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基于ARD-AVA反演的含气性预测技术及应用

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石油地球物理勘探 2024年第4期59卷 811-818页

作者：纪永祯中石化石油物探技术研究院有限公司江苏南京211103

为进一步优化AVA反演技术以提高储层含气性预测精度,需要解决反演方法中先验的选择和AVA反演近似式与部分叠加策略的选择两个关键问题。为此,利用自动相关判别(ARD)先验中的超参数从不同地震道估计可变的特定值,而不再用固定值(如高斯... 详细信息

为进一步优化AVA反演技术以提高储层含气性预测精度,需要解决反演方法中先验的选择和AVA反演近似式与部分叠加策略的选择两个关键问题。为此,利用自动相关判别(ARD)先验中的超参数从不同地震道估计可变的特定值,而不再用固定值(如高斯先验、柯西先验等)约束反演过程,可以在含气性预测时更好地反映储层地质特征的横向变化,获得高精度预测结果;在AVA反演近似式与部分叠加策略的选择时,参考了两个标准(参数灵敏度和条件数),给出反演近似式和最大、最小角度与角度间隔的选择建议。提出的ARD-AVA反演方法和近似式与部分叠加优选策略,在河道类型气藏含气性预测中效果很好。通过与传统方法的预测结果对比,结合测井和生产数据,证明了该方法的可行性和优势。

关键词： AVA反演自动相关判别先验含气性预测河道储层

Q460C钢缺口板的疲劳裂纹萌生寿命计算模型和总疲劳寿命计算

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材料导报 2024年第4期38卷 192-199页

作者：王万祯宁波大学土木工程与地理环境学院浙江宁波315211

基于位错随循环加载次数的增加加速移动、聚合形成疲劳裂纹的试验事实,假设疲劳裂纹萌生速率是循环加载次数的单调递增幂函数,通过积分推导出疲劳裂纹萌生寿命计算模型。Q460C钢缺口板的疲劳试验结果显示,疲劳裂纹萌生寿命、扩展寿命和... 详细信息

基于位错随循环加载次数的增加加速移动、聚合形成疲劳裂纹的试验事实,假设疲劳裂纹萌生速率是循环加载次数的单调递增幂函数,通过积分推导出疲劳裂纹萌生寿命计算模型。Q460C钢缺口板的疲劳试验结果显示,疲劳裂纹萌生寿命、扩展寿命和总疲劳寿命均随应力幅和名义最大应力的降低而增加,疲劳裂纹形成寿命与总疲劳寿命的比值为0.82~0.90。我国《钢结构设计标准》建议的总疲劳寿命计算式的计算误差为-17.0%~+84.9%。以椭球面断裂模型作为裂尖开裂判据,对Q460C钢缺口板的疲劳裂纹扩展进行了理论计算和数值模拟。以疲劳裂纹萌生处应变溢出时裂纹长度0.05 mm作为疲劳裂纹萌生临界尺寸,标定的Q460C钢缺口板的疲劳裂纹萌生寿命计算式、扩展寿命计算式和总疲劳寿命计算式的计算误差分别为-15.0%~-1.2%、-12.4%~+2.8%和-12.1%~-1.4%。

关键词：缺口板疲劳试验疲劳裂纹萌生寿命扩展寿命椭球面断裂模型

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基于图像分析技术的全脂奶粉品质软测量模型构建

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食品与发酵工业 2024年第10期50卷 273-281页

作者：丁浩晗谢祯奇田嘉伟辛星王震宇江南大学未来食品科学中心江苏无锡214000 江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214000 嘉兴未来食品研究院浙江嘉兴314005

针对传统奶粉品质检测方法的主观性和滞后性问题,该研究利用奶粉的加工条件和颗粒形态构建了一个基于图像分析技术和人工智能算法的奶粉品质软测量模型,用于准确、实时地预测速溶全脂奶粉的分散性和溶解性这2个重要品质性能。利用显微... 详细信息

针对传统奶粉品质检测方法的主观性和滞后性问题,该研究利用奶粉的加工条件和颗粒形态构建了一个基于图像分析技术和人工智能算法的奶粉品质软测量模型,用于准确、实时地预测速溶全脂奶粉的分散性和溶解性这2个重要品质性能。利用显微数码摄像头和图像处理技术,获取了奶粉颗粒的形态参数。同时,利用重采样技术解决了奶粉工厂原始数据集中的数据不平衡问题。根据实验获取的奶粉颗粒形态参数和奶粉工厂提供的奶粉生产时的加工条件数据,选用偏最小二乘模型和人工神经网络模型构建了速溶全脂奶粉分散性和溶解性的软测量模型,并利用原始数据验证了所构建模型的准确性。结果表明,用于预测奶粉分散性和溶解性所构建的偏最小二乘模型的Q^(2)和R^(2)分别为Q^(2)=0.72,R^(2)=0.94和Q^(2)=0.85,R^(2)=0.95,而用于预测奶粉分散性和溶解性所构建的人工神经网络模型的R^(2)分别为0.97和0.96。模型的良好性能证明,这些模型可以准确、实时地预测奶粉的分散性和溶解性,并为奶粉品质的在线检测提供了新的方法。

关键词：速溶全脂奶粉图像处理品质检测偏最小二乘法人工神经网络

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双有源桥串联谐振变换器的暂态过程与控制

中国电机工程学报 2024年第8期44卷 3189-3201,I0021页

作者：李卓蓝张宇强电磁工程与新技术国家重点实验室(华中科技大学电气与电子工程学院) 湖北省武汉市430074

基于移相控制的双有源桥串联谐振变换器(dual-bridge series resonant converter,DBSRC)在传输功率的快速调控过程中,移相角将发生较大的阶跃变化,导致谐振腔出现大幅度长时间的振荡过程,不仅严重恶化了变换器的动态性能,电路元件也会... 详细信息

基于移相控制的双有源桥串联谐振变换器(dual-bridge series resonant converter,DBSRC)在传输功率的快速调控过程中,移相角将发生较大的阶跃变化,导致谐振腔出现大幅度长时间的振荡过程,不仅严重恶化了变换器的动态性能,电路元件也会面临严重的过电压和过电流风险。该文首先基于基波分析法推导DBSRC暂态过程的通用计算模型,分析暂态过程中的振荡特性,精确估算暂态过程中的谐振电压峰值、谐振电流峰值以及暂态过渡时间,评估暂态过程中的过电压与过电流程度。基于暂态过程计算模型,提出一种振荡的抑制方法,使变换器在一个开关周期后能够到达新的稳定状态,有效地避免了过电压与过电流的风险,并且大幅改善了闭环控制的动态特性。最后,通过仿真与实验结果验证理论分析和所提出的控制方法。

关键词：双有源桥串联谐振变换器暂态过程暂态建模电压应力电流应力振荡抑制

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机器学习和大数据在食品领域的应用

食品与发酵工业 2024年

作者：丁浩晗田嘉伟谢祯奇沈嵩崔晓晖王震宇江南大学未来食品科学中心武汉大学国家网络安全学院嘉兴未来食品研究院江南大学人工智能与计算机学院

近年来，食品行业经历了显著变化。全球化、技术进步以及不断变化的消费者需求推动了该行业的持续发展和创新。作为先进的新兴技术，机器学习和大数据在食品行业中发挥着越来越关键的作用。机器学习和大数据在食品领域的应用密切相关。... 详细信息

近年来，食品行业经历了显著变化。全球化、技术进步以及不断变化的消费者需求推动了该行业的持续发展和创新。作为先进的新兴技术，机器学习和大数据在食品行业中发挥着越来越关键的作用。机器学习和大数据在食品领域的应用密切相关。机器学习通过模式识别和数据分析挖掘食品生产和供应链的关键信息，而大数据技术支持处理大规模数据，提供更全面的决策视角。这两者共同推动了食品研究创新和产业发展。利用机器学习对大数据集进行深入分析，可以预测食品趋势、改进生产流程、优化供应链。该文介绍了机器学习和大数据在食品工业的应用现状，涵盖了机器学习和深度学习技术、自适应神经模糊推理技术以及机器学习在食品检测中的多维应用，如机器学习算法与近红外光谱技术结合的食品检测技术、计算机视觉在食品领域的应用，以及机器学习算法和智能传感器结合的实时食品检测技术。分析了大数据面临的技术挑战（数据缺乏真实性、完整性及数据标注困难等），提出了潜在的解决方案（区块链技术及数据增强与预处理技术），并展望了机器学习技术在食品研究领域的未来发展趋势。此外，随着“食品工业4.0”的到来，食品工业正迎来快速发展，智能农业、机器人农业、无人机、3D打印、数字孪生等由机器学习衍生出的前沿技术将进一步崭露头角。面对如此多的创新和改进机遇，食品行业也将需要解决智能生产和可持续性等问题。最后，还讨论了食品行业未来可能面临的挑战和发展方向。

关键词：机器学习大数据食品工业新兴技术智能传感器

基于热解工艺制备烟熏液对西冷牛排风味特征的影响及消费者接受度

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食品科学 2024年

作者：丁浩晗田嘉伟谢祯奇周洁袁佳玟吴棋涵辛星江南大学未来食品科学中心

采用热解工艺，在450 ℃和氮气保护气氛下利用桃木制备烟熏液风味剂，研究其对西冷牛排的风味特征的影响及消费者接受度。液熏过程采用了不同的烟熏液浓度和不同腌制时间来处理牛排。首先通过焦点小组测试总结了描绘牛排感官属性的描述... 详细信息

采用热解工艺，在450 ℃和氮气保护气氛下利用桃木制备烟熏液风味剂，研究其对西冷牛排的风味特征的影响及消费者接受度。液熏过程采用了不同的烟熏液浓度和不同腌制时间来处理牛排。首先通过焦点小组测试总结了描绘牛排感官属性的描述词，并以词云的形式进行了可视化呈现。然后基于适合项勾选法(Check-All-That-Apply，CATA)和主成分分析法(Principal Component Analysis，PCA)的风味评价表明，热解烟熏液大幅提升了牛排关于烟熏风味特征的描述词，包括“轻度的烟熏味”、“烧烤味”、“熟牛肉香味”、“肉香味” 、“深色的外观”、“耐咀嚼”和“爆汁”等。相关性分析表明液熏牛排的整体喜好和气味喜好两个方面都与风味喜好呈现正相关性，突出了风味特征对牛排风味评价的重要性。化学性质分析表明本研究中使用的烟熏液溶液浓度相对较低，并未对液熏后的牛排样品的水分含量、脂肪含量和pH值产生显著影响。

关键词：烟熏风味热解牛排主成分分析