得了相应的应力应变曲线及松弛模量主曲线。在有限变形下开发了考虑细观损伤的非线性粘弹性本构模型,该模型通过将微空洞演化与温度、应变率、围压及循环加载损伤等因素关联实现对推进剂力学性能的多尺度分析。通过有限元软件ABAQUS对模型进行了二次开发,并基于试验数据确定了模型参数,之后将模型应用于预测推进剂在不同加载下的力学响应。结果表明,该模型能够准确预测推进剂在宽温(223~333 K)和加载速率(1~200 mm·min^(-1))下的单轴拉伸响应,并且适用于循环加载、围压试验和双轴加载试验,验证了该模型在复杂应力状态下的有效性。该模型所需参数较少且易于嵌入商用软件,可为发动机推装药结构完整性的多尺度分析提供一定的理论指导。

基于分布鲁棒模型预测控制的微电网多时间尺度优化调度

源荷多元不确定性给“源荷储”一体化微电网优化调度带来了诸多挑战,但传统方案存在优化模型过于片面极端和时间尺度单一导致调度不合理的问题,无法兼顾可靠性和经济性,并且难以协调不确定性分析方法与不同时间尺度之间的配合关系。文中基于数据驱动的多离散场景分布鲁棒方法,提出一种微电网两阶段分布鲁棒日前优化调度模型,使用列和约束生成算法进行求解。结合改进分布鲁棒优化的不确定方法、多时间尺度调度策略和模型预测控制理论,通过逐级细化调度时间尺度和减小预测周期的长度来提高精度,以最小化发电成本以及调节成本等为目标建立日前-日内多时间尺度滚动优化调度模型,较大程度上抵抗系统不确定性因素的影响。结合算例仿真分析,进一步说明了所提模型能够有效消纳新能源、降低运行成本同时兼顾安全性和经济性。

基于数字露头的多尺度裂缝模型建立及其对地下裂缝预测指导

塔里木盆地台盆区发育大面积的深层碳酸盐岩油气藏,构造裂缝是深层碳酸盐岩油气藏重要的储层渗流通道和储集空间,但受多种地质因素的影响其分布具有强烈的非均质性,目前无一套有效的技术方法解决储层多尺度裂缝定量化表征的难题。利用数字露头技术,建立露头区三维数字模型,并在此基础上开展露头裂缝识别及裂缝参数的定量描述。基于露头裂缝研究成果,对于不同尺度裂缝的发育特点采用不同的建模方法,针对大、中尺度裂缝,分别采用确定性建模方法和基于分维理论的优化融合建模方法;面对小尺度裂缝建模复杂的难题,利用多元信息融合方法融合断层走向模型、距断层距离模型以及地层构造曲率模型建立小尺度裂缝综合发育概率体,以裂缝综合发育概率体为约束,多元数据协同模拟构建小尺度裂缝网络模型。结果表明:在同一网格体系下,将多尺度裂缝模型及构造模型叠加获得露头原型地质模型。将露头原型地质模型研究成果应用于塔里木盆地跃满地区地下储层裂缝建模中,分尺度描述了裂缝产状、密度等主要建模参数,确定了裂缝发育主控因素,并结合井点裂缝分析成果,构建了储层多尺度裂缝网络模型,与单井裂缝解释、生产资料吻合度较好。实例研究表明露头原型地质模型研究成果可以为地下储层裂缝建模提供重要的研究思路和地质依据。

用于大尺度模型发动机高频PLIF测量的脉冲串紫外激光系统

针对大尺度模型发动机试验台工作时间短(~百毫秒到秒量级)和激光能量要求高(>1 mJ)的特点,常规的紫外激光系统不能满足发动机燃烧流场精细化测量需求,要求用于高频平面激光诱导荧光(PLIF)测量的紫外激光系统同时满足脉冲串时间间隔短和激光输出能量高,并且系统具有高可靠性和环境适应性。设计了一套用于真实发动机地面试验台高频PLIF测量的脉冲串紫外激光系统,能够获取有效的火焰动力学数据。脉冲串紫外激光系统采用自主研制的脉冲串模式激光器泵浦染料激光器,具备能量监测、波长监测和片光分布监测等功能,可以校正激光参数对测量结果的影响。其中脉冲串模式激光器采用电光调Q、脉冲串模式和MOPA技术,使输出的泵浦激光具有高脉冲能量(~50 mJ@532 nm)、短脉冲宽度(~10.8 ns)和较高的脉冲串频率(20 Hz)。脉冲串紫外激光系统的串时间间隔为50 ms,是国外激光器脉冲串间隔时间的1/200;系统整体转换效率为6%,紫外单脉冲能量为2.95 mJ@283 nm,是国外连续脉冲激光器典型能量值的7倍。为满足发动机地面试验台测量需求,自主集成了工程可用的高可靠性移动式10 kHz PLIF测量系统,具有抗震、防潮和防尘等功能,提升了高频PLIF系统的环境适应能力。国内首次在中国空气动力研究与发展中心的脉冲燃烧风洞上实现了大尺度模型发动机燃烧流场远距离大视场成像测量(~15 cm),获得了高信噪比的氢燃料及乙烯燃料高动态燃烧过程可视化结果。未来可结合光谱图像特征提取与分析方法对其燃烧状态和动态过程开展研究,为发动机复杂流动燃烧机理研究、CFD仿真和发动机设计水平提升提供支撑。

基于模型预测控制的高比例可再生能源电力系统多时间尺度动态可靠优化调度

提出基于模型预测控制的高比例可再生能源电力系统多时间尺度动态可靠优化调度方法,通过日前优化调度、日内滚动优化、运行风险计算及反馈校正几个环节,对可再生能源发电和系统内可调资源进行最优调度。日内实时调度阶段,基于日前调度计划和实时运行状况,采用回归预测算法,自适应选择重要变量预测系统未来运行状态,通过吉布斯抽样得到关键变量的概率密度,快速量化系统下一时刻的运行风险,并将风险反馈至日内滚动优化阶段,重复进行可靠优化调度。仿真算例结果验证所提方法的适应性和可行性。

网格尺度对三维水动力模型模拟滨海地区潮流特性影响的数值分析

构建了三门湾三维水动力模型,将计算结果与实测资料进行对比分析后设置了不同的网格尺度,对三个断面和四个典型点的潮流特性进行了分析。结果表明:当研究水域为港汊较多、地形复杂的海湾时,数值模拟计算值的相对偏差会随着网格尺度增大而增大,当网格尺度增大到一定值时,相对偏差会由于多种误差的正负累积而趋于稳定。地形是影响潮流计算的关键因素,在地形变化剧烈和水深较小的潮间带水域的潮差和流速值相对变化较大,在水深较大的平坦区域则几乎不受网格尺度的影响;流向对网格尺度的敏感程度较低,与网格尺度无明显关系;水平涡粘系数与网格面积呈正相关,且网格面积对流速变形率Sij较大处影响较大。综合分析,在进行潮流计算时,需要在地形复杂的岸边、水深较小的潮间带以及岛屿间进行网格的加密处理,考虑计算时间、模型计算的稳定收敛以及计算值的精确度等因素,确定合适的计算网格尺度,使得计算结果满足精度要求。

基于Retinex增强的多尺度分解的红外与可见光图像融合算法

针对传统红外与可见光图像融合算法在低照度条件下融合结果对比度差、目标边际模糊、背景细节信息丢失等问题,提出一种基于Retinex增强的多尺度分解的红外与可见光图像融合算法。首先,利用Retinex对弱可见光图像进行单尺度Retinex(SSR)算法信息增强处理;其次,利用交叉双边滤波对源图像进行多尺度分解,先后得到图像的基层图像信息和细节层图像信息,对基础层图像采用绝对值取大策略和引导滤波相结合的融合方法,对细节层图像采用构建权重图和显著图的融合方法;最后,将处理后的基础层图像和细节层图像加权得到融合图像。从主观分析来看,本文方法可以有效提取和融合源图像中的重要信息,得到融合质量高、视觉效果自然清晰的图像。从客观评价来看,多组图像融合结果表明,本文所提方法的AG、SF、CE和FMI指标均较好。

基于全阶模型的直驱风电机组多时间尺度等效惯量机理建模

构建风电机组的等效惯量模型是开展风电场暂态支撑定量分析与优化控制工作的关键基础,在转动惯量降低、频率特性劣化的高比例可再生能源电网场景下尤其关键。然而,现有模型研究往往结合分析目标侧重若干环节而未能建立全环节的完整模型,也未能揭示不同时间尺度降阶模型与计算精度的关系。首先,以直驱风电机组为对象,在对比风电等效惯量与同步机惯量在机理和实现方式等方面差异的基础上,分析了机械、控制、电气等环节对风电等效惯量的动态影响,建立了风电机组的频率响应全阶模型。然后,基于奇异摄动理论推导了考虑不同时间尺度动态的等效惯量降阶模型,应用瓦西里耶娃理论推导了误差与模型时间尺度之间的关系。最后,采用电磁暂态仿真算例验证了全阶机理模型的有效性及不同降阶模型的精度水平。

基于肝循环几何多尺度模型的TIPS术后门静脉血压预测

目的经颈静脉肝内门体分流术(TIPS)通过在门静脉与肝静脉之间置入支架建立分流道降低门静脉血压(PVP),是临床上治疗门静脉高压的常用术式之一。临床研究表明,支架直径偏小无法有效降低PVP,偏大则会显著增加肝性脑病发生风险。临床共识指出了TIPS术后PVP合理范围,但在目前的临床实践中,支架直径的选择通常基于操作者经验,尚无手段可在术前预测采用不同直径支架时的术后PVP。因此,本研究旨在构建肝循环血流动力学计算模型,实现对TIPS术后PVP的预测。方法本研究前瞻性地收集18例门静脉高压患者TIPS前后的临床数据,构建0~3维耦合的几何多尺度血流动力学计算模型。首先通过数值实验量化分析多种因素的影响,之后通过将计算结果与实测结果对比,验证该模型对TIPS术后PVP预测的准确性。结果数值实验结果表明,分流道直径与测压导管的存在对术后PVP影响较大,肝动脉阻抗、肝血窦前后压降比、门体侧支循环阻抗也有一定影响,而门静脉上下游分支的流量分配比影响较小。统计分析结果表明计算值与实测值具有较好的一致性。结论本研究所构建的肝循环几何多尺度计算模型可基于TIPS支架置入前的临床数据预测术后PVP,相关成果有望在术前辅助TIPS支架直径的选择,从而促进TIPS治疗的个体化与精准化。

基于“配料法”的渠江流域短时强降水中尺度概念模型及物理量配置

本文利用2010—2020年高空和地面观测资料,基于流型辨识法和配料法,建立了渠江流域短时强降水概念模型,对抬升条件、水汽条件和不稳定条件等物理量特征进行定量分析。结果表明:(1)渠江流域短时强降水按环流形势可分为3类6型,即副高边缘低槽类、高空低槽类、副高控制类三个大类,其中副高边缘低槽类分为低涡切变型、低空急流型和混合型,高空低槽类分为冷锋低槽型和短波槽型,副高控制类只有高空冷平流型。(2)副高边缘低槽类主要集中出现在6—9月,是发生最多的一类,占总个例数的64.5%;高空低槽类是3—5月和10—11月短时强降水的主要类别;副高控制类主要出现在8月,仅占1.7%。(3)副高边缘低槽类短时强降水具有范围大、时间长、降雨强的特点,高空低槽类短时强降水过程累计降水量小于副高边缘型,副高控制类短时强降水范围一般不大,但局地性强,通常还伴有雷电大风等对流性天气。(4)渠江流域短时强降水各类型的中尺度物理量阈值对于提高区域强降水预报水平具有一定的参考价值。

基于多尺度流模型的视觉异常检测研究

针对现有异常检测(Anomaly detection,AD)模型计算效率低和检测性能差等问题,提出一种多尺度流模型(Multi-scale normalizing flow,MS-Flow),通过多尺度交叉融合实现高效的视觉图像异常识别.具体地,在流模型(Normalizing flow,NF)内部构建层级式的多尺度架构来避免多通道数据的冗余交叉计算,同时保证网络的多尺度表达能力.此外,设计的层级感知模块通过逐层级的多粒度特征融合,在细粒度级别表达多尺度特征,有效地提高分布估计的精确性.该方法是一个平衡检测精度与计算效率的解决方案.在两个公开数据集上的实验表明,所提方法相较于以往的检测模型能够获得更高的检测精度(在MVTec AD和BTAD数据集上的平均AUROC(Area under the receiver operating characteristics)分别为99.7%和96.0%),同时具有更高的计算效率,浮点运算次数(Floating point operations,FLOPs)约为CS-Flow的1/8.

基于多尺度风格自适应的手写维文识别模型

基于字符形态与书写风格的强关联性,提出一种多尺度风格自适应的手写维文识别模型,模型从浅层笔划到深层序列建模多尺度风格特征,提高对手写风格的自适应能力。针对手写维文特点改进Transformer提取多尺度笔划特征;构建多尺度风格自适应模块提取序列特征;构建特征泛化融合模块对笔划特征和序列特征进行深度融合,提升识别效果。实验结果表明,该模型在真实手写维文测试集WER、CER分别下降3.75%、0.19%,在IAM数据集中验证了模型迁移性。

多域多尺度分布式C2模型框架及海上搜救应用分析

传统的应急响应及搜救行动的指挥控制(Command and Control,C2)活动以经典理论OODA环为指导。该模式可以快速、有效地指导救援现场的组织指挥活动。但当事件规模较大,响应层级较高时,该模式失去效用。论文针对以上问题,结合C2活动过程机理的尺度关联性,运用PREA环&OODA环理论,建立了多域多尺度分布式C2模型框架。该模型在不同尺度(层级)的C2活动采用不同的理论指导,完整地描述了搜救C2活动从宏观到微观的指挥决策过程。论文将该模型应用分析至海上搜救领域,指导海上搜救行动。海上搜救的应用分析表明,多域多尺度分布式C2模型框架对海上应急救援指挥体系建设具有现实指导意义。