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海杂波背景下的双极化最大特征值目标检测

系统工程与电子技术 2024年

作者：关键姜星宇刘宁波丁昊黄勇海军航空大学信息融合研究所

基于信息几何的矩阵恒虚警（constant false alarm rate， CFAR）检测器可以在脉冲数较少的海杂波环境下，有效地进行海上目标检测。主要原因在于其通过协方差矩阵很好地利用了数据之间的相关性信息。然而，由于现有的矩阵CFAR检测器仅... 详细信息

基于信息几何的矩阵恒虚警（constant false alarm rate， CFAR）检测器可以在脉冲数较少的海杂波环境下，有效地进行海上目标检测。主要原因在于其通过协方差矩阵很好地利用了数据之间的相关性信息。然而，由于现有的矩阵CFAR检测器仅对单一极化回波进行处理，且计算复杂度较高，导致相关性信息使用不充分、检测场景受限。文章利用双极化雷达回波，计算协方差矩阵，并通过提取其特征值来衡量回波间的关联性。进一步，提出了一种计算复杂度较低的基于双极化最大特征值的检测方法。首先，推导了以最大特征值作为几何距离进行检测的可行性。进一步，设计了可在实际场景中使用的基于双极化最大特征值的矩阵CFAR检测器。最后，通过实测海杂波数据验证了该方法的实际检测能力。

关键词：海杂波目标检测特征值

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基于改进粒子群算法的VTI介质裂隙预测

物探与化探 2024年

作者：李勤杨晓迎姜星宇李江西安科技大学地质与环境学院自然资源部煤炭资源勘查与综合利用重点实验室西安科技大学测绘科学与技术学院中煤科工集团西安研究院

裂隙产生的各向异性在地层介质中广泛存在,基于各向异性的裂隙参数反演和预测在一定程度上能提高裂隙反演的精度和预测的可靠性。本文通过建立基于VTI介质的反射系数方程,引入模拟退火算法中的Metropolis准则设置跳出概率对粒子群标准... 详细信息

裂隙产生的各向异性在地层介质中广泛存在,基于各向异性的裂隙参数反演和预测在一定程度上能提高裂隙反演的精度和预测的可靠性。本文通过建立基于VTI介质的反射系数方程,引入模拟退火算法中的Metropolis准则设置跳出概率对粒子群标准算法进行改进,实现对VTI介质中纵、横波速度及各向异性参数等属性的反演;并通过各向异性相关的属性、泊松比和泊松速度的联合,实现对裂隙充填物的预测。通过二层模型和Marmousi2模型对算法的稳定性和抗噪性进行测试,论证了方法的可行性;并进一步将方法应用于煤矿实际资料,对裂隙含水性进行预测,论证了方法的有效性。

关键词： VTI介质粒子群算法地震反演裂隙预测

基于等容热力学的超临界CO管道减压波传播特性研究

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低碳化学与化工 2024年

作者：李欣泽姜星宇王德中孙晨邹炜杰尚妍熊小琴邢晓凯 1.中国石油大学(北京)克拉玛依校区工学院 2.新疆多介质管道安全输送重点实验室中国石油大学(北京)克拉玛依校区工学院新疆多介质管道安全输送重点实验室

CO2管道泄漏的减压行为预测和断裂控制是CO2管道输送安全的重要研究方向，现有减压波预测模型存在气液两相声速计算误差大，临界点计算不易收敛等问题。基于等容热力学改进了当地声速计算方法，建立了新的减压波预测模型。计算分析了气... 详细信息

CO2管道泄漏的减压行为预测和断裂控制是CO2管道输送安全的重要研究方向，现有减压波预测模型存在气液两相声速计算误差大，临界点计算不易收敛等问题。基于等容热力学改进了当地声速计算方法，建立了新的减压波预测模型。计算分析了气体组成、初始相态、起始压力和起始温度等对减压波曲线和降压曲线的影响，并对实际工程中CO2管道泄漏的减压行为进行了预测。结果表明，相比燃烧后捕集和燃烧前捕集，富氧燃烧捕集气体下的初始减压波波速降低约26%，减压平台压力提高22%。随着减压过程进行，管内介质温度和压力工况点不再沿气液平衡线移动，而是直接进入气液两相区。超临界态相比密相态，降压曲线与CO2泡点线的交点所对应的饱和压力高约26%，减压平台压力较高。低的运行温度和高的运行压力能够有效降低减压平台压力。由于管道沿程运行参数的差异，管道断裂风险由管道起点开始依次降低，前段管段是高风险管段。本研究可为CO2管道设计和工程应用提供理论依据。

关键词：超临界CO 管道输送等容热力学减压波曲线降压曲线

气体杂质对CO_(2)物性和管输特性的影响

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油气与新能源 2024年第2期36卷 41-49页

作者：李欣泽冉颜旗耿宇李建邺马尧王德中姜星宇孙晨邹炜杰李凤鸣中国石油大学(北京)克拉玛依校区工学院新疆克拉玛依834000 新疆多介质管道安全输送重点实验室乌鲁木齐830000

CO_(2)管道输送是CCUS(碳捕集、利用与封存)技术的重要环节。利用PR(Peng-Robinson)方程对管输不同相态纯CO_(2)物性参数进行了计算,并拟合了密度与温度、压力的相关经验公式;采用PR方程开展了含H_(2)S、H_(2)、CH_(4)、N_(2)、O_(2)等... 详细信息

CO_(2)管道输送是CCUS(碳捕集、利用与封存)技术的重要环节。利用PR(Peng-Robinson)方程对管输不同相态纯CO_(2)物性参数进行了计算,并拟合了密度与温度、压力的相关经验公式;采用PR方程开展了含H_(2)S、H_(2)、CH_(4)、N_(2)、O_(2)等气体杂质CO_(2)多元体系物性、相特性计算。依托某油田CO_(2)管输示范工程,利用OLGA(全动态多相流模拟计算软件)和HYSYS(石油化工工艺流程模拟软件)计算分析了输送含有不同杂质种类和含量的CO_(2)气源对于增压功率、换热功率,管道沿程温降、压降,以及管输能力的影响。结果表明,杂质通过影响泡点线、露点线使两相区扩大,其中H_(2)和N_(2)扩大的区域最大;H_(2)、CH_(4)和H_(2)S会增大站场压缩机和换热器总功耗;杂质的添加将增大管道沿程温降和压降,其中H_(2)的影响最大;H_(2)S会略微增大管输能力,其他杂质均会降低管输能力。

关键词：二氧化碳杂质物理性质管输特性

超临界CO管道停输过程温压及相态变化规律预测

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低碳化学与化工 2024年

作者：李欣泽孙晨刘晓飞邹炜杰姜星宇郭良辉董宝军邢晓凯 1.中国石油大学(北京)克拉玛依校区工学院 2.新疆多介质管道安全输送重点实验室 3.中国石油天然气股份有限公司规划总院

不同于原油、天然气管道，超临界CO2管道在停输过程中，需要关注温度和压力共同作用下的CO2相态变化。掌握停输过程管道各位置流体温压变化关系、初始气化工况点和气化程度，对实现管道安全状态预判具有重要意义。基于中国石油天然气股... 详细信息

不同于原油、天然气管道，超临界CO2管道在停输过程中，需要关注温度和压力共同作用下的CO2相态变化。掌握停输过程管道各位置流体温压变化关系、初始气化工况点和气化程度，对实现管道安全状态预判具有重要意义。基于中国石油天然气股份有限公司新疆油田分公司百万吨级超临界CO2管道示范工程KB CO2管道，建立了管道水力热力模型并求解，获得了管道停输后全线压力、温度、密度、持液率及相态变化规律，发现流体密度值与单位温降对应的压降值存在正相关性。基于Peng-Robinson状态方程，得到流体气化前压力、温度和密度变化的函数表达式，该温压关系在CO2相图中为相态迁移路径线的斜率值。该值主要受流体密度影响，流体密度500 kg/m3、650 kg/m3和800 kg/m3对应的斜率值分别为0.213、0.325和0.473。同时，给出了流体初始气化时的温压计算公式和气化后持液率变化预测公式。CO2相图中相态迁移路径线与气液平衡线的交点即为流体初始气化压力和温度点。CO2流体气化后，压力和温度状态点将沿着气液平衡线移动，直到温度降至管道周围土壤环境温度。采用OLGA软件对推导出的计算公式进行了验证，计算值与模拟值的误差在±4.00%以内，说明公式具有较高的准确性。最后应用公式对示范工程停输过程安全状态进行预测，发现管道起点发生气化时的压力最高，为避免管道任意点发生气化，需在管道压力降至7.0 MPa前进行再启动操作。

关键词：超临界CO 管道输送停输过程相变

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海杂波中目标分数域谱范数特征检测方法

电子与信息学报 2023年第6期45卷 2162-2170页

作者：关键姜星宇刘宁波黄勇丁昊海军航空大学烟台264001

对于海上机动目标,采用分数阶傅里叶变换(FRFT)可以很好地解决其回波多普勒谱能量扩散的问题,为了使机动目标回波能量做最佳化的相参积累,需要反复搜索变换阶数,然而由于海上目标机动状态的随机性和时变性,难以搜索得到最佳变换阶数。... 详细信息

对于海上机动目标,采用分数阶傅里叶变换(FRFT)可以很好地解决其回波多普勒谱能量扩散的问题,为了使机动目标回波能量做最佳化的相参积累,需要反复搜索变换阶数,然而由于海上目标机动状态的随机性和时变性,难以搜索得到最佳变换阶数。针对这一问题,该文利用矩阵理论中的奇异值分解实现各变换阶数条件下FRFT谱的特征提取,设计特征检测统计量,提出基于分数阶域奇异值的海杂波抑制与目标检测方法,在增加利用了机动目标在FRFT域形状信息的同时避免了最佳变换阶数搜索。在高斯白噪声仿真数据评估条件下,所提方法在信杂比为–2.5 dB时可以达到60%的检测概率;经过实测数据验证,方法可以在信杂比为4.7 dB的条件下,稳定完成目标检测,具有较好的检测性能,且易于工程化实现。

关键词：目标检测海杂波奇异值分解

基于动态粒子群算法的DPSO-LSSVM模型在短期电力负荷预测中的应用研究

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基于动态粒子群算法的DPSO-LSSVM模型在短期电力负荷预测中的应用...

作者：姜星宇沈阳农业大学

学位级别：硕士

精准可靠的短期电力负荷预测是不仅关系到现代化生产的周密安排,也是电力部门科学可靠规划的基础和保障。由于新能源占比的不断增多以及部分行业生产对负荷预测准确率要求的不断提高,使得目前短期负荷预测手段难以适应新时期的要求,必... 详细信息

精准可靠的短期电力负荷预测是不仅关系到现代化生产的周密安排,也是电力部门科学可靠规划的基础和保障。由于新能源占比的不断增多以及部分行业生产对负荷预测准确率要求的不断提高,使得目前短期负荷预测手段难以适应新时期的要求,必须要探索新的预测方法。本文主要内容如下:(1)掌握短期负荷预测的基础理论和处理方法,能够有效建立起对负荷属性分析、负荷周期特性等一系列短期负荷预测关键特征的量化输入,构建标准化短期负荷预测流程并在历史数据采用过程中辨别并处理缺失值和异常值,通过清洗样本来降低数据噪声。(2)研究并掌握最小二乘支持向量机(LSSVM),针对LSSVM参数C和δ经验赋值导致预测性能下降问题,采用粒子群算法(PSO)进行参数优化,同时为了提高粒子群算法计算性能,改进PSO参数为动态粒子群算法(DPSO),综合DPSO算法,构建DPSO-LSSVM模型进行地区电网短期负荷预测。(3)最后分析了盘锦地区影响地区负荷变化的因素以及盘锦电网的负荷特性,再运用DPSO-LSSVM模型、LSSVM模型以及D5000系统负荷预测平台分别对盘锦地区电网短期负荷进行预测,通过仿真的实验结果来说明DPSO-LSSVM可以能够有效的提高收敛速度、将负荷预测误差降低。分析总结仿真计算结果,本文基于动态粒子群算法的DPSO-LSSVM进行负荷预测时,可以对盘锦短期负荷预测能力起到提升作用,有效提高盘锦地区用电负荷预测精确度,此项方法为盘锦电网短期负荷预测提供更为多样性的方法选择。

关键词：短期负荷预测动态粒子群算法最小二乘支持向量机

东太湖浮游植物与浮游动物群落的嵌套性及其互作网络的季节特征

同方学位论文库评论

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湖泊科学 2022年第5期34卷 1620-1629页

作者：胡洋张亚洲姜星宇邵克强汤祥明高光中国科学院南京地理与湖泊研究所湖泊与环境国家重点实验室南京210008 江苏省太湖水利规划设计研究院有限公司苏州215000

浮游生物主要由浮游植物和浮游动物组成,是湖泊生态系统的重要组分.嵌套性结构及物种间的互作关系对群落的分布格局、功能乃至稳定性都具有重要意义,然而到目前为止,我们对此仍知之甚少.为此,本研究以东太湖为研究区域,在2019-2020年期... 详细信息

浮游生物主要由浮游植物和浮游动物组成,是湖泊生态系统的重要组分.嵌套性结构及物种间的互作关系对群落的分布格局、功能乃至稳定性都具有重要意义,然而到目前为止,我们对此仍知之甚少.为此,本研究以东太湖为研究区域,在2019-2020年期间进行了春、夏、秋、冬季的观测调查,根据浮游生物群落的组成和多样性特征,结合群落分布矩阵和二分网模型研究浮游生物的嵌套性格局及其互作关系,并探讨其驱动机制.结果显示:(1)在时间上,春、秋、冬季水体的理化特征较为相似,但与夏季的水质差异显著.在空间上,西南部区域的综合污染指数显著高于东北部;(2)环境异质性使得浮游植物呈现出明显的嵌套性分布,即秋、冬季群落是春、夏季群落的子集.然而,浮游动物并未呈现该分布特征;(3)浮游生物的互作关系具有明显的季节特征:冬季的互作网络组成最简单,物种竞争最激烈,物种的特异性关系、物种脆弱性和一般性最小,说明浮游生物群落的稳定性在冬季最弱.综上所述,水环境的时空差异性造成的生态位分离可能是造成浮游生物嵌套性及其互作网络季节性变化的主要机制.

关键词：浮游植物浮游动物嵌套性互作关系东太湖

基于集成学习和Sentinel-2的落叶松毛虫虫害区识别

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森林工程 2023年第6期39卷 147-155页

作者：姜星宇徐华东陈文静东北林业大学机电工程学院哈尔滨150040

为实现快速、高效地监测落叶松毛虫(Dendrolimus superans)虫害爆发状况,以黑龙江省乡南经营所林场8林班为研究区,以2018年Sentinel-2遥感影像为数据源,对该林班的落叶松毛虫虫害区进行识别。提取预处理后影像的原始光谱特征(8个)、光... 详细信息

为实现快速、高效地监测落叶松毛虫(Dendrolimus superans)虫害爆发状况,以黑龙江省乡南经营所林场8林班为研究区,以2018年Sentinel-2遥感影像为数据源,对该林班的落叶松毛虫虫害区进行识别。提取预处理后影像的原始光谱特征(8个)、光谱指数特征(12个)与纹理特征(8个),基于方差分析(Analysis of Variance,ANOVA)与极度梯度提升(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)分类器对上述特征降维并按重要性排序,通过集成学习分类算法(随机森林分类器和XGBoost分类器)进行虫害区识别和精度比较。研究结果表明,(1)应用重要性前14位特征的XGBoost模型对虫害区识别的表现最为理想,总体分类精度为95%(Kappa系数为86%),高于随机森林分类器的93%(应用重要性前10的特征);(2)重要性前14的特征名称由大到小为EVI1、Mean、MTCI、GNDVI、Variance、B4、B2、Homogeneity、B3、CRI1、EVI2、B8、B5和CRE。研究结果可实现落叶松毛虫虫害区的高效识别,为东北林区的虫害防治决策制定提供依据。

关键词：落叶松毛虫集成学习 Sentinel-2 遥感 XGBoost