薄互层水平井蒸汽吞吐热采水平段加热范围预测

准确预测蒸汽吞吐水平段加热范围对稠油油藏水平井的开发至关重要。鉴于目前中国已知的水平
井加热预测半径公式中由于含有双重积分,使得计算过程比较复杂,需要消耗大量的时间。以马克斯兰根海
姆（Marx Langeheim）直井加热范围公式为理论基础,并在此基础上进行了深入研究,将加热模型公式计算简化处理,
推导出一个关系式简单、参数求解容易、应用方便的解析公式,在此基础上建立了水平井蒸汽吞吐简化加热模型,并应
用油田实际参数对水平段加热面积进行计算分析,结果表明：应用改进的推导公式可得到相对可靠的计算结果,验证
了公式的准确性。     

二维直方图的HEVC帧内快速深度决策算法

针对高效率视频编码(HEVC)帧内预测高额的计算复杂度,提出一种基于二维直方图的快速深度决策算法.首先,对当前最大编码单元(LCU)采用3×3矩阵进行滤波;然后,分别统计原始LCU以及滤波后LCU的像素分布,生成二维灰度直方图.通过该二维直方图所表征的纹理特征,进行深度的自适应选择,减少不必要的深度计算.实验结果表明:同原始HM10.1相比,文中提出的算法可以节省编码时间21.6%,同时保证视频质量几乎不变.     

采用像素配对的自适应对比增强灰度化法

对比了像素间高斯随机配对、伪随机数距离配对及不同固定距离配对对灰度化效果的影响,对Grundland脱色法进行改进,同时自适应地得到更适合给定彩色图像的对比度增强系数增强灰度图像.实验表明:不同的像素配对方法适合不同主题特色的彩色图像,在改进的脱色法中采用自适应对比度增强系数,可使更多的图像种类获得更加突出的灰度化效果.     

高瓦斯矿井掘进通风瓦斯浓度预测模型研究

为了对不同瓦斯涌出量和通风配置下的高瓦斯矿井掘进通风瓦斯浓度进行准确预测,文中在对掘进工作面瓦斯浓度的各种通风影响因素分析基础上,设计了两种掘进通风瓦斯浓度预测神经网络模型。利用MATLAB软件及煤矿现场获得的实测样本数据,建立了瓦斯浓度BP和RBF神经网络预测模型。通过预测结果对比分析可知,RBF神经网络预测模型能够对掘进通风瓦斯浓度进行准确地动态预测,为不同掘进阶段、不同瓦斯涌出量下的掘进通风方案选择提供了一定的理论依据。     

基于预测模型的分段模糊控制系统设计

针对加速量热仪需要按照材料的特性设定温度变化规律,温度精确控制困难的问题,通过研究电加热功率与温度变化的关系,采用调整脉冲宽度调制方波(PWM)占空比的方式来控制加热功率.针对系统的非线性、时变性、变结构、多层次和滞后等缺点,提出分段、分级和基于预测模型的模糊控制策略.采用上位机(IPC)+下位机(PLC)的测控系统结构,并编写PLC程序完成模糊控制.实验结果表明,本方案实现了以固定升温速率加热,定点温度保持的功能.     

基于人工神经网络的建筑多目标预测模型

为得出一种能快够速且准确预测建筑能耗和室内热舒适状况的方法,提出应用人工神经网络来预测建筑能耗和室内热舒适状况的方法,并通过遗传优化算法对神经网络的连接权进行优化;其次,对影响建筑能耗和室内热舒适状况的主要因素进行分析,并针对这些主要因素建立基于GA-BP网络的建筑能耗和室内热舒适状况的预测模型;结合EnergyPlus模型计算所得出的144组样本数据,训练和测试所建立的住宅建筑能耗和室内热舒适状况的GA-BP网络模型,测试结果表明该模型有较高的预测精度.该预测方法的建立使建筑师在设计阶段能够简单且准确地获得设计建筑的能耗和室内舒适状况,从而使设计向着有利于建筑节能和改善室内热环境的方向发展.     

RGB空间应用灰度无关图降噪的彩色图像阴影抑制

灰度无关图具有对光照不敏感的特性,因而,彩色图像中相应位置上的阴影将不会出现在灰度无关图中。在研究RGB颜色空间中阴影与灰度无关图逻辑关系的基础上,应用灰度无关图消除光照度与阴影引起的噪声,达到对彩色图像中存在的阴影区域进行抑制及降噪后重构的目的。基于标准测试图像的试验结果表明,重构图像可以有效且实时地抑制彩色图像中的阴影。     

中庭式住宅建筑热压通风的预测模型研究

为预测多因素耦合下中庭式住宅建筑热压通风的流场及温度场分布,采用网络模型和多区域模型结合的方法对住宅内部进行区域划分;根据质量、动量、能量守恒方程及伯努利方程,建立住户与中庭空间的热压通风气流环路预测模型.为验证该预测模型的准确性,根据阿基米德相似准则建立比例尺为1/25的实验模型,对比了中庭式住宅建筑热环境预测模型的计算结果与实验数据.结果表明,两者基本吻合,说明该模型能较精确地预测中庭式住宅建筑的热环境.     

基于纹理特征的回转窑熟料烧结状态分类

采用灰度共生矩阵方法,利用Fisher系数提取出最佳分类位置算子和纹理特征参数,通过对实际回转窑窑头熟料图像分析,发现位置算子为(5,-5)即距离为5、方向为45°下的灰度共生矩阵对应的和平均、逆差距、差异熵、对比度、差方差和熵这6个参数具有较好的区分度,其表面纹理特征能客观地反映其烧结程度,并通过基于C4.5算法实现了过烧、欠烧和正常烧结3种不同状态下的熟料纹理分类,其精度达到了95.65%.同时结合实际工况对熟料纹理进行了分析,给出了各自的变化特点.