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考虑裂缝规模的红河油田延长组油层产能模糊识别方法

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吉林大学学报（地球科学版） 2023年第1期53卷 297-306页

作者：刘亮丁慧潘和平王磊山西工程技术学院地球科学与工程系山西阳泉045000 中国地质大学(武汉)地球物理与空间信息学院武汉430074 中石化经纬有限公司华北测控公司郑州450006

在红河油田开发过程中,延长组油层产能差异较大,利用测井资料准确预估油层的产能问题变得尤为紧迫。本文分析了常规测井曲线在不同裂缝规模下的特征,建立了Ⅰ类(井径扩径率>18%,深感应电阻率260.0μs/m,密度235.0μs/m,密度<2.55 g/cm^(... 详细信息

在红河油田开发过程中,延长组油层产能差异较大,利用测井资料准确预估油层的产能问题变得尤为紧迫。本文分析了常规测井曲线在不同裂缝规模下的特征,建立了Ⅰ类(井径扩径率>18%,深感应电阻率260.0μs/m,密度235.0μs/m,密度模糊识别样本空间的构建,确定了红河油田延长组油层产能是低产还是高产的隶属度公式。低产隶属度大于等于高产隶属度为低产油层,反之则为高产油层。经过20层油层的识别验证,此模型正确率为85%,取得了良好的识别效果。

关键词：红河油田延长组油层裂缝规模模糊识别产能

基于多通道CNN-GRU的表面增强拉曼光谱对毒品的模糊识别

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中国科学：化学 2023年第5期53卷 861-873页

作者：黄锐彭安胡家祥周毅胡维昊西南政法大学刑事侦查学院重庆401120 智慧司法教育部工程研究中心重庆401120 国家毒品问题治理研究中心重庆401120 重庆高校物证技术工程研究中心重庆401120 电子科技大学机械与电气工程学院成都611731

毒品问题是全世界当局面临的严峻挑战,对缉获样品、生物体液和废水中毒品的快速检测是打击毒品犯罪的重要环节和领域热点.本文提出了多通道深度神经网络结合表面增强拉曼光谱(SERS)快速识别混合毒品的新方法,成功实现对溶液中海洛因(her... 详细信息

毒品问题是全世界当局面临的严峻挑战,对缉获样品、生物体液和废水中毒品的快速检测是打击毒品犯罪的重要环节和领域热点.本文提出了多通道深度神经网络结合表面增强拉曼光谱(SERS)快速识别混合毒品的新方法,成功实现对溶液中海洛因(heroin)、氯胺酮(ketamine)、3,4-亚甲二氧基甲基苯丙胺(MDMA)的快速模糊识别.该方法以金纳米颗粒(Au NPs)作为增强基底,利用SERS对毒品进行高灵敏分析,运用深度学习对获得的差异信号进行辨识,从而实现对多种毒品的模糊识别.基于多通道卷积神经网络(CNN)-门控神经单元(GRU)模型可以从原始数据中提取空间与序列的高维分布特征,以99.9%的高准确率分类,99.6%的准确率半定量,远优于传统CNN模型.该方法为复杂基质中混合毒品的快速模糊识别提供了新途径.

关键词：毒品模糊识别表面增强拉曼光谱深度学习多通道CNN-GRU

专利质量视角下国外技术锁定的模糊识别研究——以锂电池隔膜技术为例

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科学学与科学技术管理 2022年第12期43卷 132-152页

作者：范书琴刘国新武汉理工大学安全科学与应急管理学院武汉430070

在中美贸易争端背景下,一系列“断供”事件暴露出中国产业安全中的“卡脖子”技术问题,究其根源在于技术先发国家对后发国家实行的技术锁定战略。如何在技术发展过程中及时识别出国外技术锁定并判别其风险态势,对分类破解“卡脖子”技... 详细信息

在中美贸易争端背景下,一系列“断供”事件暴露出中国产业安全中的“卡脖子”技术问题,究其根源在于技术先发国家对后发国家实行的技术锁定战略。如何在技术发展过程中及时识别出国外技术锁定并判别其风险态势,对分类破解“卡脖子”技术和维护产业安全具有重要意义,故以“卡脖子”技术识别为研究对象,并利用国外关键核心专利技术锁定实现其等价刻画。首先,基于专利质量的视角将关键核心技术识别分为技术属性(T)、法律属性(L)和商业属性(C)三个维度,从而构建了“T-L-C”综合识别指标体系。其次,针对专利质量固有的模糊性和不确定性,采用模糊层次分析法和熵权法相结合来确定指标权重。为实现关键核心专利技术的模糊识别,改进了AHPSort II分类方法,首次将机器学习方法中的层次聚类与K-means聚类方法融合,实现了自动搜索参考点,这使其更适合专利海量数据的实际情境。由于这些参考点分布不均匀,将原判定曲线中的线性插值方法调整为三次多项式的曲线插值,更契合专利海量数据分布离散的特征。再次,运用标准化专利质量指数对国外技术锁定的程度进行分析,通过国别集中度和差距程度分别确定国外技术的垄断程度和锁定风险等级。最后,选取中国锂电池隔膜技术领域的发明授权专利进行了实证分析。结果表明,在识别出来的22项关键和核心专利中,从技术来源国的国别集中度来看,锂电池隔膜技术领域在国内市场中存在寡头垄断,赫芬达尔指数为0.323,属于高寡占I型,其中核心专利集中在美国和韩国;从关键核心专利质量指数来看,领头国家美国为24.60,中国为5.05,两者的差距度为0.795,中国被国外(美国)技术锁定的风险等级水平为一级。基于专利质量角度验证了锂电池隔膜技术领域被国外技术锁定的事实,证实了该模糊识别方法的有效性和可靠性。

关键词：国外技术锁定模糊识别专利质量指数锂电池隔膜技术改进的AHPSort II方法

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基于太赫兹光谱检测的危险品模糊识别研究

光谱学与光谱分析 2010年第2期30卷 401-405页

作者：刘文涛李景文杜春燕孙志慧北京航空航天大学电子信息工程学院北京100191 中国科学院化学研究所北京100190 北京理工大学光电工程系北京100081

在采用太赫兹时域光谱（THz-TDS）技术对7种常见危险品进行实验研究并得到它们在0.2～2.6 THz频率范围的特征吸收谱的基础上，用模糊识别方法对7种常见危险品的太赫兹特征吸收谱进行了训练和识别。将爆炸物RDX（黑索金）、γ-HNIW、DNT... 详细信息

在采用太赫兹时域光谱（THz-TDS）技术对7种常见危险品进行实验研究并得到它们在0.2～2.6 THz频率范围的特征吸收谱的基础上，用模糊识别方法对7种常见危险品的太赫兹特征吸收谱进行了训练和识别。将爆炸物RDX（黑索金）、γ-HNIW、DNT（2,4-二硝基甲苯）及毒品MA（甲基苯丙胺）、氯胺酮等的不同特征吸收峰作为模糊聚类分析数据源，利用相关系数法建立模糊相似矩阵，借助传递闭包法获得模糊等价矩阵，形成标准太赫兹吸收光谱模型库，采用极差分析进行数据预处理，计算海明贴近度，识别待检物品为隐蔽在军服后的RDX和毒品MDA（替苯丙胺）。研究结果表明，由分子间相互作用或声子共振模式引起的不同特征吸收是确定危险品类型和种类的依据，用模糊识别可以实现对不同种类危险物品的识别和鉴定，为太赫兹光谱技术用于危险品的检测和识别提供了一种新的有效方法。

关键词：太赫兹时域光谱爆炸物毒品吸收峰模糊识别

基于模糊识别的船舶风翼回转液压系统泄漏故障诊断研究

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基于模糊识别的船舶风翼回转液压系统泄漏故障诊断研究

作者：黄忠玺大连海事大学

学位级别：硕士

风翼助航技术能够有效的利用海上风力资源,提高船舶能效,实现航运绿色化。风翼攻角决定风翼使用效率,而风翼回转液压系统作为控制风翼攻角的主要传动装置,当其发生故障时会导致风翼的使用效率降低,因此建立回转液压系统的故障诊断方法... 详细信息

风翼助航技术能够有效的利用海上风力资源,提高船舶能效,实现航运绿色化。风翼攻角决定风翼使用效率,而风翼回转液压系统作为控制风翼攻角的主要传动装置,当其发生故障时会导致风翼的使用效率降低,因此建立回转液压系统的故障诊断方法是有必要的。液压系统中最常见的故障是泄漏故障,而泄漏故障的特点是发生位置隐蔽,情况复杂,是当前液压系统故障诊断的难点所在。为了解决这一问题,本文首先通过分析风翼回转液压系统的结构原理和故障特点,建立其各关键元件及系统整体的AMESim仿真模型并进行实验验证,然后对不同形式的内泄漏故障进行了模拟,利用小波分析方法获取故障信号中包含的特征,最后基于模糊模式识别理论建立了一种风翼回转液压系统内泄漏故障诊断方法。本文具体的研究内容包括:(1)分析了风翼回转液压系统的工作原理和故障特点,针对其内泄漏故障这一诊断难点,开展了对其表现形式及产生原因的研究。分析了内泄漏故障对风翼回转性能的影响。(2)根据风翼回转液压系统的结构组成,利用AMESim软件建立了其关键元件及整体系统的仿真模型。并且将通过仿真模型获得的仿真结果与通过实验台获得的实验结果进行对比分析,验证了所建立的仿真模型的准确性。(3)通过改变AMESim仿真模型中换向阀、调速阀及液压马达的参数,模拟风翼回转液压系统在实际运行中发生泄漏故障时的工作状态,获取处于不同元件泄漏故障情况下的流量及压力等特征信号,在此基础上分析不同元件泄漏故障对风翼性能产生的影响及其特点。将获取的流量和压力信号通过小波包变换的方法进行分解,获得不同泄漏故障信号的能量熵值,并以此作为模糊模式识别的特征,从而为基于模糊识别的故障诊断奠定基础。(4)基于模糊模式识别方法,利用小波包分解信号数据后获取的泄漏故障特征,构建了各泄漏模式的隶属函数及模糊集,并依据择近原则对待识别信号进行识别。建立起了风翼回转液压系统换向阀、调速阀及液压马达的内泄漏故障的诊断方法,并对其进行了准确率的检验。结果表明本文研究的模糊模式识别方法对于换向阀、调速阀及液压马达不同程度的内泄漏故障的识别率达到90%以上,能满足对风翼回转液压系统在线实时监测的需求。

关键词：风翼助航泄漏故障小波分析 AMESim仿真模糊识别

基于自适应网络模糊推理系统的γ能谱指纹模糊识别

同方学位论文库评论

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同方学位论文库

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物理学报 2014年第12期63卷 125-131页

作者：王崇杰刘媛媛张博超张倩妮刘金艳金鸽张敏辽宁师范大学物理与电子技术学院大连116029

提出了以自适应网络模糊推理系统参数为识别特征的γ能谱指纹模糊识别方法.通过建模和仿真,提取了γ能谱指纹的模糊系统特征参数,并建立了关于系统特征参数的模糊集及模糊识别原则,以较高的置信度实现了γ能谱指纹的类型识别和个体识别... 详细信息

提出了以自适应网络模糊推理系统参数为识别特征的γ能谱指纹模糊识别方法.通过建模和仿真,提取了γ能谱指纹的模糊系统特征参数,并建立了关于系统特征参数的模糊集及模糊识别原则,以较高的置信度实现了γ能谱指纹的类型识别和个体识别.对实测γ能谱指纹进行了识别,对方法的识别性能进行了研究和探讨.研究表明,该方法不但具有较强的类型识别能力和个体识别能力,并具有较低的识别下限和较强的抗噪声能力.

关键词： γ能谱指纹自适应网络模糊推理系统模糊集模糊识别

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基于钻进参数聚类的含煤地层岩性模糊识别

煤炭学报 2019年第8期44卷 2328-2335页

作者：张幼振张宁邵俊杰钟自成中煤科工集团西安研究院有限公司

通过钻进参数进行煤矿巷道围岩特征描述可为煤矿安全绿色开采提供地质信息保障。针对煤矿井下坑道钻探中随钻地层岩性识别难度大、精度低的问题,提出了一种基于钻进参数核模糊C均值聚类(Kernel Fuzzy C-means,KFCM)算法的含煤地层岩性... 详细信息

通过钻进参数进行煤矿巷道围岩特征描述可为煤矿安全绿色开采提供地质信息保障。针对煤矿井下坑道钻探中随钻地层岩性识别难度大、精度低的问题,提出了一种基于钻进参数核模糊C均值聚类(Kernel Fuzzy C-means,KFCM)算法的含煤地层岩性模糊识别方法。结合钻进试验台上开展的模拟岩样钻进试验,获得了包括钻速、转速和钻压等敏感钻进参数的训练样本,利用KFCM算法对获取的钻进参数训练样本进行学习,构造钻进参数样本空间并映射到高维空间进行聚类处理。建立了以典型含煤地层分类为目标的聚类模型,采用高斯核函数分别确定了软弱夹层、煤层和泥岩层的分布结构以及对应的聚类中心。其中,对比线性核函数,高斯核函数在垂向上的分类效果符合沉积岩构造的特征,且聚类时间节约了7.2%。进一步基于钻进参数的聚类结果,将钻速作为衡量各类岩石钻进性能的关键参数,通过分析钻进参数数据集的变化规律,建立了钻速与转速、钻压幂函数表达形式的地层岩性预测模型,采用数据插值拟合方法完成了典型软弱夹层、煤层和泥岩层的空间划分。并应用模糊数学方法通过构建钻速的分段三角形隶属度函数,得出样本地层钻速对典型含煤地层钻速的隶属度公式,根据隶属度公式将地层岩性划分为5个级别,实现了对样本地层岩性的模糊识别。在实钻试验中,对提出的模糊识别方法的有效性进行了验证。结果表明,该方法能够在PDC锚杆钻头回转钻进条件下快速识别典型含煤地层岩性,识别的正确率为92%,研究结果为实现煤矿井下巷道隐蔽致灾因素动态智能探测提供了借鉴。

关键词：坑道钻探钻进参数含煤地层核模糊C均值聚类模糊识别实钻试验

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基于模糊识别的励磁涌流二次谐波改进原理

电力系统自动化 2008年第13期32卷 62-66页

作者：李艳艳刘建飞郑涛李海宇华北电力大学电力系统保护与动态安全监控教育部重点实验室北京市102206

分析了变压器差动保护中传统方案二次谐波原理存在的缺陷,在此基础上,引入模糊识别法对其进行改进。充分挖掘判据的自适应性,不再使用单一划线式的"一刀切"门槛阈值,更好地匹配三相差流间的关系,相互制衡,在综合隶属度判据中采用反时限... 详细信息

分析了变压器差动保护中传统方案二次谐波原理存在的缺陷,在此基础上,引入模糊识别法对其进行改进。充分挖掘判据的自适应性,不再使用单一划线式的"一刀切"门槛阈值,更好地匹配三相差流间的关系,相互制衡,在综合隶属度判据中采用反时限特征和延时门槛,使改进后的模糊识别二次谐波判据效果更加理想。此判据原理简单,科学合理,易于实现,在动作速度和防误动方面都有很大的进步。

关键词：模糊识别二次谐波原理励磁涌流反时限特征延时门槛

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基于模糊识别的光伏发电短期预测系统

电工技术学报 2011年第7期26卷 83-89页

作者：陈昌松段善旭蔡涛代倩华中科技大学电气与电子工程学院武汉430074

随着光伏发电系统容量的不断扩大,光伏发电预测技术对于减轻光伏发电系统输出电能的随机性对电力系统的影响具有重要意义。根据光伏发电系统的历史发电量数据和气象数据,分析了天气类型、大气温度和太阳辐射强度等因素对预测结果的影响... 详细信息

随着光伏发电系统容量的不断扩大,光伏发电预测技术对于减轻光伏发电系统输出电能的随机性对电力系统的影响具有重要意义。根据光伏发电系统的历史发电量数据和气象数据,分析了天气类型、大气温度和太阳辐射强度等因素对预测结果的影响,采用神经网络对数值天气预测数据进行模糊识别,建立了基于模糊识别的神经网络发电预测模型。研究结果表明,神经网络的结构和扩展速度对预测结果有一定的影响;把数值天气预测数据进行模糊识别后作为神经网络的输入有利于提高神经网络的预测精度;设计的神经网络预测模型具有较高的精度,能够解决光伏发电的随机化问题,有利于电力系统的功率平衡和经济运行。

关键词：发电预测神经网络天气预报模糊识别光伏