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入库径流过程预报误差多维随机模拟模型

水力发电学报 2022年第4期41卷 62-70页

作者：张验科邰雨航王远坤马秋梅华北电力大学水利与水电工程学院北京102206

包含多个预见期的入库径流过程预报误差的随机模拟随着维度增加而难度增大。为了更加精确快速地分析和得到入库径流过程预报误差的变化规律,本文利用变分自编码器(VAE)方法耦合神经网络和低维隐变量的模拟生成复杂高维数据的特性,建立... 详细信息

包含多个预见期的入库径流过程预报误差的随机模拟随着维度增加而难度增大。为了更加精确快速地分析和得到入库径流过程预报误差的变化规律,本文利用变分自编码器(VAE)方法耦合神经网络和低维隐变量的模拟生成复杂高维数据的特性,建立了基于VAE的入库径流过程预报误差随机模拟模型。以锦屏一级水电站的入库径流过程预报误差模拟为例,将以上模型与改进的Gibbs方法的模拟效果进行对比。结果表明,本文模型所得误差序列的均值、标准差、峰度系数等特征统计量更贴近于实际误差序列,且程序运行时间相比改进的Gibbs方法减少了69%~94%,为考虑入库径流预报不确定性的水电站水库调度提供了更为丰富的参考信息。

关键词：入库径流预报误差多维随机模拟变分自编码器改进的Gibbs方法锦屏一级水电站水库

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基于IGMM-Copula的入库径流过程预报误差随机模拟模型

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水利学报 2021年第6期52卷 689-699页

作者：张验科张佳新邰雨航纪昌明马秋梅华北电力大学水利与水电工程学院北京102206

为揭示入库径流过程预报误差的统计特征及其变化规律,进而为水电站水库优化调度提供更为准确的输入,基于AIC与BIC准则选取最优高斯混合数,同时引入K-means++算法确定高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)的初始参数值,对GMM-Copul... 详细信息

为揭示入库径流过程预报误差的统计特征及其变化规律,进而为水电站水库优化调度提供更为准确的输入,基于AIC与BIC准则选取最优高斯混合数,同时引入K-means++算法确定高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)的初始参数值,对GMM-Copula模型中的GMM部分进行了改进,建立了基于IGMM-Copula的入库径流过程预报误差随机模拟模型,该模型不仅在单一预见时刻径流预报误差的量化估计上更具优势,而且能通过建立误差的多维联合分布函数实现对误差序列的随机模拟。以锦屏一级水电站水库为例,应用IGMM-Copula模型对预见时刻为6 h、12 h、18 h、24 h的径流预报误差进行随机模拟。结果表明,IGMM-Copula所得拟合曲线的图形效果及适用性检验结果均优于GMM-Copula模型,且其模拟预报误差的统计参数更贴近于实测预报误差,验证了其合理性与可行性,为入库径流过程预报误差的估计与模拟提供了一种更为精确有效的方法。

关键词：入库径流预报误差 GMM-Copula IGMM-Copula 随机模拟锦屏一级水电站

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NH/CH在MILD燃烧方式下的NO排放特性实验研究

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中国电机工程学报 2024年

作者：仝雨航涂垚杰刘豪煤燃烧与低碳利用全国重点实验室(华中科技大学)

氨燃料利用是能源低碳转型的重要手段，无焰(Moderate & Intense Low Oxygen Dilution，MILD)燃烧技术可以有效提高氨燃料的燃烧效率并降低排放。基于自行搭建的20kW燃烧炉开展了NH3/CH4混合燃料在MILD燃烧方式下的NOx排放特性实验研究... 详细信息

氨燃料利用是能源低碳转型的重要手段，无焰(Moderate & Intense Low Oxygen Dilution，MILD)燃烧技术可以有效提高氨燃料的燃烧效率并降低排放。基于自行搭建的20kW燃烧炉开展了NH3/CH4混合燃料在MILD燃烧方式下的NOx排放特性实验研究，重点考察了掺氨比、当量比以及炉膛内壁面温度对NO、NO2及N2O排放的影响规律，并与常规旋流燃烧方式进行了系统对比。研究表明，相较于常规燃烧，MILD燃烧有效降低氨燃料燃烧中NO和NO2的排放情况，但存在N2O排放问题。NO排放在35%-40%掺氨比下和0.8当量比下达到峰值，并跟随壁温线性上升。随着掺氨比的提高和壁温的降低，N2O排放逐步升高，在1000K壁温、55%掺氨比条件下，N2O排放高达40×10-6。在氨燃料MILD燃烧中，需协调N2O排放与NO排放，尽可能降低NOx排放。

关键词： MILD燃烧低氮燃烧技术氨燃烧 NOx排放

一种基于知识图谱和随机森林算法的致密气井产能预测方法

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特种油气藏 2024年

作者：李文倚侯明雨全航余杰中国海油研究总院有限责任公司成都理工大学

气井产能预测受地质、工程等多种因素影响，传统的数学解析、数值模拟等方法难以快速准确预测致密气井产能。针对上述问题，基于大数据以及机器学习的思想，提出了一种融合知识图谱和随机森林算法的致密气井产能预测方法。通过数据预处... 详细信息

气井产能预测受地质、工程等多种因素影响，传统的数学解析、数值模拟等方法难以快速准确预测致密气井产能。针对上述问题，基于大数据以及机器学习的思想，提出了一种融合知识图谱和随机森林算法的致密气井产能预测方法。通过数据预处理对不同类型的基础数据进行规范化处理，采用实体识别和链接技术将不同数据源的实体整合到知识图谱中。使用关系抽取和建模技术，建立实体之间的关系和属性，形成完整的知识图谱，准确预测产能。在此基础上，依托随机森林机器学习算法建立致密气井产能预测模型，利用模型对秋林区块致密气井产能进行预测，预测精度达到89.7%。该方法可以在开发前期快速准确预测气井产能，大幅度提高预测的准确度，为致密气开发产能部署和高产井培育提供决策支持。

关键词：致密气机器学习知识图谱产能预测

基于残差网络和边缘检测的辽东湾海冰识别研究

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海洋通报 2024年

作者：卫志军杨浩孔雨秋魏彬航王安良国家海洋环境预报中心大连理工大学创新创业学院大连理工大学海岸和近海工程国家重点试验室国家海洋环境预报中心自然资源部海洋灾害预报技术重点实验室

精确识别海冰并检测海冰边缘对辽东湾海冰冰情监测等研究具有重要意义。本文基于MODIS卫星影像提出一种Res-UNet海冰图像分割模型。该模型在U-Net模型的基础上引入了残差学习模块，进一步提升多类型海冰特征提取能力，进而提高模型精度... 详细信息

精确识别海冰并检测海冰边缘对辽东湾海冰冰情监测等研究具有重要意义。本文基于MODIS卫星影像提出一种Res-UNet海冰图像分割模型。该模型在U-Net模型的基础上引入了残差学习模块，进一步提升多类型海冰特征提取能力，进而提高模型精度及泛化能力。将该Res-UNet模型与双阈值分割算法、U-Net模型和DeepLabV3+模型进行对比，试验结果表明：Res-UNet模型在精确度、召回率、F1分数和整体精度4项评价指标相较于U-Net和DeepLabV3+模型中的最高值分别提升了1.9%、3.7%、2.7%和8.9%，即Res-UNet分割精度表现优秀。此外，本文在海冰图像分割结果的基础上进一步进行海冰边缘检测及海冰面积提取。与同类分割模型相比，海冰边缘检测在精确度、漏检率、误检率和边缘连续性4项评价指标上相较于U-Net、DeepLabV3+、双阈值分割算法的最高值分别有6.4%、11.2%、13.4%和18.8%的提升；与人机交互方式计算海冰面积相比，本文提出模型在冰间水道识别和效率方面有显著提升。本文开发的模型可为辽东湾海冰识别及要素提取提供可靠的遥感数据处理方法。

关键词：辽东湾海冰识别海冰边缘 Res-UNet模型精度

陶瓷框架增强聚四氟乙烯仿生复合材料及其摩擦学性能研究

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摩擦学学报 2024年

作者：伍雨驰雷磊刘旻帑赵仲航郑靖周仲荣西南交通大学机械工程学院摩擦学研究所

针对聚四氟乙烯自润滑复合材料耐磨性差这一工业润滑领域的瓶颈问题，本研究受人牙釉质釉柱/釉间质微观结构的抗磨作用机制启发，基于有限元分析和1种乙酸锆改进的定向冷冻技术，设计制备了定向多孔氧化锆陶瓷框架增强聚四氟乙烯仿生复... 详细信息

针对聚四氟乙烯自润滑复合材料耐磨性差这一工业润滑领域的瓶颈问题，本研究受人牙釉质釉柱/釉间质微观结构的抗磨作用机制启发，基于有限元分析和1种乙酸锆改进的定向冷冻技术，设计制备了定向多孔氧化锆陶瓷框架增强聚四氟乙烯仿生复合材料，并对其力学性能和摩擦学行为进行了试验研究。结果显示，仿生复合材料的自润滑性能良好，力学性能和耐磨性远优于聚四氟乙烯和商用聚四氟乙烯自润滑复合材料易格斯。与易格斯材料相比，仿生复合材料的硬度提高约1.8倍，弹性模量提高约15.2%，抗压强度提高约2.8倍，磨损体积降低约76.6%。仿生复合材料优异的摩擦学性能与定向多孔陶瓷框架增强结构密切相关，这种陶瓷框架增强结构具有Voigt模型(复合材料承载能力上限)承载特性，能够大幅提高复合材料的承载能力，避免材料表面发生严重变形和破坏，提高耐磨性。同时，仿生复合材料的氧化锆陶瓷框架占比仅为25.6%(体积分数)，高含量的聚四氟乙烯填料能够有效地在摩擦接触界面形成自润滑转移膜，实现良好润滑。

关键词：聚四氟乙烯复合材料定向多孔陶瓷框架仿生设计耐磨性能自润滑

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数证共生模式下人机课堂效率提升路径研究

中国电化教育 2024年第3期 115-120页

作者：童莉莉张晨盖雨含郑瑞航北京师范大学教育学部北京100875

教育数字化进程中,人机协同课堂成为常态化应用并衍生出多种智能样态。该文基于“数据原型+证据链条”的共生模式,设计“教师-学生-机器”3维教学效率影响因素集,并投放在实证环境中检验,通过样本数据中甄别的关键路径,凝练提出效率提... 详细信息

教育数字化进程中,人机协同课堂成为常态化应用并衍生出多种智能样态。该文基于“数据原型+证据链条”的共生模式,设计“教师-学生-机器”3维教学效率影响因素集,并投放在实证环境中检验,通过样本数据中甄别的关键路径,凝练提出效率提升建议,为不同学科不同地域的人机课堂教学设计和智能硬软件选型提供借鉴。

关键词：数证共生人机协同课堂效率

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植物根系内皮层凯氏带形成的分子机制及对矿质养分转运调控综述

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浙江大学学报(农业与生命科学版) 2024年

作者：肖伊辉冯志航赖雨秋陈慧婷李保海浙江大学环境与资源学院浙江省农业资源与环境重点实验室

植物依靠根部从土壤中吸收水分和矿物质养分，以确保其生长发育。为了应对土壤环境的多样性，植物在根系内皮层细胞的细胞壁中形成一种可封闭临近内皮层细胞间隙的疏水性指环状结构——凯氏带。作为选择性吸收土壤溶液中水分与养分的质... 详细信息

植物依靠根部从土壤中吸收水分和矿物质养分，以确保其生长发育。为了应对土壤环境的多样性，植物在根系内皮层细胞的细胞壁中形成一种可封闭临近内皮层细胞间隙的疏水性指环状结构——凯氏带。作为选择性吸收土壤溶液中水分与养分的质外体运输物理屏障，凯氏带不但阻隔了土壤中有害物质经由质外体途径自由扩散进入中柱，还可以限制维管组织内的矿质养分流失。。近十几年来许多学者对凯氏带这个特殊结构开展了大量研究并取得了突破性进展，挖掘出一系列参与凯氏带形成的关键基因与分子调控途径，并揭示了凯氏带控制植物根系矿质养分运输的规律。本文针对这些进展系统总结了凯氏带结构特征和功能及相应的研究方法，重点梳理了凯氏带形成的3条分子途径和对不同植物矿质养分转运的调控规律，并展望了根系凯氏带结构及其在作物矿质养分转运调控中的研究趋势。

关键词：凯氏带质外体运输质外体屏障养分转运

基于杆状病毒-昆虫细胞表达系统的猪脑心肌炎病毒样颗粒的表达及鉴定

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畜牧兽医学报 2024年

作者：王运航景伟穆素雨孙世琪郭慧琛白满元中国农业科学院兰州兽医研究所兰州大学动物医学与生物安全学院动物疫病防控全国重点实验室榆林学院生命科学学院

脑心肌炎（Encephalomyocarditis）是由脑心肌炎病毒（Encephalomyocarditis virus，EMCV）引起的以猪的脑炎、心肌炎为主要特征的病毒性人畜共患病，可感染多种哺乳动物，目前国内尚无有效疫苗。本研究旨在开发一款安全有效的疫苗以防... 详细信息

脑心肌炎（Encephalomyocarditis）是由脑心肌炎病毒（Encephalomyocarditis virus，EMCV）引起的以猪的脑炎、心肌炎为主要特征的病毒性人畜共患病，可感染多种哺乳动物，目前国内尚无有效疫苗。本研究旨在开发一款安全有效的疫苗以防控该病。采用P1、3CD共表达的构建策略，利用杆状病毒-昆虫细胞表达系统获得EMCV病毒样颗粒（virus-like particals，VLPs）并将其免疫小鼠，初步评价其在小鼠体内的免疫应答效果。结果显示，免疫组小鼠特异性抗体滴度达到1:192以上，中和抗体滴度达到1:64以上，且与ISA206佐剂混合使用可诱导机体产生更高的抗体水平。IL-4、IFN-γ、IL-5、TNF-α细胞因子水平均可达到20 pg·mL-1，且明显高于PBS组。综上，本研究获得的EMCV病毒样颗粒疫苗可以诱导机体产生良好的细胞免疫和体液免疫应答，还能诱导炎症细胞因子的产生，有助于激发机体的免疫反应，增强疫苗的保护效果，为EMCV的防控提供了理论依据和技术储备。

关键词：杆状病毒-昆虫细胞表达系统脑心肌炎病毒病毒样颗粒