含未知输入非线性系统的扩展平方根容积卡尔曼滤波算法

针对工程实际应用中存在的未知输入会导致经典的非线性滤波器状态估计精度下降甚至滤波发散的问题,提出了一种基于最小方差无偏估计(minimum variance unbiased estimation, MVUE)准则的扩展平方根容积卡尔曼滤波(extended square-root cubature Kalman filter, ESRCKF)算法。首先,结合上一时刻未知输入估计值对状态一步预测值进行修正,得到含未知输入条件下的状态预测值。其次,设计新息并采用加权最小二乘(weighted least squares, WLS)法获取当前时刻未知输入的无偏估计。最后,通过最小化协方差矩阵的迹,同时采用拉格朗日乘子法和舒尔补引理得到系统状态的最小方差无偏估计。仿真结果表明,相比于现有的非线性滤波算法,ESRCKF算法提高了在处理含未知输入非线性系统时的状态估计精度,并能同时实现系统状态和未知输入的最优估计,验证了该算法的有效性。     

考虑平行系统特征的双活调度系统的设计与应用

为提高电网运行的稳定性,需要构建稳定可靠的电网调度系统,现提出一种考虑平行系统特征的双活调度系统。通过构建主备两个数据中心,平常根据应用业务量在主备调间进行调整,实现对资源的充分利用。发生故障时,另一个正常运行的中心将承担所有业务。并将平行系统视为电网虚拟运行系统,将真实与虚拟系统结合后得到电网双活调度系统,并具有管理和控制模块、实验和评估模块、学习和培训模块等功能。该系统通过对数据进行初始化处理,计算出电力分配结果,建立双层任务调度模型,利用遗传算法求解模型,从而实现双活调度系统的优化调度。对系统进行试验测试,试验结果表明：本文设计系统所提方法达到最优分配值所需时间短、效率高、电网信息调度总量大,调度能力强,调度信息的安全性高。说明所设计的双活调度系统具有可行性,利于区域电网的优化调度。     

基于突变理论的深部煤柱稳定性

本文针对神华新街矿区盾构工法建设煤矿长距离斜井,研究了深部条件下保护煤柱的自身稳定性。研究发现,根据煤柱不同区域受力特征的差异性,可将其分成弹性核区和边缘塑性区,在此基础上建立了煤柱尖点突变模型,并经推导得到了煤柱的失稳判别公式。通过数值计算(UDEC)分析了深部盾构斜井保护煤柱在开采过程中的稳定状态。试验结果表明,随着煤层的开采能量缓慢释放,120m煤柱自边缘向内部逐渐屈服,并在单侧出现4.5m的塑性区。经公式判别,该工程中保护煤柱可以在深部开采条件下保持稳定,研究结果对相似工程中合理煤柱的留设提供了借鉴。     

基于自监督信息增强的图表示学习

针对图表示学习模型依赖具体任务进行特征保留以及节点表示的泛化性有限等问题,本文提出一种基于自监督信息增强的图表示学习模型(Self-Variational Graph Auto Encoder,Self-VGAE)。Self-VGAE首先使用图卷积编码器和节点表示内积解码器构建变分图自编码器(Variational Graph Auto Encoder,VGAE),并对原始图进行特征提取和编码;然后,使用拓扑结构和节点属性生成自监督信息,在模型训练过程中约束节点表示的生成。在多个图分析任务中,Self-VGAE的实验表现均优于当前较为先进的基线模型,表明引入自监督信息能够增强对节点特征相似性和差异性的保留能力以及对拓扑结构的保持、推断能力,并且Self-VGAE具有较强的泛化能力。     

基于低场核磁共振技术的致密砂岩气藏防水锁作用机理研究

致密砂岩气藏孔隙度、渗透率较低,微观孔喉尺度细小,在生产及压裂过程中极易产生水锁伤害。为开展致密储层防水锁作用机理研究,本文将常规岩心自吸实验、防水锁剂抑制水锁伤害实验与低场核磁共振技术相结合,从微观角度揭示致密砂岩储层微纳米级孔喉中的防水锁作用机理,为致密砂岩气藏防水锁相关研究提供理论依据。研究结果显示,加入防水锁添加剂后,流体表面张力下降,接触角增大,自吸速率变慢,渗透率有一定程度恢复;在此基础上,通过核磁共振T2谱从微观角度评价缓慢自吸阶段液体在不同孔喉尺度范围内的液相水锁滞留现象,其中加入防水锁添加剂后在自吸20h时在较小孔喉处自吸液相平均占比为38.61%,整体孔喉平均液相占比为35.79%。而在未加入防水锁试剂的样品中在自吸20h时在较小孔喉处液相占比为67.48%,整体孔喉占比为54.52%;通过防水锁剂抑制水锁伤害实验得出,加入防水锁剂后渗透率恢复程度在15.38%～20.19%,整体液相滞留占比平均下降幅度在10.73%。研究发现防水锁剂有效地降低了较小孔候处液相滞留占比,降低流体表面张力以及增大岩心疏水性能,揭示了致密砂岩气藏防水锁作用机理,为致密砂岩气藏降低水锁伤害程度、提高返排效率,为实现高效开发提供理论支撑。     

复杂结构井旋转下套管数学模型建立与分析

随着复杂结构井钻井技术发展,井斜角和方位角随着井深复杂变化引起常规套管下入方式难度大,旋转下套管技术可有效解决套管下入的难题,但该方面的理论模拟分析报道较少,增加了旋转下套管技术应用的盲目性和低效性。综合运用软杆和刚杆模型的优点并考虑井眼轨迹对模型计算条件影响,建立了旋转下套管数学模型;结合实例井对比了大钩载荷和模拟的轴向应力,验证了模型的正确性;在此基础上,探讨了常规和不同旋转速度下套管的摩阻,并分析了不同摩阻系数条件下的摩阻分布特征。实例分析表明：相同井深下,旋转下套管摩阻小于常规下套管摩阻,并且旋转速度越快,下套管摩阻越小;当旋转速度分别为15r/min和20r/min时,井底处摩阻降低幅度分别为12.13%和19.17%;造斜率越大,摩阻越高,导致套管下入到指定深度难度加大;钻井液摩阻系数越大,套管下入难度越高;在井深1401.5m,裸眼段摩阻系数分别为0.21和0.29,常规下套管摩阻分别为46.51kN和57.49kN。该模型能准确预测下套管摩阻,对复杂结构井的套管下入具有指导意义。     

大型地下空间综合交通枢纽中巨型斜柱长期沉降的监测及预测分析

结构及其重要构件的长期沉降是影响地下空间综合交通枢纽施工安全的关键因素之一,对其开展监测与预测具有重要的工程意义。以深圳市黄木岗大型地下空间综合交通枢纽为研究背景,采用自动化监测系统,首先监测了12轴巨型斜柱施工后的119期长期沉降,分析其长期沉降规律,并评判其预警状态。监测结果表明,斜柱施工后,长期的沉降规律为先在安全状态内小幅波动,再增大至黄色预警状态,最后在安全状态与预警状态之间小幅波动。然后,利用109期监测数据分别构建斜柱沉降的反向传播(back propagation, BP)神经网络模型和遗传算法-BP(genetic algorithm-BP,GA-BP)神经网络模型,并预测之后10期的斜柱累计沉降量以对比验证两种模型效果。结果表明,相比BP神经网络模型,GA-BP神经网络模型的预测值与实测值更吻合。     

高压脉冲电场对毛发染色效果的影响

为了研究高压脉冲电场对毛发染色效果的影响,试验以18～28岁年龄段人群的黑色头发和染发剂为试材,以染发后毛发的RGB(red green blue)模型提取值作为响应值,并采用等响应面试验法设计试验,以构建和分析高压脉冲电场的电场强度、脉冲宽度以及脉冲个数对毛发染色效果影响的数学模型和机理。试验结果表明：高压脉冲电场同时处理头发和染发剂后最高可提升RGB参数中的蓝色通道值B为3.7%,对应的最优化工艺化参数为：电场强度1 125V/mm、脉冲宽度175μs、脉冲个数52个。因此,高压脉冲电场对头发和染发剂进行处理后再进行染色可改善着色效果,并为毛发染色工艺优化奠定一定基础。     

基于ISSA-SVM的钻井卡钻事故预测

为预防钻井过程中卡钻事故的发生,通过提出了一种改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm, ISSA)优化支持向量机(support vector machines, SVM)的预测模型方法(ISSA-SVM),在发现者位置更新公式中引入一种改进的自适应非线性惯性递减权重;在警戒者位置更新公式中引入莱维飞行策略。利用主成分分析法(principal component analysis, PCA)对外国某大型油田的实测钻井数据进行降维处理,并利用惩罚参数和核参数进行卡钻事故的预测。实验结果表明：ISSA-SVM的预测准确率高达85.185 2%,且收敛速度更快,可见ISSA-SVM可有效预测钻井卡钻事故。     

关于G/G/1排队模型中排队长度的积分

考虑了一个具有中度正则变化服务时间的G/G/1模型.假设Q(t)是排队长度,则在忙期[0,l]上,Q(t)下方所扫过的面积也具有中度正则变化的性质.