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基于特征强化U⁃Net的地震速度反演方法
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石油地球物理勘探 2024年 第2期59卷 185-194页
作者: 张岩 孟德聪 宋利伟 董宏丽 东北石油大学计算机与信息技术学院 黑龙江大庆163318 东北石油大学人工智能能源研究院 黑龙江大庆163318 东北石油大学物理与电子工程学院 黑龙江大庆163318
基于深度神经网络的地震速度反演方法面临的挑战是:时间域地震数据与空间域模型信息间语义映射的弱对应关系导致多解性;神经网络将地震数据映射到速度模型过程中缺少有效引导,易受噪声干扰,影响反演精度。为此,提出一种基于特征强化U‑Ne... 详细信息
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大庆石油学院校园视频监控系统的设计与实现
大庆石油学院校园视频监控系统的设计与实现
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作者: 张庆民 大庆石油学院
学位级别:硕士
视频监控系统以其直观、方便、信息、内容丰富而广泛应用于许多场合,是一种防范能力较强的综合系统,是安全防范系统的组成部分。它由前端设备、传输系统和中央控制系统组成。 本设计结合《大庆石油学院校园视频监控系统》工程项目,通过... 详细信息
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大庆石油学院供热系统改造研究
大庆石油学院供热系统改造研究
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作者: 高岩波 大庆石油学院
学位级别:硕士
供热工程技术是以促进人类居住的舒适性、健康性、保护地球环境、有效的利用能源为原则而不断取得进步的。在整个供热系统工程中,供热管网是其中的连接纽带,起着至关重要的作用,因此对于供热管网的设计就显得格外关键。 供热管网是复杂... 详细信息
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Co掺杂诱导Co_(x)P-Ni_(2)P双金属位点与酸协同作用实现高效加氢脱氧
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燃料化学学报(中英文) 2024年 第9期52卷 1327-1335页
作者: 司明浩 王帅 苟晓梅 宋华 东北石油大学化学化工学院 黑龙江大庆163318
高效加氢脱氧催化剂的开发是生物油提质升级的关键。以介孔SiO_(2)为载体,在Ni_(2)P活性相基础上,通过Co掺杂制备了Co_(x)P-Ni_(2)P双金属位点与酸性位点并存的Co_(x)P-Ni_(2)P/SiO_(2)-y催化剂(y为初始P/(Ni+Co)物质的量比),采用XRD、... 详细信息
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多因素引导的行人重识别数据增广方法研究
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电子科技大学学报 2024年 第2期53卷 235-242页
作者: 刘志刚 张国辉 高月 刘苗苗 东北石油大学计算机与信息技术学院 大庆163318 黑龙江省石油大数据与智能分析重点实验室 大庆163318
为解决行人重识别研究领域中行人标注图像获取困难的问题,提出一种多因素引导的行人数据增广方法。首先,在生成器网络中设计了一种局部多尺度引导机制,通过特征融合抑制生成图像的局部伪影;其次,提出了长距离相关性引导机制,通过外注意... 详细信息
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液滴碰撞不同浸润性倾斜平板实验研究
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工程热物理学报 2024年 第7期45卷 2001-2011页
作者: 邢雷 李金煜 蒋明虎 赵立新 东北石油大学机械科学与工程学院 大庆163318 黑龙江省石油石化多相介质处理及污染防治重点实验室 大庆163318
采用高速摄像技术对液滴碰撞不同浸润性倾斜平板的动力学行为开展研究。系统分析了不同基板倾斜角度、浸润性及碰撞韦伯数对液滴撞击不同浸润性壁面动力学行为的影响规律,通过分析液滴撞击过程中的形态演化规律,阐述了不同分析变量对液... 详细信息
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钻井液侵入纹层状页岩的模型
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工程科学学报 2024年 第3期46卷 547-555页
作者: 索彧 李芬芬 何文渊 付晓飞 潘哲君 冯福平 赵万春 东北石油大学石油工程学院 大庆163311 提高油气采收率教育部重点实验室 大庆163311 大庆油田博士后科研工作站 大庆163458 黑龙江省油气藏压裂改造与评价重点实验室 大庆163311 中国石油国际勘探开发有限公司 北京100034 东北石油大学非常规天然气研究院 大庆163311
井壁失稳一直是钻井工程中的世界性技术难题,纹层状页岩弱面发育以及黏土矿物含量较高,导致井眼坍塌的风险增加,极大地制约了页岩水平井的高效开发.为了研究钻井液在纹层状页岩中的侵入规律,开展了驱替实验和核磁扫描,确定了不同驱替时... 详细信息
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基于VMD-FE-CNN-BiLSTM的短期光伏发电功率预测
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太阳能学报 2024年 第7期45卷 462-473页
作者: 姜建国 杨效岩 毕洪波 东北石油大学电气信息工程学院 大庆163318
为提高光伏功率的预测精度,提出一种变分模态分解(VMD)、模糊熵(FE)、卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)的光伏功率组合预测模型。该方法首先采用VMD将原始光伏序列数据分解成多个子序列,从而减少随机波动分量和噪声... 详细信息
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产学合作 推动继续工程教育发展──大庆石油学院办学之路
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中国成人教育 1998年 第2期 38-39页
作者: 程显波 徐平 大庆石油学院办学之路
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基于量子衍生涡流算法和T⁃S模糊推理模型的储层岩性识别
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石油地球物理勘探 2024年 第1期59卷 23-30页
作者: 赵娅 管玉 李盼池 王伟 东北石油大学计算机与信息技术学院 黑龙江大庆163318 广东石油化工学院石油工程学院 广东茂名525000
鉴于梯度下降法易陷入局部极值、普通群智能优化算法易早熟收敛,提出一种基于量子衍生涡流算法(Quantum Vortex Search Algorithm,QVSA)和T⁃S模糊推理模型的岩性识别方法,QVSA具有操作简单、收敛速度快、寻优能力强等优点,有助于T⁃S模... 详细信息
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