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基于数值模拟的油藏生产动态优化算法

新疆石油地质 2022年第5期43卷 612-616页

作者：雷泽萱辛显康喻高明王立长江大学石油工程学院武汉430100

对于大规模油藏开发优化,常规优化算法存在收敛速度慢、寻优效率低、难以与现场结合等问题。针对这些问题,建立了油水井动态调控优化模型,并结合模拟退火遗传算法和拉丁超立方采样算法寻找模型全局最优解,同时,利用同步扰动随机逼近算... 详细信息

对于大规模油藏开发优化,常规优化算法存在收敛速度慢、寻优效率低、难以与现场结合等问题。针对这些问题,建立了油水井动态调控优化模型,并结合模拟退火遗传算法和拉丁超立方采样算法寻找模型全局最优解,同时,利用同步扰动随机逼近算法提高了模型局部求解收敛速度,研发编制了油水井动态调控优化软件,并应用于大庆油田H区块。对比油田常规油水井生产制度,油水井动态调控优化模型的最优方案使H区块累计产油量在5年内增加了5.68×10^(4)m^(3),较好地解决了油水井生产动态控制优化问题,也为大规模油田高效开发提供了一种新的方法。

关键词：数值模拟油藏生产动态优化算法动态调控模拟退火遗传算法同步扰动随机逼近算法拉丁超立方采样算法

基于注意力机制的长短期记忆网络的油田采收率预测新方法

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当代化工研究 2023年第9期 177-179页

作者：齐书贤喻高明刘云雷泽萱长江大学石油工程学院湖北430100

油田产量的预测对油田开发具有重要意义,而目前常用的产量预测的方法主要有经验公式法、递减指数法、水驱曲线法、数值模拟法等,这些方法不能挖掘数据的关系,也不能使用油田数据中的时序关系,从而导致预测出现偏差。因此提出使用注意力... 详细信息

油田产量的预测对油田开发具有重要意义,而目前常用的产量预测的方法主要有经验公式法、递减指数法、水驱曲线法、数值模拟法等,这些方法不能挖掘数据的关系,也不能使用油田数据中的时序关系,从而导致预测出现偏差。因此提出使用注意力机制的长短时神经记忆网络的模型来预测采收率,并分析了损失函数、Dropout比例、神经元个数对模型的预测影响,结果表明三个参数值分别为100、0.9、128时,模型预测的表现最优。在网络训练后,模型预测目标区块油田2021年的产油量为98615t,预测偏差绝对值为1524t;模型预测目标区块油田的采收率为19.15%,与常规方法水驱曲线法的计算结果偏差较小。由此可见,基于注意力机制的长短期记忆网络模型对油田采收率预测具有较高的精确度。研究结果可应用于国内油田生产开发动态方案的编制,对国内油田开发决策提供了一种新型的方法。

关键词：注意力机制长短期神经记忆网络损失函数 Dropout 神经元

如何协同资源和大数据分析能力实现双元创新？——基于资源编排理论的fsQCA分析

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科学学与科学技术管理 2024年

作者：张茜松雷泽孙宁冯泰文西安邮电大学经济与管理学院哈尔滨工业大学(威海)经济管理学院东南大学经济管理学院

实现双元创新是企业建立可持续竞争优势及实现高质量发展的重要途径。数字化时代，如何有效编排资源和大数据分析能力，以探索隐含性需求和利用多样性需求，创造顾客价值，实现高双元创新是有待探究的重要管理问题。基于资源编排理论，... 详细信息

实现双元创新是企业建立可持续竞争优势及实现高质量发展的重要途径。数字化时代，如何有效编排资源和大数据分析能力，以探索隐含性需求和利用多样性需求，创造顾客价值，实现高双元创新是有待探究的重要管理问题。基于资源编排理论，采用组态视角和模糊集定性比较分析（fsQCA）方法，对我国364家制造业企业进行分析，探究资源和能力要素构成的资源组态与双元创新的复杂因果关系。研究发现：（1）单一资源或能力要素并不构成实现高双元创新的必要条件，但技术技能、数据驱动的决策文化和客户需求多样性在产生高双元创新上发挥普适性作用；（2）产生高双元创新的3条路径包括：资源重构支撑大数据分析能力利用多样性需求、大数据分析能力探索隐含性需求和利用多样性需求、资源重构支撑大数据技术能力探索隐含性需求和利用多样性需求；（3）4条路径产生非高双元创新，并且客户需求多样性的缺失是引起非高双元创新的主要原因。研究结论基于资源编排理论和组态视角，有助于揭示多重因素并发影响双元创新的复杂因果机制，深化对我国制造业双元创新多元驱动路径的认识，并为企业提升竞争优势和实现高质量发展带来实践启示。

关键词：双元创新资源编排理论组态视角资源组态 fsQCA

用于配电网故障识别的特征频率电压源型逆变器控制策略研究

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用于配电网故障识别的特征频率电压源型逆变器控制策略研究

作者：雷泽西安理工大学

学位级别：硕士

配电网作为连接大电网与用户的重要桥梁,其安全稳定运行对整个电力系统至关重要。随着电力系统网络结构的不断复杂化,线路分支愈发密集,架空线与电缆线路的混合联络,以及运行状态的多样化,系统不可避免地面临着各类故障。在这种情况下,... 详细信息

配电网作为连接大电网与用户的重要桥梁,其安全稳定运行对整个电力系统至关重要。随着电力系统网络结构的不断复杂化,线路分支愈发密集,架空线与电缆线路的混合联络,以及运行状态的多样化,系统不可避免地面临着各类故障。在这种情况下,能够快速而准确地识别故障类型,对于迅速排除故障、缩短停电时间具有重要意义。针对这一问题,本文研究了一种基于特征频率电压源信号注入的配电网故障识别技术方案,其核心思想在于当配电系统发生故障时,通过注入特征频率信号后检测配电系统中相应电气量的变化,准确地判断该故障是永久性故障还是瞬时性故障。同时设计了产生该电压源信号的逆变器控制策略。首先,本文设计了一种特征频率电压源信号注入下的配电网故障识别方案,探讨了特征频率电压源信号的幅值和频率的选取,建立了不同故障性质下特征频率所对应的阻抗特征。通过对不同线路阻抗和各种剩余负荷的分析,研究了基于阻抗测量的故障性质判别的依据及其整定值的确定,同时,分析了该电压源信号发生的电力电子变换器装置中储能电容电压在不同故障下的波动幅值,进而设计了基于储能电容放电方式下的判据整定。其次,对产生特征频率电压源型逆变器的控制策略进行了设计,建立了三相全桥逆变器主电路数学模型,引入了电压电流双环的解耦控制,设计了控制器参数。针对配电网发生不对称故障,若要电压源型逆变器产生三相平衡电压,需设计正负序分离控制。因此,阐述了延时相消正负序分离控制方法,使输出电压中负序分量得到有效抑制,从而使输出的特征频率信号始终保持三相平衡。最后,在MATLAB/Simulink环境中搭建了系统仿真模型,通过改变故障位置、剩余负荷容量等多种工况,对所设计的两种不同的故障识别判据进行了相应的仿真验证并对所得进行分析。同时也搭建了产生特征频率电压源信号的实验样机。通过样机对不同工况进行了测试,仿真和实验结果表明了所设计的控制方案具有可行性和适用性。

关键词：配电网电压源特征频率信号瞬时性故障永久性故障

等离子体渗氮气压对合金钢渗氮层微观结构和性能的影响

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表面技术 2024年第7期53卷 200-207页

作者：王怡萱安徽工业大学材料科学与工程学院安徽马鞍山243002

目的选择M50NiL钢(高合金钢)和AISI 4140钢(低合金钢)2种合金钢,研究渗氮气压对合金钢等离子体渗氮层组织结构、渗层厚度、硬度、韧性和摩擦磨损性能的影响规律。方法根据离子渗氮GB/T 30883—2017,在0~500 Pa渗氮气压范围内选择170、25... 详细信息

目的选择M50NiL钢(高合金钢)和AISI 4140钢(低合金钢)2种合金钢,研究渗氮气压对合金钢等离子体渗氮层组织结构、渗层厚度、硬度、韧性和摩擦磨损性能的影响规律。方法根据离子渗氮GB/T 30883—2017,在0~500 Pa渗氮气压范围内选择170、250、350 Pa 3个渗氮气压进行等离子体渗氮,研究渗层微观结构和性能。结果对于M50NiL和AISI 4140两种合金钢,350 Pa时渗层厚度均最大,170 Pa次之,250 Pa厚度最小。M50NiL钢在350 Pa渗氮和AISI 4140钢在170 Pa渗氮时,表面层具有最优的强韧性。摩擦磨损性能显示,170 Pa和350 Pa气压渗氮的摩擦磨损性能明显优于250 Pa气压渗氮,其中磨损率规律与渗氮层的韧性值测试结果吻合。结论气压影响了氮离子的能量和分布,从而影响了渗层厚度,钢中的合金元素含量和气压共同影响表面强韧化效果,并且表面强韧化效果直接影响渗氮层的摩擦磨损性能。

关键词：气压等离子体渗氮硬度摩擦磨损合金钢

挤压膨化油莎豆粕理化特性及其在肉鸡生产上的应用研究

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挤压膨化油莎豆粕理化特性及其在肉鸡生产上的应用研究

作者：雷泽田河南工业大学

学位级别：硕士

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棉花叶片点云实例分割方法研究

棉花叶片点云实例分割方法研究

作者：雷泽宇塔里木大学

学位级别：硕士

新疆作为我国重要的棉花产区,棉花叶片的健康状况对于评估整个植株的健康状况至关重要。面对棉花叶片点云数据采集过程中的挑战,如形变、缺损和遮挡,本研究构建了一个针对性的点云数据集。本研究提出了一种针对棉花叶片的基于语义的点... 详细信息

新疆作为我国重要的棉花产区,棉花叶片的健康状况对于评估整个植株的健康状况至关重要。面对棉花叶片点云数据采集过程中的挑战,如形变、缺损和遮挡,本研究构建了一个针对性的点云数据集。本研究提出了一种针对棉花叶片的基于语义的点云实例分割方法,旨在提高农业领域中对棉花生长监测和病虫害防治的准确性。本研究采用语义分割算法对预处理后的点云进行精确识别,提取出棉花植株中的叶片点云。语义分割通过识别并标注点云中具有相同语义特征的区域,使得点云数据的解析更具意义。在提取出叶片点云后,通过点云聚类方法将叶片点云中的点划分为不同的实例,并进行结果评估实例分割。点云聚类通过将具有相似特征的点聚集在一起,进一步细化了叶片的分割结果,从而提高了分割的准确性。实验结果表明,该方法在棉花叶片点云实例分割方面具有较高的准确性。本研究的成果为农业领域提供了一种有效的棉花叶片点云实例分割方法,有望为棉花生长监测和病虫害防治提供技术支持,进一步促进农业生产的可持续发展。具体研究工作和结论如下:在数据预处理阶段,本文成功采集并处理了213株棉花的点云数据,并通过数据增强技术将数据量扩充至1065株,显著增加了数据集的多样性和规模。详细阐述了棉花图像数据转换为点云数据的流程,包括三维重建、模型补全、数据增强等步骤,及深度学习实验环境的构建。语义分割实验中,对比分析了PointNet、PointNet++、Scene Encoder等模型及其自注意力机制增强版。实验结果表明,结合自注意力机制的Scene Encoder模型在整体准确率(OA)和平均交并比(m Io U)上表现最佳,分别达到0.968和0.894,相比于PointNet++算法分别提升了1.7%和1.8%。凸显了自注意力机制在提升模型性能方面的重要作用。在点云聚类实验方面,综合比较了多种聚类算法的效果。K-means++算法结合肘部法则展现了最佳的聚类效果,其平均用时60.1秒,调整兰德指数(ARI)为0.752,调整互信息(AMI)为0.773,归一化互信息(NMI)为0.834,福尔克斯-马洛指数(FMI)为0.860。该算法通过优化初始聚类中心的选择,结合肘部法则自动确定最佳聚类数,有效提高了聚类的精度和效率。ARI、AMI、NMI、FMI,分别相比DBSCAN算法提升了2.4%,1.8%,3.2%,3.3%,并且相比于DBSACN算法,占用运算资源更少。系统设计部分详述了棉花点云叶片实例分割系统的设计与实施,包括需求分析、模块化设计及系统测试,保证了系统的高效运行和稳定性。本研究提出了一种针对棉花叶片的点云实例分割方法,不仅提供了深入的棉花点云处理技术研究,而且通过结合自注意力机制的深度学习模型,展现了在语义分割和聚类任务上的显著性能提升。经过实验验证,该方法在棉花叶片点云实例分割方面具有较高的准确性。通过数据采集、预处理、语义分割和点云聚类等步骤,实现了对棉花叶片的有效分割。本研究的成果为农业领域提供了一种有效的棉花叶片点云实例分割方法,有望为棉花生长监测和病虫害防治提供技术支持,促进农业生产的可持续发展。

关键词：深度学习三维点云点云分割棉株叶片

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云化移动核心网故障管理技术研究

云化移动核心网故障管理技术研究

作者：雷泽临电子科技大学

学位级别：硕士

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过渡金属对1T-CrTe2磁学性质的调控

过渡金属对1T-CrTe2磁学性质的调控

作者：雷泽森山东建筑大学

学位级别：硕士