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基于深度学习的固井水泥浆配方预测研究与实现

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基于深度学习的固井水泥浆配方预测研究与实现

作者：刘若欢西南石油大学

学位级别：硕士

固井水泥浆配方设计是石油固井作业中一道十分重要的工序,它通常由水泥、混合水和外加剂三部分组成。传统固井水泥浆配方设计需要专业人员根据固井作业的具体要求进行多次实验,通过不断调整外加剂比例来达到所需求的性能。这种方法不仅... 详细信息

固井水泥浆配方设计是石油固井作业中一道十分重要的工序,它通常由水泥、混合水和外加剂三部分组成。传统固井水泥浆配方设计需要专业人员根据固井作业的具体要求进行多次实验,通过不断调整外加剂比例来达到所需求的性能。这种方法不仅会耗费大量的人力和时间成本,而且在实时性和准确性上也有待提高。针对上述问题,本文采用深度学习方法来挖掘已有配方数据的特征,利用其强大的特征学习能力快速得到精度更高和时效性更强的水泥浆配方。本文的主要研究工作如下:(1)实验数据处理。首先从地质环境、井身结构、钻井参数和水泥浆性能四个方面分析得到固井水泥浆配方设计的影响因素;然后对历史配方数据选样、填补空值和去异常值,得到初始数据集;最后运用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)得到与水泥浆配方最相关的特征,为后续研究作数据支撑。(2)固井水泥浆配方预测模型研究。通过对固井水泥浆配方数据的分析,其呈现出序列性和相似性特点。本文针对配方数据的特点提出一种并联融合模型(IndRNN with Self-Attention and CNN,IRSAC)。首先,针对固井水泥浆配方数据的序列性特点,将独立循环神经网络(Independently Recurrent Neural Network,IndRNN)和自注意力机制(Self-Attention,SA)相结合得到模型(IndRNN with Self-Attention,IRSA),从全局角度挖掘配方数据内部之间的序列特征。其次,针对固井水泥浆配方数据的相似性特点,采用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)从局部角度捕获配方数据的关键特征。最后,将IRSA和CNN模型提取的特征通过拼接的方式进行融合得到新的特征向量,经全连接层输出得到最终的水泥浆配方。为了验证所提模型IRSAC的预测效果,使用某公司2010年1月至2020年12月的固井水泥浆配方数据作为样本集进行实验。实验结果表明,IRSAC模型在各个性能指标上都具有明显的优势,其RMSE、MAE 和 MAPE 值分别为 0.92、0.76 和 19.06%。在与基线模型 IndRNN、(LSTM with Self-Attention,LSA)和 LSTM 对比实验中,RMSE、MAE 和 MAPE 分别降低了 0.8、0.57、10.7%、1.01、0.82、14.45%和 1.18、1.21、17.35%。在与分支模型 IRSA 和 CNN对比实验中,RMSE、MAE 和 MAPE 分别降低了 0.55、0.29、6.85%和 0.58、0.38、8.47%。在与使用特征相加的IRSAC模型对比实验中,RMSE、MAE和MAPE分别降低了 0.12、0.11、3.44%。(3)固井水泥浆配方预测系统的设计与实现。结合实际固井水泥浆配方设计过程,借助Python、Django、MySQL、Vue和Element等技术设计并开发了固井水泥浆配方预测系统。其主要实现了系统登录、工作面板、数据管理、模型管理、配方预测、权限管理、用户列表以及个人中心等功能。

关键词：固井水泥浆配方预测独立循环神经网络卷积神经网络特征融合

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于阗佛寺四臂神图像及身份渊源考辨

南京艺术学院学报（美术与设计） 2024年第1期 166-174页

作者：刘若岚南京艺术学院美术学院江苏南京210013

本文主要对于阗佛寺遗址出土的壁画、木板画上的四臂神图像遗存进行系统梳理,根据不同的图像特征将其分为三类进行图像志分析,试图追溯其与摩醯首罗、鸠摩罗天、毗那夜迦、丝绸守护神及娜娜女神图像之间的渊源关系。从于阗佛寺四臂神体... 详细信息

本文主要对于阗佛寺遗址出土的壁画、木板画上的四臂神图像遗存进行系统梳理,根据不同的图像特征将其分为三类进行图像志分析,试图追溯其与摩醯首罗、鸠摩罗天、毗那夜迦、丝绸守护神及娜娜女神图像之间的渊源关系。从于阗佛寺四臂神体现出的宗教身份的转换,窥知中古时期于阗地区宗教艺术间兼容互鉴的复杂性。

关键词：于阗佛寺四臂神身份渊源图像志

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近日太阳风中磁场回弯结构的MHD模拟

地球物理学报 2024年第2期67卷 419-428页

作者：刘若炎刘勇周昱成黄朝晖中国科学院国家空间科学中心空间天气学国家重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049

帕克太阳探针(Parker Solar Probe,PSP)在太阳附近发现大量磁力线回弯结构,通常还伴随有太阳风速度增加.这些磁力线回弯的产生机制到目前为止有多种解释,其中有代表性的一种是由慢太阳风中的喷流引起的.我们首先对PSP的就地观测数据进... 详细信息

帕克太阳探针(Parker Solar Probe,PSP)在太阳附近发现大量磁力线回弯结构,通常还伴随有太阳风速度增加.这些磁力线回弯的产生机制到目前为止有多种解释,其中有代表性的一种是由慢太阳风中的喷流引起的.我们首先对PSP的就地观测数据进行了统计分析并给出了发生率和空间尺度随径向距离的演化情况,然后使用简化的1.5维磁流体动力学(magnetohydrodynamics,MHD)模型对喷流在太阳风中的演化进行了模拟,其中太阳风被简化为位于黄道面的球对称流.模拟结果表明喷流的确可以导致太阳附近磁力线发生偏转,验证了喷流可以对磁场方向改变有贡献的图景.不过喷流形成的原因还需要进一步研究.

关键词：太阳风磁场回弯磁流体动力学

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通胀指数债券研究述评及对中国的启示

新疆大学学报（哲学社会科学版） 2024年第1期52卷 90-98页

作者：刘若斯丁浩中南林业科技大学经济学院湖南长沙410004 广东外语外贸大学商学院广东广州510420

在疫情冲击叠加俄乌冲突、全球通胀高企的背景下,通胀指数债券因其保护投资者收益不受或少受通胀侵蚀的功能而价值凸显,有可能成为我国进一步深化改革的制度探索和改善民生的可选举措。鉴于其他国家或地区在该领域的实践和研究较为丰富... 详细信息

在疫情冲击叠加俄乌冲突、全球通胀高企的背景下,通胀指数债券因其保护投资者收益不受或少受通胀侵蚀的功能而价值凸显,有可能成为我国进一步深化改革的制度探索和改善民生的可选举措。鉴于其他国家或地区在该领域的实践和研究较为丰富,在探究实践根源与研究缘起后,对通胀指数债券的功能从投资者、发行人和货币当局三个视角进行了系统梳理并指出其风险。考虑到通胀指数债券的收益率为通胀预期提供了重要但是并不完美的信息,从流动性风险溢价和通胀风险溢价两个重要方面对已有研究进行了细致论述。最后对通胀指数债券领域未来的研究进行展望,并提出对中国的启示。

关键词：通胀指数债券通胀预期平准通胀率流动性风险溢价通胀风险溢价

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商务汉语学习者专业发展的叙事研究

商务汉语学习者专业发展的叙事研究

作者：刘若芸浙江科技大学

学位级别：硕士

专业发展是指获得相关专业知识,提高相关专业能力的过程。商务汉语专业学习者如何发展自身专业知识和专业能力从而达到学科要求的专业水平是一个复杂、动态的过程。目前教育学界以研究教师的专业发展为主,对学习者的关注很少。商务汉语... 详细信息

专业发展是指获得相关专业知识,提高相关专业能力的过程。商务汉语专业学习者如何发展自身专业知识和专业能力从而达到学科要求的专业水平是一个复杂、动态的过程。目前教育学界以研究教师的专业发展为主,对学习者的关注很少。商务汉语学习者的专业发展故事经历着复杂的发展起伏变化。本文采用半结构化访谈方式,对商务汉语学习者戈泽(化名)进行了三次深度访谈,通过开放性问题和追问细节,鼓励戈泽分享他的商务汉语专业发展故事,了解他在商务汉语专业发展过程中的经历和观点,叙述并分析他的商务汉语专业发展历程。戈泽的专业发展路径是“一边学中文,一边学商务专业知识”的同步式路径。他的专业发展故事按照发展历程可以分为四个阶段,分别是:自我感觉良好的初始阶段,听不懂老师讲话的挑战与转变阶段,充满成就感的成长与挑战阶段以及轻松应对实习工作的实践与成长阶段。本文结合商务汉语的特性,从对外汉语教学理论的语言、教育、心理和文化四个范畴分析了戈泽的专业发展历程。他能合理利用课堂学习环境培养“语言能力”,利用社会环境锻炼“交际能力”。良好的教师关系和教师教书育人的理念调动了他的积极性和主动性。掌握科学的记忆过程和遗忘规律让他做到专业知识的输入、储存和输出的闭环。积极融入目的语环境增强了他的跨文化交际能力,学会使用中国思维从事各类活动。从戈泽的故事中,本文发现影响他商务汉语专业发展的学习者个体因素有:年龄等生理因素,学习策略、交际策略、认知方式等认知因素,动机、态度和性格等情感因素。影响他商务汉语专业发展的外部因素包括家庭背景、社会环境和课堂学习环境等语言环境、教师影响、学校培养。个体因素和外部因素相互作用,共同影响着戈泽的商务汉语专业发展。商务汉语学习者戈泽的专业发展故事为其他的商务汉语学习者提供了经验上的借鉴,同时从学习者视角对商务汉语教师、开设商务汉语的高校、商务汉语学科提供了一定的启示。首先,商务汉语学习者要正确认识自我。发挥自身优势,充分利用学习策略,积极融入目的语环境,多学多问多交际。其次,商务汉语教师要教书育人,加强人文关怀,增强跨文化交际和沟通能力,以实践为教学目的,增加文化因素教学,培养学习者自主学习能力。第三,开设商务汉语的高校提供多种学习和实践资源,完善课程评价体系,多聆听学习者的声音。最后,加快商务汉语二级学科建设,同时顶层设计不能忽视商务汉语实际需求。

关键词：商务汉语专业发展学习者叙事研究个案

减征小排量乘用车购置税对厂商生产决策的影响研究

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减征小排量乘用车购置税对厂商生产决策的影响研究

作者：刘若曦中国财政科学研究院

学位级别：硕士

我国汽车产业发展至今已70余年,作为管理集中化、资本集中化和产业链综合化的典型现代产业,其既是衡量我国制造业发展水平的重要指标,也是促进国民经济发展的战略性支柱产业。我国汽车产业由小到大的快速发展得益于国家不同时期的战略支... 详细信息

我国汽车产业发展至今已70余年,作为管理集中化、资本集中化和产业链综合化的典型现代产业,其既是衡量我国制造业发展水平的重要指标,也是促进国民经济发展的战略性支柱产业。我国汽车产业由小到大的快速发展得益于国家不同时期的战略支撑,包括产业发展规划、生产激励和销售促进等,对我国汽车产业发展壮大和汽车消费市场培育发挥了重要作用。减免车辆购置税是我国针对汽车市场尤其是乘用车市场较为常用的税收优惠政策,主要集中在新能源乘用车和小排量乘用车上,分别采取免征和减征的方式给予优惠。与新能源乘用车的免税政策从2014年执行至今不同,小排量乘用车的减税政策是分阶段执行的,政策调控意图和政策效果差异更为明显。那么,减征小排量乘用车购置税是否产生了消费端和生产端的政策刺激效果?从消费端减税到生产端决策的传导链条又是如何?在当前汽车产业尤其是乘用车产业转型升级的背景下,研究消费端的减税政策对生产端的引导和促进作用具有重要意义。本文采用理论分析和实证分析相结合的方式,探究减征车辆购置税是否使厂商增加了小排量乘用车供给以及形成了何种政策效果。以2009年1月-2010年12月、2015年10月-2017年12月、2022年6月-2022年12月的三轮减征乘用车购置税作为政策冲击,应用消费者选择理论、基钦库存周期理论和市场均衡理论对政策效果和传导机制进行理论分析并提出研究假设,然后基于252个乘用车分排量月度产量数据的现实分析支撑研究假设,接着运用双重差分的方法,实证检验减征购置税是否使厂商增加了对小排量乘用车的供给。研究发现,第一轮减税政策显著增加了厂商对小排量乘用车的供给;第二轮减税政策也显著增加了厂商对小排量乘用车的供给,但刺激效果低于第一轮政策;第三轮减税政策则未能增加厂商对小排量乘用车的供给。进一步分析发现,由于三轮减税政策跨期较长,其对消费和生产的刺激效果受减税标准差异、政策连续性、经济及行业发展阶段影响较大。随着乘用车市场逐步走向饱和、需求主力人群见顶,未来发挥车辆购置税的引导调控作用更应体现在税制要素科学合理设计上,注重政策的连续性,给予市场清晰的预期。

关键词：车辆购置税小排量乘用车厂商生产决策双重差分模型

基于视神经机制的复杂背景目标定位与识别研究

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基于视神经机制的复杂背景目标定位与识别研究

作者：刘若玉西安工业大学

学位级别：硕士

复杂背景下的目标识别往往面临着边界模糊、目标遮挡、光照变化、背景杂乱等特征难以识别,容易发生漏检和错检的问题。针对以上问题,现有的模型大多采用深度学习和强化学习相结合的方法。但这类结合模型因强化学习自身缺陷都或多或少面... 详细信息

复杂背景下的目标识别往往面临着边界模糊、目标遮挡、光照变化、背景杂乱等特征难以识别,容易发生漏检和错检的问题。针对以上问题,现有的模型大多采用深度学习和强化学习相结合的方法。但这类结合模型因强化学习自身缺陷都或多或少面临着泛化性能低、样本缺失和识别精度不高的问题。本文拟通过模拟人眼视神经机制,改进现有基于强化学习的目标定位网络模型,在实现序列决策的基础上,提高模型的泛化能力,以实现复杂背景下目标的快速精确定位及识别。综上所述,本文开展了如下两点工作研究:1)人眼对目标的搜索可以看作是从视觉中心点向目标点移动的过程。这个过程的信息处理是由视觉通路决定的,视觉通路由背侧视觉流和腹侧视觉流组成。故本章基于强化学习框架,设计了一种仿人眼视觉通路及中心凹机制的快速目标定位模型RL-VfNet。首先设计空间特征提取模块,用于模拟背侧流对空间信息的处理;其次设计中心凹定位模块处理非空间信息,该模块包含循环特征融合网络和中心定位模型两部分,前者利用循环的结构,模拟腹侧V1模块;后者根据中心点和目标点之间的关系设计几何计算模型,模拟腹侧V2模块;中心凹定位模块和空间特征提取模块的输出将共同指导决策网络,实现对目标的定位。2)为进一步提升RL-VfNet在复杂背景下适应环境光照变化的能力。提出了一种新的DRL-Dif Net网络结构,在模拟视觉通路融合空间和非空间信息的过程中,通过预测与推理来提升模型的最终定位效果。DRL-Dif Net模型由空间信息处理和非空间信息处理两部分组成,前者使用多尺度分区框对输入图片中目标之间的空间关系进行筛选;后者利用Transformer对目标间的非空间关系进行推理,推理的结果存储在记忆单元中作为新预测的记忆向量。记忆池是通过计算预测向量与记忆池中向量的余弦相似度进行更新的。最后,将空间信息、记忆向量以及推理结果三者进行融合作为决策网络的输入,以实现对目标的定位及识别。第三章模型RL-VfNet在MS COCO数据集上训练所得的AP50值达到了67.1%,且平均单张图片的搜索定位速度能够控制在23FPS左右。第四章DRL-Dif Net模型进一步提升了RL-VfNet算法的泛化能力,经实验证明DRL-Dif Net的搜索速度虽略低于RL-VfNet,但在光照变化的复杂场景中对目标的漏检个数明显少于RL-VfNet,且在PASCAL VOC数据集中DRL-Dif Net模型的Precision达到了0.833,高出RL-VfNet算法0.03。但不论是RL-VfNet还是DRL-Dif Net对目标的定位及识别效果均高于现有的先进算法模型。

关键词：视神经机制目标识别深度强化学习复杂背景空间非空间信息

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地下三维管网协同BIM建模系统的构建

地下三维管网协同BIM建模系统的构建

作者：刘若曼长江大学

学位级别：硕士

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评估利率调整对中国寿险业盈利的影响研究

评估利率调整对中国寿险业盈利的影响研究

作者：刘若萱云南财经大学

学位级别：硕士