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一种窜流通道高强度封堵剂的制备与性能

油田化学 2024年第1期41卷 33-39页

作者：刘冬鑫大庆油田有限责任公司采油工程研究院黑龙江大庆163453 黑龙江省油气藏增产增注重点实验室黑龙江大庆163453

针对大庆外围油田压裂后存在注入水突进、压裂裂缝见水等问题,采用水溶液聚合法合成了抑制窜流通道的高强度封堵剂,以保障后续重复压裂措施对潜力部位的有效挖潜。通过室内实验对封堵剂进行配方优化和性能评价,优选的配方为5%~10%丙烯酰... 详细信息

针对大庆外围油田压裂后存在注入水突进、压裂裂缝见水等问题,采用水溶液聚合法合成了抑制窜流通道的高强度封堵剂,以保障后续重复压裂措施对潜力部位的有效挖潜。通过室内实验对封堵剂进行配方优化和性能评价,优选的配方为5%~10%丙烯酰胺+0.1%~0.5%N,N'-亚甲基双丙烯酰胺+0.03%~0.1%过硫酸铵+20%~25%偶联改性G级油井水泥。该封堵剂适用于40~65℃地层,初始黏度为10~15 mPa·s,成胶时间为1~5 h可控,具有较好的注入性能。封堵剂成胶强度为30~300 N可调,岩心封堵率大于98%,突破压力超过20MPa,具有较好的封堵性能。该高强度封堵剂适用于封堵原有压裂裂缝出水通道和射孔孔眼,保证重复压裂时裂缝转向而形成新缝,同时也适用于封堵天然裂缝形成的窜流通道,对油田后续重复压裂措施的有效开展、实现控水增油提供有利的技术支持。

关键词：窜流通道封堵剂剩余油挖潜采收率

基于深度学习图像特征的动态环境视觉SLAM方法

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华中科技大学学报(自然科学版) 2024年第6期52卷 156-163页

作者：刘冬于涛丛明杜宇大连理工大学机械工程学院大连交通大学机械工程学院

针对传统的视觉同时定位与地图构建(SLAM)算法依赖的特征提取方法多为人为设计的图像特征，存在动态物体、光照条件改变等动态情形不够稳定，容易产生丢失跟踪的问题，提出了一种基于深度学习的、稳定的、实时的图像特征提取与匹配方法... 详细信息

针对传统的视觉同时定位与地图构建(SLAM)算法依赖的特征提取方法多为人为设计的图像特征，存在动态物体、光照条件改变等动态情形不够稳定，容易产生丢失跟踪的问题，提出了一种基于深度学习的、稳定的、实时的图像特征提取与匹配方法．对带有注意力机制的神经网络模型通过多任务蒸馏训练的方式进行训练，实现面向光线条件剧烈改变的场景特征提取与匹配，并且基于全局特征与局部特征，提出基于分级特征的重定位方法，提高系统整体的精度与稳定性，同时具有实时性．在同一场景不同光照角度的图像对上与Superpoint特征进行特征提取匹配对比测试，并且在TUM数据集上与ORB SLAM2及GCN SLAM进行定位精度对比测试，结果表明：所提出的方法能够在光照条件剧烈改变情况下提取足够稳定的特征，并且在fr3/sitting＿static与fr3/walking＿static上表现优于其他两种方法，轨迹均方根误差为6.131 mm和124.493 mm．最后在真实室内环境下进行了稀疏建图，并且验证了改进的重定位方法的有效性．

关键词：视觉同时定位与地图构建(SLAM) 深度学习注意力多任务蒸馏特征提取

变电所智能型直流电源系统原理分析及故障排除

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机械工业标准化与质量 2023年第11期 50-52页

作者：杨启星刘冬雷田家诚枣庄矿业集团供电工程处

该论文讲述了在工作中遇到的智能型直流电源系统的原理,经过对其电气原理分析后掌握智能直流屏的结构、原理及操作,并介绍了其常见故障及加强管理的方法。该论文对变电所智能直流屏的原理分析,电气主接线图、绝缘监测回路,PLC控制回路... 详细信息

该论文讲述了在工作中遇到的智能型直流电源系统的原理,经过对其电气原理分析后掌握智能直流屏的结构、原理及操作,并介绍了其常见故障及加强管理的方法。该论文对变电所智能直流屏的原理分析,电气主接线图、绝缘监测回路,PLC控制回路的原理及实现功能。在结合工作实际及其原理,分析其故障的类型及部位,并对设备日常管理进行总结。

关键词：智能直流屏原理绝缘监测回路 PLC控制回路故障排除设备管理

基于数字孪生的机电液系统PHM关键技术综述

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机械工程学报 2024年第4期60卷 66-81页

作者：石健刘冬王少萍天目山实验室杭州310023 北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院北京100191

数字孪生(Digital twin,DT)技术与预测和健康管理(Prognostics and health management,PHM)技术是智能制造领域中的两个热点研究方向。在对PHM技术现状总结分析的基础上,归纳当前制约PHM技术发展和应用的关键性问题如下:设备故障机理研... 详细信息

数字孪生(Digital twin,DT)技术与预测和健康管理(Prognostics and health management,PHM)技术是智能制造领域中的两个热点研究方向。在对PHM技术现状总结分析的基础上,归纳当前制约PHM技术发展和应用的关键性问题如下:设备故障机理研究不透彻、全生命周期数据不完备、健康状态监测方法不足、多层级状态信息综合不足以及不确定性管理问题。并阐述数字孪生技术在解决这些问题过程中的独特优势,提出将基于第一性原理的多维数字孪生模型构建、虚实空间的多维数据映射、孪生体技术状态一致性度量与模型的高效迭代修正以及基于多域特征的系统健康评估、预测与维护决策作为关键技术构建DT-PHM研究架构。随着技术不断推进与发展,两项技术深度融合,基于数字孪生的复杂系统健康管理技术必将成为未来装备全生命周期视情维修和预测性维修的关键技术之一。

关键词：复杂机电液系统数字孪生健康管理预测性维护状态监控

基于改进Sage-Husa算法的锂电池SOC估算方法研究

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控制工程 2023年第4期30卷 613-619,628页

作者：邱劲松王顺利范永存余鹏刘冬雷杨潇西南科技大学信息工程学院四川绵阳621010

针对复杂工况下难以估算锂电池荷电状态(SOC)的问题,提出一种基于协方差匹配技术的改进的Sage-Husa自适应算法。改进的Sage-Husa自适应算法通过在Sage-Husa自适应算法基础上引入判断滤波是否发散的协方差匹配判据,确保滤波发散时更新噪... 详细信息

针对复杂工况下难以估算锂电池荷电状态(SOC)的问题,提出一种基于协方差匹配技术的改进的Sage-Husa自适应算法。改进的Sage-Husa自适应算法通过在Sage-Husa自适应算法基础上引入判断滤波是否发散的协方差匹配判据,确保滤波发散时更新噪声的统计特性,滤波收敛时无须重复更新噪声,从而提高了算法的鲁棒性和计算效率。实验结果表明,改进的Sage-Husa自适应算法在动态应力测试(DST)工况和北京公交动态应力测试(BBDST)工况下的SOC估算误差均小于2%,收敛时间小于50 s,证明了该算法在复杂工况下具有较高的估算精度和较快的收敛速度。

关键词：锂电池荷电状态协方差匹配技术扩展卡尔曼滤波 Sage-Husa自适应滤波

2023多囊卵巢综合征国际循证指南的解读与思考

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实用妇产科杂志 2024年第2期40卷 112-115页

作者：刘冬黄薇四川大学华西第二医院妇产科出生缺陷与相关妇儿疾病教育部重点实验室四川成都610041

2018年多囊卵巢综合征(PCOS)的国际循证指南^([1])推出,该指南是基于循证证据对PCOS的诊断、心理、生活方式、生育和非生育五大方面进行了阐释,对解决临床问题具有重要指导价值。2023年该指南再次更新^([2]),专家们针对PCOS临床问题,强... 详细信息

2018年多囊卵巢综合征(PCOS)的国际循证指南^([1])推出,该指南是基于循证证据对PCOS的诊断、心理、生活方式、生育和非生育五大方面进行了阐释,对解决临床问题具有重要指导价值。2023年该指南再次更新^([2]),专家们针对PCOS临床问题,强调了改变临床实践的重大变更与新建议。总的来说,2023年指南的总体循证证据与建议得到了进一步加强及增加。在诊断方面,将排卵障碍、临床或生化雄激素增多以及超声下多囊样卵巢(PCOM)作为诊断基础上.

关键词：循证指南诊断基础囊样排卵障碍循证证据临床实践雄激素 PCOS

基于MCA-YOLO的轻量级红外实时目标检测算法

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华中科技大学学报（自然科学版） 2024年第3期52卷 35-40,46页

作者：刘冬李庭鑫杜宇丛明大连理工大学机械工程学院辽宁大连116024 大连交通大学机械工程学院辽宁大连116028

针对地面复杂场景下,红外目标检测准确率低、网络模型过大难以应用于移动或嵌入式平台等问题,提出了一种轻量级红外实时目标检测模型MCA-YOLO.基于YOLOv4模型,主干网络采用Mobilenet-v2网络,其余部分网络采用深度可分离卷积替代部分标... 详细信息

针对地面复杂场景下,红外目标检测准确率低、网络模型过大难以应用于移动或嵌入式平台等问题,提出了一种轻量级红外实时目标检测模型MCA-YOLO.基于YOLOv4模型,主干网络采用Mobilenet-v2网络,其余部分网络采用深度可分离卷积替代部分标准卷积,减少模型参数和计算量;在模型颈部网络中嵌入坐标注意力(CA)模块,增强模型特征提取能力;通过k-means聚类算法重新设计模型Anchor,提高模型检测精度;采用迁移学习策略进行模型预训练,加快模型收敛速度.实验结果表明:提出的检测模型相较于YOLOv4,模型参数量减少81%,检测速度提升47%,检测精度提升6.34%.同时保证准确率和实时性,可以满足军事及安防领域对红外目标进行实时检测的需要.

关键词：红外图像目标检测注意力机制轻量级迁移学习

基于迭代卡尔曼滤波器的GPS-激光-IMU融合建图算法

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华南理工大学学报（自然科学版） 2024年第3期52卷 75-83页

作者：丛明温旭王明昊刘冬大连理工大学机械工程学院辽宁大连116024

在当前机器人导航和环境感知领域,室外大尺度场景下的三维激光SLAM一直是一个挑战性问题。由于GPS信号在某些环境下的不稳定性和激光SLAM的误差累积特性,传统算法在大尺度场景下表现不佳。针对室外大尺度场景下三维激光SLAM(同步定位和... 详细信息

在当前机器人导航和环境感知领域,室外大尺度场景下的三维激光SLAM一直是一个挑战性问题。由于GPS信号在某些环境下的不稳定性和激光SLAM的误差累积特性,传统算法在大尺度场景下表现不佳。针对室外大尺度场景下三维激光SLAM(同步定位和地图构建)存在的误差累积严重问题,本文提出了一种基于迭代卡尔曼滤波器的GPS-激光-IMU融合建图算法。该算法通过利用惯性测量单元(IMU)数据对机器人状态进行预测,同时以激光和全球定位系统(GPS)数据作为观测,更新机器人状态,推导出观测方程和雅可比矩阵,显著提高了建图的精度和鲁棒性。里程计中融合GPS数据的绝对位置信息以解决长时间运行中的误差累积问题。在特征稀疏的环境中,由于约束不足可能导致算法崩溃,GPS数据的引入可以提高系统的鲁棒性。此外,重力对于IMU数据预测机器人状态起到关键的作用。虽然重力是三维向量,但在不发生区域变化的情况下,其模长是不变的,因此被视为二自由度向量。通过将重力的优化转化为旋转矩阵群上的优化,成功避免了重力过参数化的问题,提高了算法的精度。在室外场景下与其他算法进行了性能测试对比并且验证了在大尺度场景下的鲁棒性和精度,结果表明:本文算法的均方根误差为0.089 m,与其他算法相比降低了54%。

关键词：激光SLAM(同步定位和地图构建) 多传感器融合迭代卡尔曼滤波器重力优化

基于端到端深度神经网络和图搜索的OCT图像视网膜层边界分割方法

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软件学报 2024年第6期35卷 3036-3051页

作者：胡凯蒋帅刘冬高协平智能计算与信息处理教育部重点实验室(湘潭大学) 湖南湘潭411105 智能计算与语言信息处理湖南省重点实验室(湖南师范大学) 湖南长沙410081 医学影像人工智能湖南省重点实验室(湘南学院) 湖南郴州423000

视网膜层边界的形态变化是眼部视网膜疾病出现的重要标志,光学相干断层扫描(optical coherence tomography,OCT)图像可以捕捉其细微变化,基于OCT图像的视网膜层边界分割能够辅助相关疾病的临床判断.在OCT图像中,由于视网膜层边界的形态... 详细信息

视网膜层边界的形态变化是眼部视网膜疾病出现的重要标志,光学相干断层扫描(optical coherence tomography,OCT)图像可以捕捉其细微变化,基于OCT图像的视网膜层边界分割能够辅助相关疾病的临床判断.在OCT图像中,由于视网膜层边界的形态变化多样,其中与边界相关的关键信息如上下文信息和显著性边界信息等对层边界的判断和分割至关重要.然而已有分割方法缺乏对以上信息的考虑,导致边界不完整和不连续.针对以上问题,提出一种“由粗到细”的基于端到端深度神经网络和图搜索(graph search,GS)的OCT图像视网膜层边界分割方法,避免了非端到端方法中普遍存在的“断层”现象.在粗分割阶段,提出一种端到端的深度神经网络—注意力全局残差网络(attention global residual network,AGR-Net),以更充分和有效的方式提取上述关键信息.具体地,首先设计一个全局特征模块(global feature module,GFM),通过从图像的4个方向扫描以捕获OCT图像的全局上下文信息;其次,进一步将通道注意力模块(channel attention module,CAM)与全局特征模块串行组合并嵌入到主干网络中,以实现视网膜层及其边界的上下文信息的显著性建模,有效解决OCT图像中由于视网膜层形变和信息提取不充分所导致的误分割问题.在细分割阶段,采用图搜索算法去除AGR-Net粗分割结果中的孤立区域或和孔洞等,保持边界的固定拓扑结构和连续平滑,以实现整体分割结果的进一步优化,为医学临床的诊断提供更完整的参考.最后,在两个公开数据集上从不同的角度对所提出的方法进行性能评估,并与最新方法进行比较.对比实验结果也表明所提方法在分割精度和稳定性方面均优于现有方法.

关键词： OCT图像视网膜层边界分割残差神经网络注意力图搜索