大庆油田聚合物、三元影响固井质量室内实验及分析

通过聚合物、三元侵入钻井液和侵入水泥浆室内实验以及聚合物、三元养护水泥石室内实验，对比所得数据，分析聚合物、三元对固井质量的影响，为三次采取区块的钻井完井工艺设计提供依据，有助于提高这类地区的固井质量。     

基于核主成分空间支持向量机的过程监视方法

为了有效改进支持向量机(SVM)在工业过程中的故障检测性能,提出一种基于核主成分空间支持向量机的过程监视方法.首先,运用核主成分分析方法(KPCA)处理数据,获取数据的核主成分,在核主成分空间计算Hotelling's T2统计量;然后,在T2统计量基础上加入时滞特性和时差特性,并将三者组合成增广矩阵,运用正常数据和故...     

基于DW-ICA-SVM的工业过程故障检测算法

为了有效提高支持向量机(SVM)算法的故障检测和监视性能,提出一种新的基于DW-ICA-SVM的工业过程故障检测算法。首先,对训练数据进行标准化,运用独立元分析(ICA)获取数据的独立元矩阵,提取隐藏的非高斯信息。其次,运用杜宾-瓦特森(Durbin-Watson, DW)准则计算独立元(ICs)的DW值,通过DW方法有效提取重要噪声信息,选取重要的ICs。再次,将包含重要信息的ICs作为SVM模型的输入,获得判别分类函数,将测试数据的ICs输入该模型,对其进行故障检测和监视。最后,将新算法运用于非线性数值例子和田纳西-伊斯曼工业过程,并与PCA,LPP,ICA,SVM和ICA-SVM方法进行比较。结果表明,所提方法降低了样本间的自相关性,有效提高了故障检测率。因此,新算法在一定程度上加强了对隐藏非高斯信息的提取与识别,为提高SVM算法在工业过程故障检测中的应用性能提供了参考。     

低阶不变矩人耳识别方法

介绍了不变矩原理及特点,由于高阶矩对噪声敏感,提出一种低阶不变矩分子区域人耳识别方法.对分子区域的人耳图像,提取各个区的低阶不变矩首尾相连组成一组特征矢量,作为耳识别模型.在北京科技大学建立的图像库遍历实验后,结果表明,低阶矩识别效果好于高阶矩,分区好于整体.划分32区低阶不变矩达到100%的识别率.     

非线性全过程分析在ZJ70D型钻机井架承载性能仿真中的应用

针对ZJ70D型钻机井架的结构特点,考虑梁柱效应以及大位移效应,根据集中塑性法,提出弹塑性大位移分析的简化单元模式和计算方法,建立石油井架非线性全过程分析的数学模型,采用弧长法实现了结构非线性平衡路径的全过程跟踪。对ZJ70D型钻机井架进行承载性能仿真,结果表明：应用该方法可以确定井架的失稳状态、破坏形式及极限承载力,为石油井架的承载力预测和安全评估提供了依据,具有一定的实用价值。     

动态多流形投影算法在统计过程监测中的应用

为了解决工业数据的序列相关性以及数据的全局和局部结构在某些异常状态下的变化问题,通过"时滞偏移"方法将动态行为纳入多流形投影(multi-manifold projections,MMP)模型,提出一种动态多流形投影算法(dynamic multi-manifold projections,DMMP)在统计过程监测中的...     

堇青石悬浮体的制备

使用堇青石前驱体和堇青石制备悬浮体,通过改变pH值、剪切速率以及滴加不同体积分数的分散剂,对悬浮体的粘度进行比较。结果表明:堇青石悬浮体的等电点在pH≈9,在酸性条件下粘度较小;应该使用阳离子分散剂。在加入相同体积分数的分散剂情况下,堇青石前驱体悬浮体比堇青石悬浮体粘度小,可能是堇青石前驱体中Mg2 的颗粒数量百分比小的缘故。     

鲁迅小说创作中的中国传统家族文化例说

在中国现代小说史上,鲁迅的小说有着重要的地位,实现了中国小说从传统到现代的转变,同时,鲁迅也是中国现代家族小说的创始人。虽然《狂人日记》《阿Q正传》《祝福》等不是中国家族小说的典型,但是我们可以通过它们所反映的鲁迅对中国传统家族文化弊端的批判管中窥豹。     

非线性多尺度多向主元分析方法

NLMPCA是一种适合间歇生产过程的非线性建模方法,但是从现场采集的数据往往存在误差,难免影响过程监视和故障诊断的结果.基于MPCA,NLPCA和小波变换,提出了一种新的间歇过程监视和诊断方法,即非线性多尺度多向主元分析方法(NLMSMPCA).与NLMPCA相比,NLMSMPCA降低了随机误差对测量数据的影响,提高了过程监视和故障诊断的可靠性.     

基于集成核熵成分分析算法的工业过程故障检测

针对核熵成分分析算法(kernel entropy component analysis, KECA)为不同的故障选择相同的核参数影响检测效果的问题,提出了一种基于集成核熵成分分析(ensemble kernel entropy component analysis, EKECA)算法的工业过程故障检测方法。首先,选取一系列具有不同宽度参数的核函数将非线性数据投影到核特征空间,选取Rényi熵值贡献较大的特征值和特征向量,得到转换后的得分矩阵,建立多个KECA子模型;然后,将测试数据投影到各KECA子模型上,计算各KECA子模型的统计量,得到检测结果;最后,将各KECA子模型的检测结果利用Bayesian决策进行概率换算,利用集成学习法计算检测结果统一的统计量,判断其是否超出控制限,并将该算法应用于数值例子和TE过程。仿真结果表明,与传统的EKPCA,KECA等算法相比,所提方法有效提高了故障检测率,降低了误报率。新方法解决了传统KECA算法中不同故障核参数的选择问题,为提高KECA算法在非线性工业过程故障检测中的性能提供了参考。