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水平井尾管完井与钻井一体化设计控制技术

石油勘探与开发 2024年

作者：高德利鲜保安毕延森中国石油大学(北京)石油工程教育部重点实验室河南理工大学资源环境学院

针对水平井尾管导向钻井技术存在的钻机旋转系统负载大、地面扭矩传动效率低、使用与维护成本高等问题，提出了水平井双管柱尾管差速旋转钻进新方法，揭示了相应的技术原理，设计了双管柱差速旋转传动、复合旋转导向及悬挂器等井下专用... 详细信息

针对水平井尾管导向钻井技术存在的钻机旋转系统负载大、地面扭矩传动效率低、使用与维护成本高等问题，提出了水平井双管柱尾管差速旋转钻进新方法，揭示了相应的技术原理，设计了双管柱差速旋转传动、复合旋转导向及悬挂器等井下专用工具，优化了相关工艺流程；提出了导向钻具组合工具面控制方法，建立了水平井双管柱尾管差速旋转钻进延伸极限计算模型。结果表明：水平井双管柱尾管差速旋转钻进技术配备常规随钻测量仪器和螺杆钻具，通过调节钻柱转速可以控制导向钻具组合的工具面，实现了水平井双管柱尾管差速旋转导向钻进；基于鄂尔多斯盆地东缘深部煤层气水平井工程案例计算水平井双管柱钻进延伸极限，与常规尾管钻井方式相比，采用双管柱尾管差速旋转钻进方式显著增大了水平井延伸极限，为水平井尾管完井与钻井一体化设计控制提供了参考。

关键词：水平井尾管完井与钻井双管柱尾管差速旋转钻进工具面控制水平延伸极限

考虑可变接续时间窗的高铁周期列车运行图优化

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铁道科学与工程学报 2024年

作者：李天琦聂磊张宏森北京交通大学交通运输学院中国铁路广州局集团有限公司办公室

精准高效的换乘接续设计对于周期列车运行图在我国的全面推广至关重要。我国高速铁路网络结构复杂、空间跨度广，不同距离的换乘客流OD所能接受的中转换乘时间范围有着明显的不同。现有研究对换乘接续时间的考虑多基于固定接续时间窗，... 详细信息

精准高效的换乘接续设计对于周期列车运行图在我国的全面推广至关重要。我国高速铁路网络结构复杂、空间跨度广，不同距离的换乘客流OD所能接受的中转换乘时间范围有着明显的不同。现有研究对换乘接续时间的考虑多基于固定接续时间窗，造成实际换乘时间与各OD旅客可接受的换乘时间不匹配，限制了换乘服务水平的进一步提升。基于此，结合“事件-活动”网络和周期事件规划问题（Periodic Event Scheduling Problem,PESP），构建了考虑可变接续时间窗的高铁周期列车运行图优化模型，实现了列车接续关系选择、OD换乘接续关系分配、换乘时间优化的同步决策。模型首先引入OD换乘接续关系分配变量，使得模型可在优化过程中动态决策列车接续关系是否为特定客流OD提供服务。在此基础上，引入了可变接续时间窗约束，实现列车接续时间窗根据所分配客流OD合理换乘时间范围动态确定。同时，设计了最小化周期列车运行图换乘服务水平与理想服务水平偏差的线性化目标函数，使得模型得以在GUROBI整数规划求解器中求解。研究案例编制了京沪高铁以及与之衔接的部分高铁线路路网周期列车运行图，与固定换乘接续时间窗的研究案例相比，换乘服务频率和换乘接续时间指标均有显著提升，验证了所提模型的正确性及有效性。

关键词：高速铁路周期列车运行图周期事件规划问题换乘接续可变接续时间窗

基于可变输出电容Buck变换器的混合补偿方案

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电源学报 2024年

作者：张述森沈汉鑫郑清良厦门理工学院光电与通信工程学院厦门英麦科芯集成科技有限公司

为提高峰值电流模式PCM（Peak Current Mode）控制非理想Buck变换器输出端的启动速度和抗负载冲击能力，提出一种基于可变输出电容的混合补偿方案。该方案在保证环路稳定性和动态响应性能的同时实现输出电容和环路补偿参数可同步切换。... 详细信息

为提高峰值电流模式PCM（Peak Current Mode）控制非理想Buck变换器输出端的启动速度和抗负载冲击能力，提出一种基于可变输出电容的混合补偿方案。该方案在保证环路稳定性和动态响应性能的同时实现输出电容和环路补偿参数可同步切换。建立PCM 控制非理想Buck变换器的完整小信号模型，分析系统的开环传递函数得到不同输出电容参数对补偿网络的影响，并进行合理的环路补偿设计。仿真结果表明：补偿后的系统在不同条件变化下，穿越频率和相位裕度都能保持在10kHz（1/20fsw）和70°左右。设计输出电容参数和补偿参数同步切换电路，搭建15W实验样机，实验结果进一步验证了所提方案的可行性。

关键词：峰值电流模式控制 Buck变换器环路补偿稳定性

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尺度适应性感受野的船舶目标检测研究

计算机应用研究 2024年

作者：罗芳李家威何道森香港恒生大学供应链及资讯管理系武汉理工大学计算机与人工智能学院

现有船舶目标检测算法大部分只是基于传统目标检测算法的优化改进，没有考虑船舶具有尺度长宽比例的外观特性，在多尺度目标检测中出现漏检误检问题。为了解决此问题，在YOLOXs基础上，提出一种尺度适应性感受野的船舶检测方法，SAF-YO... 详细信息

现有船舶目标检测算法大部分只是基于传统目标检测算法的优化改进，没有考虑船舶具有尺度长宽比例的外观特性，在多尺度目标检测中出现漏检误检问题。为了解决此问题，在YOLOXs基础上，提出一种尺度适应性感受野的船舶检测方法，SAF-YOLOX。首先，对主干网络提取的不同特征层通过构建双向特征金字塔进行特征融合，增强每个尺度下的特征描述力，同时，设计自适应特征强化模块，抑制不同尺度的特征融合引入的冗余信息，弱化背景信息；然后在预测时，采用多路并行感受野的检测头，利用具有适应目标大小以及比例的感受野提取目标尺度适应性特征信息进行预测；最后，采用先筛选再分配的收敛感知策略，根据网络的收敛状态动态地分配样本，保证检测速度的同时提高检测精度。实验结果显示，所提方法在大型海事监控数据集SeaShips和MCShips上平均检测精度分别达到93.21%和92.34%，与传统YOLOXs相比分别提高了1.01%和1.09%。实验结果证明，所提方法利用尺度适应性感受野能实现多尺度船舶目标的高精度检测。

关键词：船舶目标检测 YOLOX 尺度自适应特征强化分配策略

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新时代数据要素参与分配理论的原创性贡献

河北经贸大学学报 2024年第2期45卷 32-40页

作者：王杰森吴宏洛办公室福建福州350108 福建师范大学马克思主义学院福建福州350117

习近平数据要素参与分配重要论述是马克思主义分配理论在数字经济时代的创新性发展,是我国收入分配理论在新时代的重大推进。这一重大理论成果可以从创新性贡献、方法论意蕴、实践指向三个层面来理解:创新性贡献展现了习近平数据要素参... 详细信息

习近平数据要素参与分配重要论述是马克思主义分配理论在数字经济时代的创新性发展,是我国收入分配理论在新时代的重大推进。这一重大理论成果可以从创新性贡献、方法论意蕴、实践指向三个层面来理解:创新性贡献展现了习近平数据要素参与分配重要论述的理论贡献和实践创新;方法论意蕴表现为数据要素参与分配的目标论、价值论和策略论;实践指向的主要内容是通过有效的制度安排构建数据要素参与分配的长效机制。习近平数据要素参与分配重要论述指明了数据要素参与分配的新路径,开拓了马克思主义分配理论的新境界,引领了新时代新征程共同富裕的新发展。

关键词：习近平经济思想数据要素收入分配共同富裕

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印花面料的边缘轮廓快速提取方法

纺织学报 2024年第5期45卷 165-173页

作者：文嘉琪李新荣冯文倩李瀚森天津工业大学机械工程学院天津300387 天津市现代机电装备技术重点实验室天津300387

工业协作型缝纫机器人代替操作工自动完成缝合是未来发展的必然趋势,但当前的工业协作型缝纫机器人难以快速精准地定位面料边缘轮廓信息,影响缝纫效率与缝纫质量。针对印花面料提出线下使用深度学习建立面料检测模型,线上调用面料检测... 详细信息

工业协作型缝纫机器人代替操作工自动完成缝合是未来发展的必然趋势,但当前的工业协作型缝纫机器人难以快速精准地定位面料边缘轮廓信息,影响缝纫效率与缝纫质量。针对印花面料提出线下使用深度学习建立面料检测模型,线上调用面料检测模型分割面料与背景并结合传统轮廓检测算法快速准确提取面料边缘轮廓的方法。首先,建立面料图像数据集,并通过卷积拆分和融合损失函数对VGG-UNet模型进行优化,将面料数据集输入至优化的VGG-UNet模型进行训练学习并构建最优面料检测模型;其次,利用最优面料检测模型分割面料与背景;然后,采用数学形态学算法对分割后的面料图像进行自适应开运算去除面料边缘的毛边;最后,利用Canny算子对去除毛边后的面料图像进行轮廓提取。实验结果表明,本文方法可较好去除面料毛边并快速精准提取印花面料的边缘轮廓,所提取的轮廓与面料边缘轮廓高度拟合,轮廓提取精度高于99%,轮廓提取时间仅需0.216 s。本文研究可为后续机器人的轨迹规划提供快速准确的坐标信息,提高缝合质量和效率,推进无人化、自动化缝合生产线的实现。

关键词：印花面料边缘轮廓提取机器视觉深度学习 VGG-UNet模型缝纫质量

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基于深度学习的低光照目标检测算法

北京邮电大学学报 2024年

作者：王满利张航张长森河南理工大学物理与电子信息学院

在复杂的低照度环境中获取的图像容易存在对比低、细节信息丢失等问题，对此，考虑到低光照环境检测的特殊性，对目标检测算法YOLOv8进行了改进，提出了YOLO-RSG算法，以提高低光照环境下目标检测的可靠性。首先，YOLO-RSG算法的主干特... 详细信息

在复杂的低照度环境中获取的图像容易存在对比低、细节信息丢失等问题，对此，考虑到低光照环境检测的特殊性，对目标检测算法YOLOv8进行了改进，提出了YOLO-RSG算法，以提高低光照环境下目标检测的可靠性。首先，YOLO-RSG算法的主干特征提取部分采用了多层级残差连接模块，来提升模型的多尺度与弱特征提取能力；随后，引入空洞空间金字塔结构，利用不同扩张率提取复杂场景信息，维持计算量的同时提升了训练效果；最后，自适应地融入了动态选择机制与全局注意力机制，提升了网络模型的多尺度特征提取融合与表征能力。仿真实验结果表明，相较于YOLOv8算法，YOLO-RSG算法在ExDark数据集中的均值平均精度提升了3.60%，可以有效地提高低照度场景下的目标检测性能，并具有良好的稳定性与适用性。

关键词：目标检测低光照场景多尺度特征注意力机制

基于DRSN和优化BiLSTM的轴承剩余寿命预测方法

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计算机集成制造系统 2024年第5期30卷 1877-1888页

作者：文井辉伍荣森李帅永韩明秀重庆邮电大学工业物联网与网络化控制教育部重点实验室重庆400065

针对传统轴承寿命预测方法过度依赖先验知识、缺乏自适应性及退化特征难以提取导致的预测误差大的问题,提出一种自适应特征提取的基于深度残差收缩网络(DRSN)和双向长短时记忆网络(BiLSTM)的轴承剩余寿命预测方法。首先,无需任何先验知... 详细信息

针对传统轴承寿命预测方法过度依赖先验知识、缺乏自适应性及退化特征难以提取导致的预测误差大的问题,提出一种自适应特征提取的基于深度残差收缩网络(DRSN)和双向长短时记忆网络(BiLSTM)的轴承剩余寿命预测方法。首先,无需任何先验知识利用DRSN对轴承原始信号进行自动特征学习,提取退化特征并构建健康指标;然后,采用麻雀搜索算法优化BiLSTM隐藏层神经元个数和学习率,基于优化的BiLSTM网络建立轴承剩余寿命预测模型;最后,进行对比实验验证:分别对比DRSN、残差网络、均值特征3种方法提取的健康指标的性能和不同的轴承剩余寿命寿命预测模型进行对比实验。实验结果表明DRSN网络提取的健康指标性能最优,同时基于优化后的BiLSTM轴承剩余寿命预测模型的误差最小,基于优化后BiLSTM、BiLSTM和长短时记忆网络(LSTM)的3种轴承剩余寿命预测模型的均方根误差分别为1.41%、2.71%、5.64%,验证了方法的有效性。

关键词：深度残差收缩网络双向长短时记忆网络剩余寿命预测麻雀搜索算法

乳化液液微萃取-超高效液相色谱-串联质谱法检测食品中的三唑类杀菌剂

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分析试验室 2024年

作者：刘瑾李利李莉吴祖森荆旭山西农业大学食品科学与工程学院山西农业大学植物保护学院

建立了一种绿色、快速、操作简便的乳化液液微萃取(ELLME)方法，与超高效液相色谱-串联质谱法(UHPLC-MS/MS)联用，检测水、果汁、食醋和露酒中的联苯三唑醇、戊唑醇和丙环唑。该方法将环境友好的木质素作为乳化剂用于ELLME，由于木质素... 详细信息

建立了一种绿色、快速、操作简便的乳化液液微萃取(ELLME)方法，与超高效液相色谱-串联质谱法(UHPLC-MS/MS)联用，检测水、果汁、食醋和露酒中的联苯三唑醇、戊唑醇和丙环唑。该方法将环境友好的木质素作为乳化剂用于ELLME，由于木质素具有高度两亲性和三维网络结构，使用移液枪抽打木质素水溶液与愈创木酚的混合溶液，可以快速形成乳液，细小的萃取剂液滴可快速萃取食品样品中的三唑类杀菌剂。本方法检出限为0.03 μg/L，回收率和相对标准偏差分别为81.8%～104.9%和2.1%～9.8%。最后，使用3种绿色评价工具验证了本方法的环境友好性。基于木质素的新型ELLME可适配多种绿色萃取剂并应用于快速检测不同食品样品中的农药残留。

关键词：三唑类杀菌剂木质素乳液样品预处理绿色化学