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多层非线性局部感受野极限学习机方法用于录井气体分析

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仪器仪表学报 2024年第3期45卷 157-169页

作者：李忠兵袁章雨梁海波谌贵辉蒋川东西南石油大学电气信息学院成都610500 西南石油大学机电工程学院成都610500

随着我国能源需求的不断提升以及钻探环境的日益复杂化,开展高精度的烷烃类气体浓度检测对于提高油气勘探效率具有重要意义。光谱录井技术具有烃类气体检测快速、准确等优势,已成为石油勘探过程中备受关注的研究热点。针对录井气体红外... 详细信息

随着我国能源需求的不断提升以及钻探环境的日益复杂化,开展高精度的烷烃类气体浓度检测对于提高油气勘探效率具有重要意义。光谱录井技术具有烃类气体检测快速、准确等优势,已成为石油勘探过程中备受关注的研究热点。针对录井气体红外光谱由于饱和吸收、噪声干扰、基线漂移等方面引起的非线性问题,提出了多层非线性局部感受野极限学习机(NM-LRF-ELM)模型。该模型将一维光谱数据转换为二维矩阵格式,利用局部感受野的数据处理方式在输入与隐藏层之间实现非线性特征提取。同时,引入改进的T-sigmoid激活函数,并在全连接层后加入dropout层来降低模型的过拟合风险。模型的特征提取与定量分析呈一体化结构,直接输出定量分析预测值。采集了两组共407个混合烷烃气体样本的红外光谱作为实验数据集,进行定量分析实验。实验结果表明,相较于滑动窗口类与灰狼优化定量分析模型,该模型的训练时间显著减少了90%以上。即使在同系物的非线性干扰下,模型的预测精度仍低于系统误差。因此,提出的方法有助于在现场环境变化复杂的情况下,降低未知气体的非线性干扰,提高对目标气体的红外光谱检测精度。

关键词：气测录井红外光谱定量分析局部感受野极限学习机

pH响应铜掺杂介孔硅纳米催化剂增强肿瘤化疗–化学动力学联合治疗的研究

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无机材料学报 2024年第1期39卷 90-98页

作者：何倩唐婉兰韩秉锟魏佳元吕文轩唐昭敏西南石油大学新能源与材料学院成都610500

化学动力学疗法(CDT)利用肿瘤细胞内源性H_(2)O_(2)与芬顿催化剂反应生成高毒性的羟基自由基(•OH),从而杀死肿瘤细胞,但内源性H_(2)O_(2)不足和纳米粒子转运效率较低导致抗癌效果不理想。本研究制备了一种分散性良好、尺寸较小的铜掺杂... 详细信息

化学动力学疗法(CDT)利用肿瘤细胞内源性H_(2)O_(2)与芬顿催化剂反应生成高毒性的羟基自由基(•OH),从而杀死肿瘤细胞,但内源性H_(2)O_(2)不足和纳米粒子转运效率较低导致抗癌效果不理想。本研究制备了一种分散性良好、尺寸较小的铜掺杂介孔二氧化硅(Cu-MSN),负载化疗药物阿霉素(DOX)和抗坏血酸盐(AA)后,表面经叶酸(FA)和二甲基马来酸酐(DMMA)改性的壳聚糖(FA-CS-DMMA)以及羧甲基壳聚糖(CMC)包裹,得到pH响应型靶向纳米催化剂FA-CS-DMMA/CMC@Cu-MSN@DOX/AA(缩写为FCDC@Cu-MSN@DA)。扫描电镜显示纳米粒子FCDC@Cu-MSN@DA粒径约为100 nm。体外48 h内Cu^(2+)释放量可达80%,药物DOX释放达到57.3%。释放的AA经自氧化后产生H_(2)O_(2),诱导Cu^(2+)发生类芬顿反应,从而增强CDT。细胞实验证明,FCDC@Cu-MSN@DA联合化疗药物表现出优异的抗肿瘤活性,说明该多功能纳米催化剂在癌症治疗中具有潜在应用前景。

关键词：癌症治疗铜离子过氧化氢纳米催化剂化学动力学疗法

基于深度学习模型的油气管道焊缝缺陷智能识别

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天然气工业 2024年第9期44卷 199-208页

作者：罗仁泽王磊西南石油大学计算机与软件学院 610500 油气藏地质及开发工程全国重点实验室·西南石油大学西南石油大学电气信息学院

焊接技术在油气管道连接时广泛应用,确保焊缝区域可靠是保障油气管道安全运行的关键。受工艺和技术制约,油气管道焊接过程中可能出现不同类型的焊缝缺陷。针对油气管道焊缝部分缺陷尺寸小、缺陷与背景差异性较小导致焊缝缺陷识别效果不... 详细信息

焊接技术在油气管道连接时广泛应用,确保焊缝区域可靠是保障油气管道安全运行的关键。受工艺和技术制约,油气管道焊接过程中可能出现不同类型的焊缝缺陷。针对油气管道焊缝部分缺陷尺寸小、缺陷与背景差异性较小导致焊缝缺陷识别效果不理想、人工识别工作量大等问题,提出了基于SCT-ResNet50模型的管道焊缝缺陷智能识别新方法。首先将焊缝区域图像输入特征提取网络;然后在特征提取的浅层使用SCC(Spatial Channel Context)进行局部空间和通道信息融合,在特征提取较深的层次使用ECA-MHSA(Efficient Channel Attention-Multi-Head Self-Attention)来捕捉长程依赖和上下文信息;最后通过全连接层和Softmax得到最终的缺陷识别结果。研究结果表明:(1)该新方法在油气管道X射线图像焊缝缺陷数据集上缺陷识别准确率达到98.28%;(2)相较于ResNet50、VGG16、DenseNet121、MobileNetv3和EfficientNetv2分类方法,其准确率分别提高了3.05%、46.05%、28.99%、15.95%和18.84%;(3)在缺陷尺寸小、缺陷和背景差异较小的场景下,该新方法在油气管道焊缝缺陷识别中具有更高的准确率。结论认为,该新方法的优势在于结合SCC模块与ECA-MHSA模块学习图像的局部信息和全局信息,能较好解决油气管道焊缝缺陷分类效果不理想的问题,为保障油气管道安全运输提供了技术支撑。

关键词：深度学习图像处理油气管道焊缝缺陷智能识别注意力机制

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光催化甲烷直接转化制甲醇提高甲烷转化率和甲醇选择性

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化学进展 2024年第6期36卷 867-877页

作者：韩春秋曹玥晗黄川吕伟峰周莹西南石油大学油气藏地质及开发工程全国重点实验室西南石油大学新能源与材料学院

光催化甲烷（CH4）直接转化制甲醇（CH3OH）为化学储能和高值化学品的合成提供了一种有效途径。然而，由于CH4分子活化困难，且CH3OH较CH4更活泼，更容易发生过氧化反应，导致CH4的转化率较低，CH3OH的选择性也较低。因此，选择性光催化... 详细信息

光催化甲烷（CH4）直接转化制甲醇（CH3OH）为化学储能和高值化学品的合成提供了一种有效途径。然而，由于CH4分子活化困难，且CH3OH较CH4更活泼，更容易发生过氧化反应，导致CH4的转化率较低，CH3OH的选择性也较低。因此，选择性光催化CH4直接转化制CH3OH仍面临巨大挑战。本文综述了近年来在光催化CH4直接转化制CH3OH研究中提高CH4转化率和CH3OH选择性的研究思路，以及相应的催化剂设计策略。在提高CH4转化率方面，主要是通过改善活性氧自由基活化或催化活化路径有效活化CH4。在提高CH3OH选择性方面，主要为抑制CH3OH的过氧化或实现CH3OH再生。为了提高CH4的转化率和CH3OH的选择性，催化设计策略主要为负载助催化剂、调控催化材料的尺寸和构造氧空位等。最后，本综述对光催化CH4直接转化制CH3OH的未来研究方向提出了展望。

关键词：光催化甲烷转化甲醇促进C—H键活化抑制甲醇过氧化

偏转地形约束条件下滑坡-碎屑流运动速度与颗粒分布的试验研究

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山地学报 2024年第3期42卷 389-400页

作者：樊晓一夏贵平温翔徐奕梓刘浩南西南石油大学土木工程与测绘学院西南石油大学工程安全评估与防护研究院西南石油大学机电工程学院

滑坡-碎屑流在行进中受到侧向地形约束与挤压，运动方向发生偏转，侧蚀、侧向冲击或掩埋原低风险分区内的建筑结构。偏转地形约束条件下滑坡-碎屑流致灾参数分布演化特征及过程，包括运动速度、堆积分布、颗粒分选等的分析与反演是有效... 详细信息

滑坡-碎屑流在行进中受到侧向地形约束与挤压，运动方向发生偏转，侧蚀、侧向冲击或掩埋原低风险分区内的建筑结构。偏转地形约束条件下滑坡-碎屑流致灾参数分布演化特征及过程，包括运动速度、堆积分布、颗粒分选等的分析与反演是有效防控此类地质灾害的前提与基础。前期滑坡-碎屑流模型试验较少考虑其在受地形偏转作用影响下的运动特征，结果与实际观测不符。本文以典型滑坡碎屑流为原型，改进模型试验装置，采用物理模型试验，探究偏转点前后碎屑流运动速度和颗粒分布变化。研究结果表明：（1）碎屑流的运动速度在偏转点显著下降，并在偏转点后急剧增加并达到峰值，呈现出急加速、波动加速、地形偏转作用导致的速度剧烈下降、运动堆积区的逐渐下降、堆积停滞区的快速下降五个变化阶段。（2）滑坡碎屑流最大堆积厚度位于偏转点之后。（3）碎屑流大、小颗粒在堆积体表层、下层的质量占比分别为50.7%、65.1%，呈现明显的颗粒分选特征。在沿碎屑流运动的纵向和横向方向上，不同粒径的质量占比在偏转点附近与初始状态一致。沿纵向方向上，大颗粒质量占比呈现短距离减小分布，而后随运动距离的增加，质量占比增大，由初始状态的28.3%增大到49.6%；而小颗粒的质量占比则呈现先增加后减小的分布特征，由初始状态的44.0%减小到23.5%；在横向方向上，两侧大颗粒的质量占比大于中部，而小颗粒则相反。研究结果可以为受偏转地形作用的滑坡-碎屑流致灾参数演化和灾害防御提供参考。

关键词：偏转地形滑坡-碎屑流模型试验运动速度颗粒分布

可解释机器学习在油气领域人工智能中的研究进展与应用展望

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天然气工业 2024年第9期44卷 114-126页

作者：闵超文国权李小刚赵大志李昆成西南石油大学理学院西南石油大学人工智能研究院油气藏地质及开发工程全国重点实验室·西南石油大学

人工智能作为战略性新兴产业及新质生产力正迅速地渗透入油气领域,并有望成为行业发展的新引擎和制高点。“黑盒”的机器学习模型缺乏透明度和可解释性,导致现有机器学习方法在油气领域的认可度和信任度不高,制约了以机器学习为核心的... 详细信息

人工智能作为战略性新兴产业及新质生产力正迅速地渗透入油气领域,并有望成为行业发展的新引擎和制高点。“黑盒”的机器学习模型缺乏透明度和可解释性,导致现有机器学习方法在油气领域的认可度和信任度不高,制约了以机器学习为核心的人工智能在油气田中的融合和发展。为此,系统介绍了可解释机器学习方法在油气田勘探开发过程的研究现状,阐述了机器学习模型的可解释性是促进油气领域人工智能大规模应用的关键,以及事后可解释方法在油气机器学习方法上的局限性,并对技术的应用进行了展望。研究结果表明:(1)利用Shapley加性解释(SHAP)和模型无关局部解释(LIME)等事后可解释方法进行煤层气产能主控因素实例验证,指出了可解释的油气田特征指标还不足以完全指导可解释模型的构建和分析,需要基于本质可解释思路建立符合油气田勘探开发自身特点的本质可解释机器学习方法;(2)利用机理模型、因果推断和反事实解释等本质可解释方法,分析油气田数据和模型参数之间的因果关系,构建了本质可解释机器学习方法;(3)选取典型煤层气压裂数据进行产能预测实例验证,发现因果推断能有效挖掘地质参数、施工参数和产能之间的本质关系,且基于因果关系建立的机器学习模型可以实现预测泛化性能提升。结论认为,基于事后可解释和本质可解释机器学习方法不仅是未来油气领域人工智能发展的必然趋势,而且是解决人工智能在油气领域现场落地的“瓶颈”问题及关键技术。

关键词：油气田勘探开发人工智能机器学习可解释机器学习事后可解释本质可解释

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复合磨损套管爆裂失效机理及剩余强度预测

天然气工业 2024年第3期44卷 172-183页

作者：邓宽海张明彭阳周念涛姚明远林元华油气藏地质及开发工程全国重点实验室·西南石油大学中国石油石油管工程重点实验室·西南石油大学

超深井、水平井、大位移井等复杂油气井服役工况异常恶劣,套管复合磨损严重,将对井筒完整性构成巨大威胁,且磨损套管剩余强度难以精准预测。为此,基于塔里木盆地塔中北坡顺南区块501井套管磨损数据及P110管材应力—应变本构关系,建立了... 详细信息

超深井、水平井、大位移井等复杂油气井服役工况异常恶劣,套管复合磨损严重,将对井筒完整性构成巨大威胁,且磨损套管剩余强度难以精准预测。为此,基于塔里木盆地塔中北坡顺南区块501井套管磨损数据及P110管材应力—应变本构关系,建立了充分考虑钻杆本体和接头联合造成的磨损模式、夹角、磨损重叠深度及磨损深度的复合磨损套管有限元力学模型,并开展了多种复合磨损模式下套管弹塑性变形、屈服、裂纹萌生、扩展及爆裂行为模拟,得到了不同复合磨损套管应力分布、剩余抗内压屈服强度及爆裂强度。研究结果表明:(1)月牙夹角在0°~90°时,应力干涉削弱应力集中,月牙夹角在90°~180°时,应力干涉增强应力集中,这种交互作用机制导致磨损套管剩余强度随着月牙夹角增加而先增加后降低;(2)裂纹萌生并起始于等效应力最大的位置即磨损月牙中心,并垂直于最大环向应力沿径向从套管内壁向外壁扩展,且裂纹一旦萌生,裂纹将迅速扩展并发生爆裂失效;(3)灰色关联度分析确定了复合磨损套管剩余强度对磨损深度、月牙夹角、复合磨损形式、月牙重叠深度的敏感性,分析结果表明磨损深度是决定套管剩余强度的主控因素。结论认为,该认识为套管强度设计与优化提供了技术参考,并对准确预测复合磨损套管剩余强度和确保井筒安全及完整性具有重要意义。

关键词：油气井复合磨损套管失效机理应力干涉应力集中应力交互剩余强度

基于局域牵引供电自愈的电气化铁路光储应急保障供电系统及分层管控方法

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电网技术 2024年

作者：邓文丽蒋林戴朝华西南石油大学电气信息学院西南石油大学工程训练中心西南交通大学电气工程学院

为提升牵引供电系统故障时的应急支撑与自救援能力，提出了一种基于局域牵引供电自愈的电气化铁路光储应急保障供电系统及分层管控方法。首先，构建了包含地面应急环节和车载应急环节的车地一体化协同响应架构；在此基础上设计了系统应... 详细信息

为提升牵引供电系统故障时的应急支撑与自救援能力，提出了一种基于局域牵引供电自愈的电气化铁路光储应急保障供电系统及分层管控方法。首先，构建了包含地面应急环节和车载应急环节的车地一体化协同响应架构；在此基础上设计了系统应急运行分层管控方法，在系统层中建立了故障特征驱动的应急能量管理策略，匹配执行不同场景下各环节应急能量分摊计算，在器件层中针对核心变流环节，提出了基于比例谐振型双模式切换的应急孤岛协同控制和线性自抗扰电压控制，灵活切换3类不同应急响应控制形式进行故障区段牵引受电状态快速恢复，通过对系统总合扰动动态评估和实时补偿来支撑不确定性因素作用下系统的动态稳定；最后，通过典型场景、方案对比、控制性能分析等，对所提方案的牵引应急响应特性及运行适应性进行了多角度验证分析。结果表明：所提方案能够为牵引供电系统提供独立于外部电网和变电所的应急保障电源，不同故障类型中实现局域牵引供电状态自愈及站间可用光/储/制动电能有序管理，主动支撑失电区段列车执行应急自牵引行为，可极大降低常规系统应急能力不足造成的潜在风险损失。

关键词：电气化铁路牵引供电应急保障光伏发电储能自牵引

融合NSGA-II和CSA的多目标车间调度

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计算机工程与应用 2024年第4期60卷 315-323页

作者：杨青席珍珍葛亮林星宇邢志超西南石油大学电气信息学院成都610500 西南石油大学机电工程学院成都610500

针对在灵活车间系统中调度作业和自动引导车(automated guide vehicle,AGV)的同时调度问题,考虑在有限多个AGV和加工机台的情况下,以最小化最大完工时间、单个AGV搬运消耗时间及所有AGV搬运总消耗时间为目标函数,设计融合NSGA-II(non-do... 详细信息

针对在灵活车间系统中调度作业和自动引导车(automated guide vehicle,AGV)的同时调度问题,考虑在有限多个AGV和加工机台的情况下,以最小化最大完工时间、单个AGV搬运消耗时间及所有AGV搬运总消耗时间为目标函数,设计融合NSGA-II(non-dominated sorting genetic algorithms)和克隆选择(clonal selection algorithm,CSA)的改进算法INGCSA来解决此类问题。采用工件、加工机台和AGV三部分编码;引入非支配排序和目标函数值大小排序后总得分进行种群分层,从而有效地保留优秀个体;针对克隆后的种群,对不同等级的种群采取不同的变异概率,并对染色体进行内部交换与均匀交叉混合交换的基因重组,有效地提高了种群的多样性与防止陷入局部最优。通过三组对比实验,验证了该算法在探索最优解时,具有运行时间短、稳定性高和收敛性好等优点。

关键词： NSGA-II 克隆选择算法任务调度运输调度自动引导车(AGV)