裂隙巷道围岩采深-强度响应面模型研究

为研究节理发育带岩石的强度特性在不同开采深度下的变化规律,并对裂隙巷道围岩进行强度预测,以云南某矿区内从800～1 500 m不同深度的灰质白云岩为研究对象,从节理发育程度、岩体弹性模量变化及岩石含水率三个受深度变化影响且影响岩石强度特性的因素展开分析,通过数值正交模拟探究不同影响因素与节理发育带岩石抗压强度之间的响应函数,进而建立节理发育带岩石强度与岩体埋深之间的响应关系．发现对于该地区裂隙巷道围岩的单轴抗压强度,影响最显著的因素为节理间距．最后利用实测实验结果对响应关系进行验证,研究结果表明：所得到的采深-强度响应面函数与实测值响应性较好,适用于计算该区域内不同埋深的岩石的单轴抗压强度,且随着岩石埋深的加深,其强度值越靠近该深度下岩石单轴抗压强度值分布的均值,可以将该响应模型用于深部裂隙巷道围岩强度预测．     

基于物元理论的工序相似性识别方法

利用相似工序法构造大量数据样本,针对工序相似性判别问题,提出基于物元理论的相似性识别方法.建立工序相似判别的物元模型,确定经典域和节域,通过计算关联函数值,确定权系数,计算隶属度和隶属判断等步骤,从质量特征相同或相似的多个工序中识别出与期望工序最相近的一组,实现工序相似性识别.结合实际生产进行实例分析,结果表明:与传统的分类方法相比,该方法易于编写程序,减少了人为因素的影响,使评判结果更加合理.     

数控设备通信连接——现场信息管理系统的研究

针对江西工业职业技术学院原数控设备利用效率低的现状,进行了一系列的研究,利用现代的通信管理技术,实现数控机床的共享管理,使有限的数控设备与众多的计算机有机地连接起来,达到数控教学改革的目的.     

道路交通安全违法分析领域知识图谱构建方法

为有效处理海量庞杂、动态变化的公安交通管理数据,深度挖掘数据中隐藏的交通安全违法线索,利用知识图谱技术,对公安交通集成指挥平台中汇聚的多源数据进行了梳理整合,基于自顶向下的方法完成了支撑道路交通安全违法分析的知识图谱构建。首先根据交通安全违法分析专业知识和数据资源基础,确定知识图谱模式层结构,其次研究实体、属性、关系抽取及知识存储方法,最后基于构建的道路交通安全违法分析领域知识图谱开展应用探索。研究结果将有助于实现公安交通管理大数据的知识化,提高交通安全违法行为智能研判水平。     

基于多模态深度神经网络的抓取检测方法

针对机器人抓取检测任务中对未知物体抓取检测精度低的问题,本文提出了一种多模态深度神经抓取检测模型。首先,在RGB和深度两个通道中引入残差模块以进一步提升网络的特征提取能力。接着,引入多模态特征融合模块进行特征融合。最终通过全连接层回归融合特征以得到最佳抓取检测结果。实验结果表明,在Cornell抓取数据集上,本文方法的图像拆分检测精度达到95.7%,对象拆分检测精度达到94.6%。此外,本文还通过消融实验证明了引入残差模块可以提高网络抓取检测性能。     

基于野外监测的阿娘寨滑坡自愈合特征

滑坡在地震、降雨和坡脚开挖时会发生慢速滑动,部分滑坡直接失稳破坏,但是部分慢速滑坡会慢慢变得稳定,呈休眠状态。目前,滑坡恢复稳定的自愈合过程外在表现和内在机制还研究较少,尤其是坡脚侵蚀型慢速滑坡的自愈合特征研究。2020年6月17日,四川省丹巴县梅龙沟爆发的泥石流堵塞小金川,形成泥石流-堰塞湖-溃决洪水灾害链,且溃决洪水掏蚀坡脚,导致阿娘寨古滑坡复活。通过对阿娘寨滑坡应急监测数据发现,阿娘寨古滑坡初期存在大变形,但后期变形逐渐稳定,存在强度恢复的自愈合现象。另外,数据表明滑坡的两次突然启动和小金川流量增大侵蚀坡脚相关,和地震和降雨关系不大。通过现场监测数据分析,滑坡刚发生时变形速率高达118 mm/h,本文建立的预测模型表明,在没有外在触发因素条件下,滑体会在8月21日左右变形速率低至1 mm/h。本文以阿娘寨滑坡为例,分析滑坡的变形过程和自愈合特征,并基于野外监测数据建立自愈合过程预测模型,该方法对于科学评估滑坡稳定性,减小滑坡防治设计成本具有重要意义。     

考虑地质分层约束的长短期记忆循环神经网络测井曲线重构

延长油田东部裸眼井区早期测井资料普遍只有自然电位（SP）、自然伽马（GR）及梯度电阻率(R2.5)三条曲线,因缺失声波（AC）、地层电阻率（RT）等测井曲线,难以满足精细油藏地质研究需求。东部裸眼井区开发时间长、单井产量低,重新测井缺乏可行性及经济性。采用长短期记忆循环神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)进行缺失测井曲线重构是一种经济有效方法,适用于地层测井序列数据。然而延长油田东部浅层油藏上覆黄土层段测井数据信号干扰大,直接应用模型精度较差。针对此问题,本文采用考虑地质分层约束的LSTM模型进行缺失测井曲线的重构,通过分层数据截取每口井长6层段测井数据作为样本数据,既保留了LSTM模型处理序列数据的优势,同时又避免了上覆黄土层测井数据对模型的干扰。利用裸眼井区完整测井数据进行模型训练优化和验证,讨论了考虑地质分层约束的LSTM测井曲线重构精度,结果表明通过引入地质分层约束,模型重构测井曲线精度更高。应用优化后模型实现裸眼井区50口仅有GR、SP、R2.5三条曲线数据井的AC、RT曲线重构,对50口井的142个射孔段进行二次解释,对比试油解释结论符合率达到89.4%,验证了该方法对测井曲线重构的实用性和有效性。     

天然气气化炉内介质乙二醇非稳态耦合热流场研究

目的 在天然气工业化应用中,液化天然气的高效气化是关键影响因素,为了在国家能源改革的大背景下,尽可能提升现有气化设备的运行效能,采用 ANSYS Fluent 软件对一种采用乙二醇作为中间载热介质的天然气气化炉内非稳态耦合热流场进行数值模拟。 方法 通过深入研究天然气气化炉传热传质机理,在总结前人研究仅考虑对流换热情况不足的情况下,将辐射换热加以考虑,构建出大空间非稳态自然对流及介质参与性辐射耦合传热模型,通过天然气加热、传热流动试验装置,对边界条件进行实验校准,验证数值分析模型的正确性。 结果 中间载热介质为乙二醇的气化炉运行时长达到 2. 0 h 后,传热量趋于稳定,内部热流场不再发生明显扰动,表明气化炉进入稳定运行阶段,此时炉内整体加热效率仅为 87. 35%,其中介质参与性辐射占总传热量的 27. 01%,气化炉底部形了范围较小的低温带,表明该工况下其内部运行存在难以消除的流动死角。 结论 在本文设置的工况下成,大筒体天然气气化炉内部流场分布情况不佳,气化炉的加热效率和启动时间有待进一步优化,炉内主要换热形式仍是自然对流,但不可忽略介质参与性辐射对总传热的贡献。     

基于LVQ神经网络的水果图像分割研究

由于传统边沿检测算子在水果颜色多样、亮度不均匀时,难以分割得到完整、无噪声的二值图像且依赖优化的阈值,本研究提出了一种基于LVQ神经网络的水果图像分割方案。首先将彩色图像转变为灰度图像;然后对Canny算子获得的边沿图像随机选取一些像素作为网络的学习监督信号,仅以灰度图像中相同位置像素3×3邻域的Kirsch算子梯度值作为输入,训练权值;最后重新将原灰度图像的Kirsch算子梯度值输入到训练好的网络中,获得封闭的边沿并填充得到二值图像。考察了14幅像素为640×480的水果图像,结果表明：网络在很宽广的阈值范围内（0.001 ~ 0.99）分割得到完整、一致的二值图像;面积误差最小为0.9%,最大为8.83%,不依赖于优化的阈值,不需要对原始图像滤波预处理。与没有阈值及滤波的算法相比,本方案的误差和时间复杂度均更低;与设置了阈值和/或滤波的算法相比,本方案与之相当,甚至效果更优。     

“碳中和”目标下企业绿色核心技术创新策略研究——基于SD演化博弈分析

运用前景理论,构建企业与学研方绿色核心技术创新合作策略的动态演化博弈模型,采用系统动力学数值仿真模拟博弈双方决策过程,探究企业与学研方博弈的影响机理。结果表明,博弈双方初始合作意愿和政府补贴价值感知对企业绿色核心技术创新具有正向促进作用,双方参与合作成本价值感知具有负向调节作用。最后提出增强企业社会声誉价值、规制核心技术合作及拓展政府绿色补偿渠道的对策建议,为企业提供进行绿色核心技术创新的有利条件。