倾斜管气液两相流型转化边界

为了得到更加准确的40D倾斜管气液两相流型转化界限,在内径为40 mm、长8 m的有机玻璃管内进行了角度为30°、45°、70°、90°的气液两相流动实验,实验记录了不同工况条件下的流型,将实验结果与较为全面的Barnea模型流型转换界限进行对比分析。结果表明:Barnea的流型图中泡状流-段塞流及段塞流-搅动流界限与实验结果吻合度低,不能满足精准预测流型的要求。为此,修正流型转换准则,提出较为准确的40 mm倾斜管的泡状流-段塞流及段塞流-搅动流的流型转化界限,并绘制修正后的流型图,以期为不同倾角下气液两相流型判别提供更为精确的判断依据。     

基于随机矩阵理论和改进粒子群优化-深度置信网络的无功优化

配电网无功优化是使电网能安全稳定运行的重要问题,本文将深度学习应用于配电网无功优化上,提出基于改进的粒子群优化 (Particle swarm optimization, PSO)深度置信网络（Deep Belief Networks,DBN）模型的配电网无功优化方法。首先,利用随机矩阵理论将配电网运行过程中产生的环境以及电气数据构造五种随机矩阵,每种矩阵构建8种特征指标,共提取40种特征指标;其次,以随机矩阵理论所提取的各特征指标为输入,以变压器分接头档位和节点的无功补偿容量作为输出,利用改进的PSO优化DBN网络的初始权重,建立PSO-DBN模型,学习各特征指标输入与变压器分接头档位以及节点无功补偿这两种控制策略之间的关系,得出相应的无功优化策略。最后,以改进的IEEE33节点系统作为算例仿真对象,验证了所提方法可降低网损和减少电压波动。     

大庆外围油田的安全混输温度界限研究

大庆油田外围油田的集输系统绝大部分采用环状掺水流程,该集输系统受单井产量低,气油比低、井口出液温度低、集输半径大,原油凝固点高等因素的影响,集输系统生产能耗一直偏高.针对油田生产的这种现状,经过两年的现场试验及相关理论研究,给出了适合该类集输系统安全运行的技术界限,为外围油田环状集油工艺低温运行探索了新的途径,也为实现油田不加热集输提供技术支撑.     

低渗透油藏超前注水渗透率界限研究

超前注水技术可有效提高低渗透油藏的开发效果,但随着储层渗透率的增加,超前注水提高采收率幅度变缓,因此有必要研究超前注水适用的渗透率界限。利用低渗透X油田天然岩心开展室内实验,研究超前注水对岩心渗透率、孔隙结构、驱油效率等的影响。结合数值模拟分析超前注水对波及系数及采收率的影响,并对超前注水现场试验效果进行评价。结果表明,适合超前注水的储层渗透率界限为小于10 m D,对于低于该渗透率的储层,采取超前注水开发方式可获得较好的开发效果,采收率增幅明显。     

基于置信规则库推理的不确定性建模研究

置信规则库推理作为一种新颖的表达和处理复杂不确定性的方法,在系统建模和分析方面具有很大的应用前景.本文讨论了基本置信规则库推理的性质,证明其不但可以以足够高精度拟合确定性和随机性系统,而且可以处理确定性和随机性数学模型不能表达的复杂不确定问题.另外本文通过对其规则库进行扩展和改进激活算法,解决了基本置信规则库推理在处理局部未知度方面的局限性问题,最后通过一个报童库存问题对提出的方法进行了说明和验证.     

低密度校验码的混合比特反转译码算法

提出了低密度校验(LDPC)码的混合比特反转(HBF)译码算法,该算法充分利用了LDPC码置信传播(BP)输出的软信息,对经典的比特反转(BF)算法的误码性能有明显改善.AWGN信道下的仿真结果表明,在相同的译码复杂度情况下,HBF算法的性能明显优于BP算法,并呈现出更低的误码平台.     

负二项分布参数p的精确置信区间

用假设检验法构造了负二项分布中未知参数p的置信下限和上限,及精确置信区间,为实际应用提供了理论依据.     

带有线性约束的指数族非线性回归模型置信域的曲率表示

本文从几何的观点,研究了带有线性约束的指数族非线性回归模型下参数的近似置信域与统计模型曲率之间的一般联系,获得了参数的近似置信域.     

基于快速置信传播算法的并行主题建模方法研究

基于OpenMP技术提出并行置信传播算法,在多核服务器上通过共享内存的方式快速推断潜在狄利克雷分布(LDA)主题模型的参数,建立文本中不同主题与文本表面单词之间的联系.利用Enron和Wikipedia数据集,通过3组实验对比了传统吉布斯算法和并行置信传播算法的运行效果.结果表明,并行置信传播算法能够快速推断LDA模型参数,高效处理大规模数据,比传统吉布斯采样算法具有更高的精度.     

几何分布可靠度的Bayes置信下限

在生产、生活中越来越多的产品要求可靠性指标,为此需要对产品进行可靠性测试.几何分布在测试产品寿命的研究中有着重要的运用,因此对几何分布的可靠性分析具有理论和实际应用价值.该文用k因子法讨论几何分布可靠度的置信限,在产品有历史数据和历史数据缺失的情况下分别求出几何分布可靠度置信下限的表达式,并用Matlab编程计算,该方法不但比传统方法计算简便而且计算结果精度高.