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基于串行及并行多任务学习网络的储层参数评价研究

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地球物理学报 2024年第4期67卷 1613-1626页

作者：徐彬森肖立志中国石油大学(北京)地球物理学院北京102249

选取基于串行还是并行多任务学习的储层参数评价网络建模是近期涌现的一个问题.本文以中国西部某油田老区储层参数试验数据为基础,对比20种不同的基础神经元模块组成的多任务学习网络的孔隙度、饱和度和渗透率评价结果,据此提出模型选... 详细信息

选取基于串行还是并行多任务学习的储层参数评价网络建模是近期涌现的一个问题.本文以中国西部某油田老区储层参数试验数据为基础,对比20种不同的基础神经元模块组成的多任务学习网络的孔隙度、饱和度和渗透率评价结果,据此提出模型选择策略:确定系数为评价指标,选择串行而不是并行结构网络模型的条件为模型参数量小于1000的参考值;模型参数量大于1000时,串行多任务网络不如并行多任务网络.当平均绝对误差为评价指标时,选取串行多任务的前提是模型参数量小于10000的参考值.模型参数量大于10000时,串行和并行多任务网络结果具有一定相似性.如果平均绝对误差和模型参数量均在允许范围内,两种架构网络均可行.本文旨在为后续不同类型多任务学习网络架构模型设计及应用提供支持.

关键词：多任务学习储层参数评价机制模型策略

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高校信息化和数字化发展的特征与趋势

山西财经大学学报 2024年第S1期46卷 247-249页

作者：肖立章桂林学院语言文学学院

高校信息化和数字化建设已成为推动教育现代化的重要技术手段。高校信息化和数字化建设不仅是将技术引入校园，也是对教育模式、管理体制、师生互动等方面的革新和优化。分析了中国高校信息化、数字化发展的特征与核心目标，指出了现阶... 详细信息

高校信息化和数字化建设已成为推动教育现代化的重要技术手段。高校信息化和数字化建设不仅是将技术引入校园，也是对教育模式、管理体制、师生互动等方面的革新和优化。分析了中国高校信息化、数字化发展的特征与核心目标，指出了现阶段高校数字化和信息化发展中的常见问题与解决办法，点明了高校信息化和数字化发展的主要趋势。

关键词：高校建设信息化数字化发展主要趋势

基于Frenet坐标下改进人工势场法的无人车局部路径规划

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兵工学报 2024年第7期45卷 2097-2109页

作者：姬鹏郭明皓河北工程大学机械与装备工程学院河北邯郸056038

人工势场法由于运算量小、精度高,广泛应用于无人车的局部路径规划。针对传统人工势场法存在目标不可达、局部最小值及陷入U型障碍物的问题,提出一种基于Frenet坐标系下改进人工势场法的路径规划算法。构建Frenet坐标系来表述车辆避障运... 详细信息

人工势场法由于运算量小、精度高,广泛应用于无人车的局部路径规划。针对传统人工势场法存在目标不可达、局部最小值及陷入U型障碍物的问题,提出一种基于Frenet坐标系下改进人工势场法的路径规划算法。构建Frenet坐标系来表述车辆避障运动,简化规划模型,解决路径规划中车辆与所在道路相对位置不易表述的问题。提出安全椭圆模型和预测距离的概念来调整势场影响区域,加入基于Frenet坐标系下的参考线势场及动态速度势场改进斥力场函数,解决车辆在静态和动态下的避障问题。利用数学仿真软件进行仿真,以不同车速在直道和弯道场景中对所提出的路径规划方法进行静态和动态避障仿真实验。研究结果表明:不同车速下的前轮转角、横摆角速度均控制在较小范围内,改进算法可以有效解决传统人工势场法的缺陷,同时与快速搜索随机树(Rapidly-exploring Random Tree,RRT)算法相比,其在避障过程中路径规划计算效率提高了42.8%,改进算法优势明显。

关键词：无人车局部路径规划人工势场法 Frenet坐标系

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蓝光TADF材料的氘代化显著提升器件寿命

科学通报 2024年第19期69卷 2715-2717页

作者：肖立新北京大学物理学院人工微结构和介观物理国家重点实验室北京100871

有机发光二极管(organic light-emitting diode,OLED)是一种利用有机材料的电致发光特性来实现发光的电子器件,通过激发有机层中的电子和空穴复合发光,从而实现显示或照明功能[1].OLED技术因其具有高对比度、宽视角、低能耗以及轻薄柔... 详细信息

有机发光二极管(organic light-emitting diode,OLED)是一种利用有机材料的电致发光特性来实现发光的电子器件,通过激发有机层中的电子和空穴复合发光,从而实现显示或照明功能[1].OLED技术因其具有高对比度、宽视角、低能耗以及轻薄柔性等优势,在显示技术领域尤其是智能手机、电视以及可穿戴设备上得到了广泛应用.此外,OLED的这些特性也使其在未来的照明、汽车、健康医疗等多个领域显示出巨大的应用潜力.

关键词：有机发光二极管器件寿命电致发光特性复合发光 OLED 智能手机可穿戴设备照明功能

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中学英语口语诊断性评价的实施策略与方法

中小学外语教学 2024年第7期47卷 60-64,F0003页

作者：肖立宏北京教育考试院

本文讨论了中学英语口语诊断性评价的意义与存在的问题,并以英语口语等级考试(GESE)为测试工具,探索诊断性评价中利益相关者之间的互动策略,即通过建构学生、教师、考官、考试设计方等多元主体全面参与的平等协商机制,将教、学、评的各... 详细信息

本文讨论了中学英语口语诊断性评价的意义与存在的问题,并以英语口语等级考试(GESE)为测试工具,探索诊断性评价中利益相关者之间的互动策略,即通过建构学生、教师、考官、考试设计方等多元主体全面参与的平等协商机制,将教、学、评的各方都纳入整个诊断性评价过程之中,促进教、学、评之间的相互反馈与改进。

关键词：英语口语诊断性评价平等协商英语口语等级考试

华北泥河湾盆地铺路哺乳动物群的磁性地层学定年

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地球物理学报 2024年第1期67卷 225-240页

作者：李嘉皓刘平高显丽中国科学院大学地球与行星科学学院北京100049 中国科学院大学地球与行星科学学院计算地球动力学重点实验室北京100049 中国科学院大学北京燕山地球关键带国家野外科学观测研究站北京101408

华北泥河湾盆地的晚新生代河湖相沉积地层,产出了十分丰富的旧石器和哺乳动物化石,记录了早期人类活动以及晚上新世以来哺乳动物群的演化过程.作为广义泥河湾动物群之一,铺路动物群化石点位于盆地内的壶流河东侧,含有晚上新世及早更新... 详细信息

华北泥河湾盆地的晚新生代河湖相沉积地层,产出了十分丰富的旧石器和哺乳动物化石,记录了早期人类活动以及晚上新世以来哺乳动物群的演化过程.作为广义泥河湾动物群之一,铺路动物群化石点位于盆地内的壶流河东侧,含有晚上新世及早更新世哺乳动物化石.本文结合生物地层学和岩石地层学,对含铺路哺乳动物化石的河湖相沉积物,进行详细的岩石磁学及高分辨率的磁性地层学研究,旨在对铺路哺乳动物群进行精确定年.结果表明,铺路剖面河湖相沉积物的磁性矿物主要为磁铁矿、磁赤铁矿和赤铁矿,平均粒度以准单畴为主.铺路剖面河湖相沉积物记录了布容正极性时(Brunhes normal chron)早期、松山负极性时(Matuyama reverse chron)、高斯正极性时(Gauss normal chron)和吉尔伯特负极性时(Gilbert reverse chron)晚期,铺路动物群产出在留尼旺(Réunion)地磁漂移之前,凯纳(Kaena)负极性亚时之后,年代约为3.0~2.2 Ma.本研究结果将广义泥河湾动物群的年代下限延至约3.0 Ma.此外,结合泥河湾盆地古气候学及古环境学研究结果,表明在上新世与更新世过渡期间,泥河湾动物群的演化受气候环境变化的影响,更适应干旱寒冷的生存环境.

关键词：泥河湾盆地磁性地层学泥河湾动物群铺路动物群晚上新世

LowMC在BGV全同态加密环境下的噪声评估

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西安电子科技大学学报 2024年第3期51卷 182-193页

作者：李雪莲陈卓皓西安电子科技大学数学与统计学院陕西西安710071

全同态加密技术具备的密文计算特性可以有效保护用户在互联网上的敏感数据,但该技术存在的密文膨胀问题是制约其在云计算、隐私保护等领域进行实际应用的一个难点。针对上述问题,提出了混合全同态加密方案FHE-LowMC,将LowMC对称加密算法... 详细信息

全同态加密技术具备的密文计算特性可以有效保护用户在互联网上的敏感数据,但该技术存在的密文膨胀问题是制约其在云计算、隐私保护等领域进行实际应用的一个难点。针对上述问题,提出了混合全同态加密方案FHE-LowMC,将LowMC对称加密算法与BGV全同态加密算法结合,分析了LowMC在BGV全同态加密环境下的同态噪声。首先给出了将LowMC明文编码成整系数多项式的方法,利用编码和解码完成不同空间明文消息的转换;然后描述了分圆多项式f(X)的选取规则,给出了适合LowMC加密算法的f(X)的条件;接着分析了简化LowMC的同态噪声;最后对一般情况下的LowMC进行同态噪声评估。结果表明,LowMC轮函数所消耗的电路层数大约为两层。相较于目前常用的AES和BGV结合的方案,LowMC与BGV结合的方案噪声更小,即消耗的电路的层数更少,成本更低,更适合构造基于全同态的云服务器;此外用户可以自主选择LowMC的参数集(n,k,m,d),可以满足用户的不同需求,适用范围更广。

关键词：同态噪声评估敏感数据 LowMC BGV 编码和解码

硫化镍多元结构复合催化剂对Mg基储氢材料性能的影响及其机理研究

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硫化镍多元结构复合催化剂对Mg基储氢材料性能的影响及其机理研究

作者：肖立嵘烟台大学

学位级别：硕士

氢化镁(MgH2)作为一种热门储氢材料,因其吸放氢温度偏离工作条件、动力学性能差、循环寿命低等难以投入实际生产应用;在诸多改善MgH2动力学性能方法中,添加催化剂是一种最为方便快捷,成效显著的重要方法;在诸多Mg系储氢材料催化剂中,过... 详细信息

氢化镁(MgH2)作为一种热门储氢材料,因其吸放氢温度偏离工作条件、动力学性能差、循环寿命低等难以投入实际生产应用;在诸多改善MgH2动力学性能方法中,添加催化剂是一种最为方便快捷,成效显著的重要方法;在诸多Mg系储氢材料催化剂中,过渡金属Ni元素展现出优越的催化性能;基于优化Ni元素催化剂研究中,NiS作为Ni、S双元素化合物,因Ni、S元素优异的协同催化效果而备受关注。本论文从改善NiS储氢催化性能的角度出发,通过添加络合剂改善NiS形貌、NiCo氧化物复合,结合静电纺丝碳纤维材料三种不同方法制备出三种不同催化剂,通过动力学性能对比确定最佳催化剂种类,主要内容如下:1.通过在NiS基水热合成方法中添加络合剂次氮基三乙酸(NTA)优化NiS球形颗粒形貌,通过控制NTA添加量,将获得的五种不同形貌NiS颗粒标为NiS@NTA1-5并以5%含量通过球磨复合的方式添加到MgH2材料中,最佳性能样品MgH2-5%NiS@NTA2的最低释氢温度为509 K,在353 K温度下60 min时可以吸收3 wt%H2,300℃一小时内脱氢容量达到3.5 wt%。复合材料的吸氢和脱氢的激活能(Ea)分别降低到24.10和67.33 kJ/mol。催化剂NiS@NTA结合氢化镁后在吸放氢反应过程分解,原位生成的Mg2Ni/Mg2NiH4作为“氢泵”,促进H2解离和降低反应势垒,提供更多的扩散通道,S元素与Mg元素副相反应生成的MgS物相可以催化整体反应,促进Mg/MgH2的形成,降低反应能垒增强氢原子扩散进程。2.采用热处理方法合成空心立方体结构的NiCo2O4,并通过水热表面负载最终合成NiS@NiCo2O4复合物;以不同添加量(3%,5%,7%)加入到MgH2材料中。储氢性能测试后发现MgH2-5%NiS@NiCo2O4样品具备最佳的动力学性能,其初始放氢温度降低到538K,在423K时可以在60min内吸收4.1 wt%H2,且573K时释氢容量可以达到4.53 wt%,样品吸氢及放氢激活能(Ea)可以达到83.72和107.41 kJ/mol;Ni、Co元素双复合催化结合氢化镁吸放氢过程中形成两种不同的“氢泵”(Mg2Ni/Mg2NiH4,Mg2Co/Mg2CoH5)协同催化降低氢反应能垒,氢扩散效率提升,MgS同样起到了催化剂作用,Mg/MgH2转化效率提升,动力学性能对比纯相大幅度提升。3.将水热生成的球状NiS通过静电纺丝的方式纺入碳纤维复合材料中,通过不同表面修饰最终得到三种催化剂(NiS@PAN,NiS@PAN-NiS,NiS@PAN-NiS*)。实验吸放氢动力学性能测试印证MgH2-5%NiS@PAN-NiS动力学性能最为优越,复合材料在423 K温度下1h内可以吸收4.4 wt%H2,573 K温度下可以在1h内释放5.5 wt%,MgH2-5%NiS@PAN-NiS复合材料吸氢及放氢激活能Ea分别为66.76和89.95 kJ/mol。碳纤维材料在合成催化剂中可以有效控制颗粒尺寸,防止NiS颗粒团聚,NiS物相吸放氢过程结合Mg元素生成副相催化整体反应,显著增强Mg/MgH2动力学性能。

关键词： Mg基储氢材料 NiS基催化剂球磨法形貌优化静电纺丝

基于深度强化学习的测井曲线自动深度校正方法

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石油勘探与开发 2024年第3期51卷 553-564页

作者：熊文君肖立志袁江如岳文正中国石油大学(北京) 北京102249 中国石油勘探开发研究院北京100083

针对传统测井曲线深度校正需要手动调整曲线,而对于多口井的深度校正工作量巨大,需要大量人工参与,且工作效率较低的问题,提出一种多智能体深度强化学习方法(MARL)来实现多条测井曲线自动深度匹配。该方法基于卷积神经网络(CNN)定义多... 详细信息

针对传统测井曲线深度校正需要手动调整曲线,而对于多口井的深度校正工作量巨大,需要大量人工参与,且工作效率较低的问题,提出一种多智能体深度强化学习方法(MARL)来实现多条测井曲线自动深度匹配。该方法基于卷积神经网络(CNN)定义多个自上而下的双滑动窗口捕捉测井曲线上相似的特征序列,并设计一个智能体与环境的互动机制来控制深度匹配过程。通过双深度Q学习网络(DDQN)选取一个动作来平移或缩放测井特征序列,并利用反馈的奖励信号来评估每个动作的好坏,以学习到最优的控制策略达到提升深度校正精度的目的。研究表明,MARL方法可以自动完成多口井、不同测井曲线的深度校正任务,减少人工干预。在油田实例应用中,对比分析了动态时间规整(DTW)、深度Q学习网络(DQN)和DDQN等方法的测试结果,DDQN算法采用双网络评估机制有效改进了算法的性能,能够识别和对齐测井曲线特征序列上更多的细节,具有较高的深度匹配精度。

关键词：人工智能机器学习深度校正测井曲线多智能体深度强化学习卷积神经网络双深度Q学习网络

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