Overview of the CMIP6 Historical Experiment Datasets with the Climate System Model CAS FGOALS-f3-L

The three-member historical simulations by the Chinese Academy of Sciences Flexible Global Ocean–Atmosphere–Land System model,version f3-L(CAS FGOALS-f3-L),which is contributing to phase 6 of the Coupled Model Intercomparison Project(CMIP6),are described in this study.The details of the CAS FGOALS-f3-L model,experiment settings and output datasets are briefly introduced.The datasets include monthly and daily outputs from the atmospheric,oceanic,land and sea-ice component models of CAS FGOALS-f3-L,and all these data have been published online in the Earth System Grid Federation(ESGF,https://esgf-node.llnl.gov/projects/cmip6/).The three ensembles are initialized from the 600th,650th and 700th model year of the preindustrial experiment(piControl)and forced by the same historical forcing provided by CMIP6 from 1850 to 2014.The performance of the coupled model is validated in comparison with some recent observed atmospheric and oceanic datasets.It is shown that CAS FGOALS-f3-L is able to reproduce the main features of the modern climate,including the climatology of air surface temperature and precipitation,the long-term changes in global mean surface air temperature,ocean heat content and sea surface steric height,and the horizontal and vertical distribution of temperature in the ocean and atmosphere.Meanwhile,like other state-of-the-art coupled GCMs,there are still some obvious biases in the historical simulations,which are also illustrated.This paper can help users to better understand the advantages and biases of the model and the datasets。

The CMIP6 Historical Simulation Datasets Produced by the Climate System Model CAMS-CSM

This paper describes the historical simulations produced by the Chinese Academy of Meteorological Sciences(CAMS)climate system model(CAMS-CSM),which are contributing to phase 6 of the Coupled Model Intercomparison Project(CMIP6).The model description,experiment design and model outputs are presented.Three members’historical experiments are conducted by CAMS-CSM,with two members starting from different initial conditions,and one excluding the stratospheric aerosol to identify the effect of volcanic eruptions.The outputs of the historical experiments are also validated using observational data.It is found that the model can reproduce the climatological mean states and seasonal cycle of the major climate system quantities,including the surface air temperature,precipitation,and the equatorial thermocline.The long-term trend of air temperature and precipitation is also reasonably captured by CAMS-CSM.There are still some biases in the model that need further improvement.This paper can help the users to better understand the performance and the datasets of CAMS-CSM.

CAS FGOALS-f3-H Dataset for the High-Resolution Model Intercomparison Project(HighResMIP)Tier 2

Following the High-Resolution Model Intercomparison Project(HighResMIP)Tier 2 protocol under the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6(CMIP6),three numerical experiments are conducted with the Chinese Academy of Sciences Flexible Global Ocean-Atmosphere-Land System Model,version f3-H(CAS FGOALS-f3-H),and a 101-year(1950–2050)global high-resolution simulation dataset is presented in this study.The basic configuration of the FGOALSf3-H model and numerical experiments design are briefly described,and then the historical simulation is validated.Forced by observed radiative agents from 1950 to 2014,the coupled model essentially reproduces the observed long-term trends of temperature,precipitation,and sea ice extent,as well as the large-scale pattern of temperature and precipitation.With an approximate 0.25°horizontal resolution in the atmosphere and 0.1°in the ocean,the coupled models also simulate energetic western boundary currents and the Antarctic Circulation Current(ACC),reasonable characteristics of extreme precipitation,and realistic frontal scale air-sea interaction.The dataset and supporting detailed information have been published in the Earth System Grid Federation.

Datasets for the CMIP6 Scenario Model Intercomparison Project (ScenarioMIP) Simulations with the Coupled Model CAS FGOALS-f3-L

The datasets for the tier-1 Scenario Model Intercomparison Project(ScenarioMIP)experiments from the Chinese Academy of Sciences(CAS)Flexible Global Ocean-Atmosphere-Land System model,finite-volume version 3(CAS FGOALS-f3-L)are described in this study.ScenarioMIP is one of the core MIP experiments in phase 6 of the Coupled Model Intercomparison Project(CMIP6).Considering future CO2,CH4,N2O and other gases’concentrations,as well as land use,the design of ScenarioMIP involves eight pathways,including two tiers(tier-1 and tier-2)of priority.Tier-1 includes four combined Shared Socioeconomic Pathways(SSPs)with radiative forcing,i.e.,SSP1-2.6,SSP2-4.5,SSP3-7.0 and SSP5-8.5,in which the globally averaged radiative forcing at the top of the atmosphere around the year 2100 is approximately 2.6,4.5,7.0 and 8.5 W m−2,respectively.This study provides an introduction to the ScenarioMIP datasets of this model,such as their storage location,sizes,variables,etc.Preliminary analysis indicates that surface air temperatures will increase by about 1.89℃,3.07℃,4.06℃ and 5.17℃ by around 2100 under these four scenarios,respectively.Meanwhile,some other key climate variables,such as sea-ice extension,precipitation,heat content,and sea level rise,also show significant long-term trends associated with the radiative forcing increases.These datasets will help us understand how the climate will change under different anthropogenic and radiative forcings.

Multimode Process Monitoring Based on the Density-Based Support Vector Data Description

Complex industry processes often need multiple operation modes to meet the change of production conditions. In the same mode,there are discrete samples belonging to this mode. Therefore,it is important to consider the samples which are sparse in the mode.To solve this issue,a new approach called density-based support vector data description( DBSVDD) is proposed. In this article,an algorithm using Gaussian mixture model( GMM) with the DBSVDD technique is proposed for process monitoring. The GMM method is used to obtain the center of each mode and determine the number of the modes. Considering the complexity of the data distribution and discrete samples in monitoring process,the DBSVDD is utilized for process monitoring. Finally,the validity and effectiveness of the DBSVDD method are illustrated through the Tennessee Eastman( TE) process.

中国石油精细油藏描述技术新进展与展望

精细油藏描述研究是油田开发基础工作之一,其研究精度的不断提高,极大地促进了油田开发水平的提升。“十二五”和“十三五”期间,中国石油精细油藏描述研究针对多层砂岩油藏、复杂断块油藏、低渗透砂岩油藏、砾岩油藏、稠油油藏、特殊岩性油藏分别开展了技术攻关,形成了不同类型油藏配套技术系列。为了支撑剩余经济可采储量(SEC)储采平衡、老油田“压舱石”、采收率再提高、页岩油革命等“四大工程”,系统梳理中国石油精细油藏描述研究在5个方面的最新进展,分别是井震结合构造精细解释技术实现低级序断层定量描述,基于储层构型研究的单砂体刻画技术实现米级砂体描述预测,室内实验、数字岩心、物理模拟和数值模拟等方法技术实现综合剩余油表征,精细油藏描述成果平台建设实现研究过程协同共享和成果规范化存储管理,建章立制制定系列标准规范实现精细油藏描述研究规范化。通过系统总结精细油藏描述存在的8个方面问题,提出精细油藏描述的发展方向。

基于DBSVDD-RVR的多模态间歇过程质量变量在线软测量

现有的多模态间歇过程软测量未考虑过程数据的批次差异及过渡模态的复杂时变特性,影响了间歇过程模态识别的合理性及质量变量在线软测量的准确性。提出了一种基于双边界支持向量数据描述-相关向量回归(double boundary support vector data description-relevance vector regression,DBSVDD-RVR)的间歇过程质量变量在线软测量方法。依据间歇过程离线模态划分获得的各稳定及过渡模态历史数据,建立DBSVDD在线模态识别模型,并引入滑动窗,构建间歇过程在线模态识别策略,利用DBSVDD模型实现在线测量数据的模态识别;在此基础上,构建了基于超球体距离的数据相似度计算方法,选择过渡模态在线数据的相似建模数据集,建立过渡模态的即时学习RVR软测量模型,并依据历史数据建立各稳定模态的RVR软测量模型,实现间歇过程质量变量的在线软测量。青霉素发酵过程的实验结果表明,所提方法有效地提高了间歇过程模态识别的合理性和质量变量在线软测量的准确性。

基于健康码打卡数据的疫情轨迹描述模型研究

疫情深刻改变了世界格局,在现有的疫情时空建模分析中,缺乏对个体及其群体轨迹的准确描述,难以满足精准防疫需求。针对此问题,在分析现有的疫情时空分析方法、轨迹描述模型基础上,结合健康码打卡数据,以经纬度和时间为轴建立时空三维坐标系,以健康码打卡数据作为轨迹节点,呈现携带者以及密接者的时空轨迹,依次对单人、双人以及多人的轨迹进行准确描述,进而构建融合时空拓扑关系的“山”型轨迹描述模型,从而在三维坐标系中准确定位需要防控的时空范围,以达到精准防疫的目的。在Foursquare Dataset仿真数据集上的实验表明,“山”型轨迹模型有效缩小了排查范围,减少了排查人员数量,具有广阔的应用情景。

煤矿GIS一张图快速构建平台研究

目前,煤矿使用的工程专题地图基本都是CAD制图,高效提取CAD图件中的数据并快速组织成地理信息系统(GIS)服务,进而支持矿井空间对象创建和业务属性扩展,集成安全生产实时数据,是构建煤矿GIS一张图的关键。基于ArcGIS平台将CAD图件转为GIS服务的方法实现过程较为繁琐,且ArcGIS平台成本较高,无法较好地跨平台运行。针对该问题,设计了一种煤矿GIS一张图快速构建平台。该平台包括CAD图件管理、地图服务发布、专题地图管理3大功能模块:CAD图件管理模块用于图件基础信息管理和状态跟踪,地图服务发布模块用于地图打包发布和在线预览,专题地图管理模块用于地图服务管理、矿井对象创建及属性扩展。基于开放设计联盟(ODA)的Teigha for Java SDK实现CAD图件全要素精确识别与快速准确提取;通过构建基于GIS数据特征的煤矿CAD图件数据分层描述模型,实现了CAD图件全要素数据快速存储;按照面向对象设计思路,开发了Spring Cloud框架下的Web端煤矿CAD图件数据集存储接口及专题地图服务发布平台,实现了煤矿GIS一张图快速构建。以某煤矿采掘工程平面图为例,分别采用传统方法和快速构建平台进行煤矿GIS一张图的构建,对比结果表明,快速构建平台可大幅提高煤矿GIS一张图的构建效率,为煤矿智能化建设提供时空数字底座。

基于OPC UA的数字孪生矿井提升系统信息模型研究

针对矿井提升系统中子系统种类多、设备类型繁杂、数据多源异构,具有语义不同且碎片化的特点,提出了一种基于OPC UA的数字孪生矿井提升系统信息模型构建方法。首先建立了基于OPC UA的数字孪生数据集成体系架构,根据OPC UA建模规则构建矿井提升机系统信息模型,然后通过建模工具UaModeler生成XML描述文件,通过搭建OPC UA服务器将信息模型结构数据与属性集映射在OPC UA地址空间。最后利用OPC UA客户端工具UaExpert连接服务器对信息模型进行测试。结果表明:基于OPC UA的数字孪生矿井提升系统信息模型可以实现多源异构数据的虚实映射,获取信息模型结构与对象数据,实时在数字孪生可视化平台上显示,验证了信息模型的有效性,为矿井提升数字孪生系统提供数据交互服务,实现矿井提升系统的状态监控,故障预警等。

基于支持向量数据描述的往复式注水泵健康度评价方法

往复式注水泵作为油田注水作业的关键装备,由于恶劣的工作环境,易导致轴瓦、缸体和电机等部件故障,对其进行健康监测及健康度评价,以及时发现异常状态,保障安全可靠的注水作业十分必要。本文提出了一种基于支持向量数据描述的往复式注水泵健康度量化评价方法。首先,考虑到注水泵振动信号非线性、非平稳的特点,在有限条件下提取注水泵振动信号中的特征信息。针对注水泵核心部件多且间距小的问题分析振动信号的测点位置,以搭建数据采集系统。针对振动信号频率成分复杂的特点,利用变分模态分解提取振动数据的变分模态分量,在所有模态分量排列熵的基础上构建高维多域特征集,以描述注水泵的健康状态。其次,针对注水泵实际采集数据过程中,大多数设备处于健康工作状态,故障数据较少,容易造成样本不均衡的问题,利用单值分类方法支持向量数据描述在单值分类问题上的优势,仅使用健康状态运行下注水泵数据样本的特征向量进行支持向量数据描述的超球体模型构建,并引入粒子群优化算法对模型参数进行优化;通过计算注水泵不同健康状态的数据到超球体球心的距离,参考隶属度函数进行公式拟合,实现注水泵的健康度定量评价。最终,为验证该评价方法的适用性,对长庆油田现场注水泵的振动数据进行健康度评价计算,粒子群优化后模型准确率能达到95%,本文所提出的方法具有较好的准确性。

基于印刷生产逻辑的订单信息流转新模式

企业资源计划(ERP)系统是企业精益生产不可或缺的工具。本研究针对当前印刷ERP以物料清单BOM(Bill of Material)为核心的数据表征方式,分析其在多产品混合生产状态下的问题,指出传统印刷ERP需要改进的方向。并提出使用复合树(Polytree)替代常规树(Tree)结构的数据组织方法;以产品部件为基础,用生产工序的线形特征组织生产逻辑;基于E-R数据模型,呈现产品部件关联生产过程的数据流转模式。该模式改善了以印前、印刷、印后为模块的生产描述方式,并面向生产逻辑对生产过程表述的灵活性进行了重塑。本研究模式着重解决了传统印刷ERP中阻碍生产流程全面自动化的问题,已经在多家企业成功应用。

基于长短期记忆算法的空调系统故障检测

针对系统故障的时滞性和实际系统故障运行数据的缺乏,提出了一种结合系统仿真模型和智能检测算法的故障检测方法。该方法首先利用Modelica语言开发了一个系统仿真模型,该模型以其非因果性和可拓展性而易于获取系统故障运行数据。然后,应用长短期记忆算法根据预测值和实际值的绝对差值动态调整故障残差值来实时检测系统是否发生故障。本文以暖通空调系统为例,实验表明,在不同的故障等级下,长短期记忆算法比经典的神经网络和极限梯度提升方法的平均检测精度分别提高了9.75%和9.85%。

基于SVDD的冷水机组传感器故障检测及效率分析

传感器是制冷空调系统的重要组成部分,起着测量数据和监控状态的作用。传感器故障,尤其是输出偏差会引起测量值不准,影响控制策略,导致系统能耗增加。依据模式识别理论,故障检测可处理为一种单分类问题。据此采用一种单分类模式识别工具——支持向量数据描述(SVDD),针对冷水机组进行了偏差故障条件下的传感器故障检测工作。收集冷水机组实测正常运行数据,基于训练集建立SVDD模型,进行冷水机组传感器故障检测;在测试集中引入不同幅值水平的偏差故障,分析检测效率。结果表明:基于SVDD的冷水机组传感器故障检测效果明显,但对于不同传感器的不同幅值偏差故障,故障识别程度并不一致。

数据仓库概念模型的设计

要设计一个能够正确反映用户的需求 ,又能够使用户易于理解的数据仓库概念模型是一项不同于传统事务处理系统概念模式设计的重要工作 .文章提出了一个类似于传统事务的 ER模型的 DWER模型 ,给出了对 DWER模型的评价 ,并与其它相关的模型进行了比较 。

DSS中广义模型服务器规范化研究与实现

DSS是由大量广义模型 (多种类型的模型 )有机组合而成的 .采用客户 /服务器方式设计与实现广义模型服务器是一种新的方法 .为了有效的实现广义模型的管理、组合和运行 ,服务器的规范化成为 DSS的重要问题 ,包括广义模型规范化 ,服务器体系结构规范化 ,模型调用、运行、操作语言规范化等 ,本文通过分析广义模型的种类和表达方式 ,给出通用的模型规范化设计和实现方案 ,在此基础上提出一种层次化模型服务器规范设计方法 .包括定义了单模型和组合模型数据描述文件的格式、模型规范化封装类层次结构 ,服务器各层次功能划分等 ,最后给出一应用实例 .其中模型操作语言规范化由其它文章论述 .

利用多尺度资料进行油藏地质建模——以樊124区块为例

油藏地质建模是油藏描述结果的表现,是对油藏各种储层参数进行三维空间的定量描述。应用常规三维地震、井间地震、钻井取心、测井曲线、开发动态等多尺度资料进行对比和油藏描述研究,可建立精细的三维构造格架模型、储层参数模型、沉积相模型、流体模型等。利用该技术综合解释了樊124区块中部低序级断层,明确了油水关系,解决了开发中存在的注采矛盾,建立的三维定量油藏地质模型为科学制定开发调整方案提供了可靠的依据。油藏地质建模在解决开发生产难题、提高油藏最终采收率方面有较好的应用前景。

基于模糊最小二乘支持向量机的软测量建模

将模糊隶属度概念引入最小二乘支持向量机,提出一种基于支持向量数据域描述的模糊隶属度函数模型,将输入空间中的样本映射到一个高维的特征空间;然后根据其偏离数据域的程度赋予不同的隶属度.该方法提高了最小二乘支持向量机的抗噪声能力,尤其适用于未能完全揭示输入样本特性的情况.将提出的方法用于催化裂化分馏塔轻柴油凝固点的软测量建模,仿真结果表明,该模糊隶属度函数模型能够提高最小二乘支持向量机的预测精度.

地震反演储层描述精度影响因素分析

在油田高效勘探、开发过程中,迫切需要提高储层描述精度。地震反演储层描述是一项综合性强的油气勘探技术,其精度影响因素复杂。为此,首先分类介绍了地震反演方法,明确各种地震反演方法特点和优势,然后利用实际资料和模型分析反演效果,对储层特征分析、测井标准化、井震标定、模型构建以及地震数据品质等技术环节产生的影响进行了分析,得出以下认识:储层特征认识、反演子波提取、约束模型构建及地震资料品质是影响地震反演精度的主要因素;实际应用过程中,需要针对主要影响因素,开展精细研究,减少储层辨识多解性,提高储层描述分辨力,对地震反演技术在油气勘探、开发中高效精细应用具有重要意义。

产品数据模型的本体知识表达

针对数据建模不能很好满足产品知识集成与共享的需求 ,提出产品数据建模需要引入基于本体的形式化语义信息表达机制 ;在分析EXPRESS语义的基础上 ,构建描述逻辑语言ALCNRP(D)表达EXPRESSSCHEMA中本体语义知识 。