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冷轧油泥的无害化处理与资源化利用

现代化工 2024年第6期44卷 75-78页

作者：胡怡超金卓颖吴思王为初阙智明周晓龙华东理工大学化工学院上海200237

冷轧油泥是钢铁厂冷轧工艺产生的危险废弃物。作为油水固三相高度乳化的混合物,冷轧油泥组成十分复杂,若通过传统的焚烧或填埋法处理会造成严重的环境污染。目前处理冷轧油泥的工艺包括热解法、溶剂萃取法、热化学清洗法等,以将油固两... 详细信息

冷轧油泥是钢铁厂冷轧工艺产生的危险废弃物。作为油水固三相高度乳化的混合物,冷轧油泥组成十分复杂,若通过传统的焚烧或填埋法处理会造成严重的环境污染。目前处理冷轧油泥的工艺包括热解法、溶剂萃取法、热化学清洗法等,以将油固两相分离并分别回收。冷轧油泥废水是高浓度的有机废水,通常采用“预处理+深度降解”的复合工艺加以处理。通过油固两相的资源化,以及水相的减量化、无害化,可以实现危废品冷轧油泥的资源回收,变废为宝。

关键词：冷轧油泥热解溶剂萃取油脂回收水处理

基于改进YOLOv7的火电厂管道及阀门泄漏分割与检测

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控制与决策 2024年第9期39卷 2977-2986页

作者：彭道刚陈晨王丹豪潘俊臻上海电力大学自动化工程学院上海200090 上海电力大学电气工程学院上海200090

火电厂关键区域的管道、阀门等设备时常发生油液、蒸汽等物质的泄漏故障.为了提高火电厂管道及阀门泄漏故障的分割与检测精度,加快模型推理速度,提出一种基于改进YOLOv7的火电厂管道及阀门泄漏分割与检测算法,通过在YOLOv7网络中加入相... 详细信息

火电厂关键区域的管道、阀门等设备时常发生油液、蒸汽等物质的泄漏故障.为了提高火电厂管道及阀门泄漏故障的分割与检测精度,加快模型推理速度,提出一种基于改进YOLOv7的火电厂管道及阀门泄漏分割与检测算法,通过在YOLOv7网络中加入相关实例分割模块,实现实例分割与目标检测任务的并行;通过融入极化自注意力机制和可分离的视觉深度自注意力模块(separable vision transformer),弱化复杂背景的干扰,强化对泄漏区域的边缘提取;在后处理阶段运用置信度传播簇机制(confidence propagation cluster, CP-cluster),提高模型定位的准确性;在颈部网络使用幽灵卷积降低特征冗余,并通过通道剪枝技术压缩模型,实现模型轻量化.实验结果表明,在加入各项改进后,算法分割任务与检测任务的mAP@0.5:0.95指标分别达到75.7%、82.2%,相较于基础模型,指标分别提高了11.9%、7.1%,且模型参数量减少了30.3%,可有效地应用于电厂的实际生产环境中.

关键词：泄漏检测实例分割目标检测自注意力机制置信度传播簇机制通道剪枝

基于混合深度神经网络的燃料电池混合动力汽车能量管理优化研究

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可再生能源 2024年第8期42卷 1127-1136页

作者：何宋杰吕学勤上海电力大学自动化工程学院上海200090

为提升燃料电池混合动力汽车在短程驾驶过程中的燃油经济性,文章构建了一种基于混合深度神经网络的车速预测模型VBS-Net。该模型不仅进一步改良了基于VGG-Net结构的卷积网络,还引入了双向长短期记忆神经网络,对整个车速预测序列的时空... 详细信息

为提升燃料电池混合动力汽车在短程驾驶过程中的燃油经济性,文章构建了一种基于混合深度神经网络的车速预测模型VBS-Net。该模型不仅进一步改良了基于VGG-Net结构的卷积网络,还引入了双向长短期记忆神经网络,对整个车速预测序列的时空依赖关系进行有效学习。同时考虑预测时域和输入序列长度对短程车速预测精度的影响,利用贝叶斯优化超参数进一步提升VBS-Net的预测精度。为解决能量管理策略的在线优化和计算效率问题,设计了一种基于多目标优化的模型预测控制(MPC)能量管理策略。该策略可以实现对氢气消耗、锂电池充电状态(SOC)维持、燃料电池使用效率三者的平衡优化。最后在3种实车工况下,将所提策略与基于规则的策略相比,燃油经济性分别提升了7.25%,9.94%和19.23%,且有更好的SOC维持特性。

关键词：深度学习贝叶斯优化能量管理策略速度预测

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基于NGO-VMD的混合储能功率分配策略

中国电力 2024年

作者：王海燕钱林宇上海电力大学自动化工程学院

为解决风电场并网时的功率波动影响电网稳定性的问题，提出了一种基于北方苍鹰(northern goshawk optimization，NGO)算法优化变分模态分解(Variational Mode Decomposition，VMD)参数的混合储能功率分配策略。首先，按照风电场并网技... 详细信息

为解决风电场并网时的功率波动影响电网稳定性的问题，提出了一种基于北方苍鹰(northern goshawk optimization，NGO)算法优化变分模态分解(Variational Mode Decomposition，VMD)参数的混合储能功率分配策略。首先，按照风电场并网技术规范采用自适应平均滤波法对风力发电功率滤波，并由滤波后的并网功率计算出波动功率。然后采用北方苍鹰优化VMD算法中K值(分解模态数)和α值(二次惩罚因子)的最优值组合，将波动功率信号经VMD分解后实现在锂电池和超级电容器的功率分配，最后采用双重模糊控制对混合储能系统(Hybrid energy storage system，HESS)的荷电状态进行优化，完成混合储能功率的二次分配。仿真结果表明，该控制策略不仅能够满足风电并网最大功率波动要求，还可以保持荷电状态(state of charge，SOC)维持在合理范围，实现HESS长期安全运行。

关键词：风电并网北方苍鹰算法变分模态分解混合储能模糊控制

基于坐标偏移磁偶极子-牛顿-拉夫逊法的三维不规则缺陷重构方法

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仪器仪表学报 2024年第6期45卷 328-336页

作者：王雨菲韩文花上海电力大学自动化工程学院上海200090

漏磁检测因其操作方便、对检测环境要求低、自动化程度高等特点,被广泛应用于铁磁性材料的缺陷检测中。而不规则缺陷漏磁重构的病态性导致重构结果精度低,特别是三维不规则缺陷的漏磁重构。因此,本文将三维缺陷的重构问题转化为二维缺... 详细信息

漏磁检测因其操作方便、对检测环境要求低、自动化程度高等特点,被广泛应用于铁磁性材料的缺陷检测中。而不规则缺陷漏磁重构的病态性导致重构结果精度低,特别是三维不规则缺陷的漏磁重构。因此,本文将三维缺陷的重构问题转化为二维缺陷重构问题,提出了坐标偏移磁偶极子前向模型,可以快速精确地计算任意复杂缺陷的漏磁信号,并使用牛顿-拉夫逊法,实现对三维不规则缺陷的重构。仿真和实验结果表明,本文所提重构算法相比于Levenberg-Marquardt重构算法有明显的精度提升,重构误差平均减少了约41%,最大深度误差平均减少了62%,实现了三维不规则缺陷的快速重构。

关键词：漏磁检测缺陷重构磁偶极子模型牛顿-拉夫逊法

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基于深度迁移学习的燃气轮机燃烧室故障预警

上海交通大学学报 2024年

作者：吴亚军康英伟上海电力大学自动化工程学院

针对燃气轮机燃烧室故障预警受限于样本数据稀缺导致的低效问题，提出一种基于迁移学习和卷积神经网络-双向门控循环网络(CNN-BiGRU)的方法。首先在源域上使用K折交叉验证对CNN-BiGRU网络进行预训练并筛选出最优模型；然后使用迁移学习... 详细信息

针对燃气轮机燃烧室故障预警受限于样本数据稀缺导致的低效问题，提出一种基于迁移学习和卷积神经网络-双向门控循环网络(CNN-BiGRU)的方法。首先在源域上使用K折交叉验证对CNN-BiGRU网络进行预训练并筛选出最优模型；然后使用迁移学习得到目标域故障预警模型；再将目标域数据导入该模型中并采用滑动窗口减少异常数据点造成的误报警；最后利用三倍标准差法(3-sigma)计算出的预警阈值判断是否发生故障。实验结果表明：在样本数据不足时，所提方法与非迁移学习模型相比，均方根误差降低了87.5%，平均绝对误差降低了89.05%，决定系数提升了6.39%；与系统报警时刻相比，能够更早发现故障征兆，提前82 min对燃气轮机燃烧室进行故障预警。

关键词：燃气轮机燃烧室故障预警迁移学习卷积神经网络双向门控循环网络

基于安全强化学习的热电联产机组经济调度策略研究

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系统仿真学报 2024年

作者：王欣崔承刚王想想朱平上海电力大学自动化工程学院

针对深度强化学习（DRL）算法在热电联产（CHP）机组优化中缺乏安全性和稳定性保证的问题，提出了一种基于安全强化学习（SRL）的调度优化方法。该方法将DRL算法与控制障碍函数（CBF）相结合，探索安全稳定的优化策略。首先，在Dymola... 详细信息

针对深度强化学习（DRL）算法在热电联产（CHP）机组优化中缺乏安全性和稳定性保证的问题，提出了一种基于安全强化学习（SRL）的调度优化方法。该方法将DRL算法与控制障碍函数（CBF）相结合，探索安全稳定的优化策略。首先，在Dymola平台以CHP机组为热源建立了区域供热系统模型。其次，设计了CHP机组经济调度的马尔科夫决策过程（MDP）模型，并通过CBF指导DRL安全探索。最后，通过在供热系统模型上对比CBF-DRL方法、标准DRL方法和非线性数学优化器的仿真结果，得出以下结论：CBF-DRL方法在复杂且非线性的区域供热系统中，不仅能够提升DRL算法的收敛速度，还能够有效利用供热管道的热惯性提高CHP机组的经济效益，并在安全性方面表现出显著的优势。

关键词：热电联产区域供热系统安全强化学习控制障碍函数经济调度协同仿真

基于轻量化GCP-YOLOv8s的绝缘子缺陷检测

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激光与光电子学进展 2024年

作者：黄福珍王天赐上海电力大学自动化工程学院

针对航拍图像进行绝缘子缺陷检测时存在复杂背景下小缺陷难捕捉、模型参数量庞大的问题，提出一种基于改进GCP-YOLOv8s的无人机绝缘子缺陷检测方法。首先，引入GSConv替换网络中的普通卷积，降低了模型的参数量。其次，将C2f中的Bottlen... 详细信息

针对航拍图像进行绝缘子缺陷检测时存在复杂背景下小缺陷难捕捉、模型参数量庞大的问题，提出一种基于改进GCP-YOLOv8s的无人机绝缘子缺陷检测方法。首先，引入GSConv替换网络中的普通卷积，降低了模型的参数量。其次，将C2f中的Bottleneck模块替换为FasterNet Block模块，设计了一种轻量化模块C2f-Faster，进一步压缩了模型大小。为了提高网络的特征提取能力，在C2f-Faster前向网络中引入EMA注意力形成CF-EMA轻量化特征提取模块，有效的解决了复杂背景下小缺陷特征难提取的问题。最后，为了防止小缺陷特征信息的流失，通过添加额外的小缺陷检测层来增强浅层和深层特征图之间的融合，从而提高对小缺陷的检测精度。实验结果表明，GCP-YOLOv8s的mAP@0.5值达到97.6%，相较于YOLOv8s提升1.8个百分点，其参数量仅为7.2 MB，比YOLOv8s减少36.3%，实现了检测精度和模型轻量化的有效平衡。

关键词：绝缘子缺陷检测 YOLOv8s GSConv 轻量化注意力

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DNA存储系统中的数据写入

合成生物学 2024年

作者：张宣梁李青婷王飞上海交通大学化学化工学院变革性分子前沿科学中心致远学院

世界的数字化给人们的生活带来了极大的变化，但与此同时，史无前例的数据激增使得信息存储面临的挑战日益严峻。随着全球数据总量的指数级增长，传统存储介质将无法满足数字化带来的存储需求。使用DNA分子作为基本载体的信息存储展现... 详细信息

世界的数字化给人们的生活带来了极大的变化，但与此同时，史无前例的数据激增使得信息存储面临的挑战日益严峻。随着全球数据总量的指数级增长，传统存储介质将无法满足数字化带来的存储需求。使用DNA分子作为基本载体的信息存储展现出高存储密度，低维护成本和易于化学修饰等独特优势。DNA存储主要包括编码、写入、保存、检索、读取和解码六个主要步骤，其中数据的写入是实现DNA存储功能的基础。在这篇综述中，我们首先介绍DNA存储系统中体外写入数据的策略方法，主要分为将数据写入DNA序列和写入DNA结构两个部分，接着概述体内写入数据技术的发展。最后将讨论DNA存储系统中数据写入面临的写入成本高、写入速度慢等挑战，并对大规模合成高纯度DNA、改进生物酶等具有前景的应用技术进行展望。

关键词： DNA存储 DNA合成核酸序列 DNA纳米技术框架核酸材料