多模型油藏闭环管理

 针对目前基于单一模型进行油藏闭环管理的局限性,结合油藏数值模拟技术,提出了一种基于多模型实现的油藏闭环管理方法。利用集合卡尔曼滤波(EnKF)法通过拟合实测数据对地质模型进行实时更新,并以更新后模型的经济净现值的期望值作为目标函数,通过随机扰动近似算法(SPSA)进行油田生产优化。计算实例显示,应用该方法进行油藏闭环管理能够降低油藏模型的不确定性,给出更为合理的地质模型估计,所得控制方案相比常规方案明显改善了注水开发效果、提高了经济效益、降低了开发的风险性。     

同时送取货的随机旅行时间车辆路径问题方法

建立了同时送取货的随机旅行时间车辆路径问题(STT-VRPSPD)的机会约束规划模型,构建了分散搜索算法求解策略.分散搜索算法中,针对STT-VRPSPD问题的复杂特性,构造了解的改进策略、组合策略,并采用改进的节约算法构造分散搜索算法初始解,从而使文中设计的分散搜索算法更加适应STT-VRPSPD问题特有的负载波动性.仿真实验中,首先对分散搜索算法的参数设置进行分析,确定了最优参数组合;然后基于经典的Dethloff算例数据,构造了STT-VRPSPD的测试算例,并对分散搜索算法和遗传算法进行了对比分析,结果表明,分散搜索算法对于STT-VRPSPD的求解质量优于遗传算法.     

篮球跳投动作上下肢肌激发顺序和用力大小的肌电分析

为了研究篮球跳投动作中各肌肉的激发顺序和用力大小,采用表面肌电仪和SONY摄像机同步记录了篮球运动员完成原地跳投动作时上下肢肌的表面肌电信号,观察了定量运动训练时肌肉的疲劳情况．结果表明：跳投动作上下肢肌肌电活动开始与结束的激发顺序各不相同,在整个跳投动作中,腓肠肌后段在各组中作用最大,其次是手伸肌群和肱三头肌;上肢肌群比下肢肌群的作用大．结论验证了“用力顺序”是“自下而上”的观点;运用肌电技术的研究方法能够准确测试篮球运动中各肌肉的激发顺序和作用大小．     

一种同时多线程指令队列竞争缓解策略

同时多线程结构利用线程级并行和指令级并行的优势,提高了指令吞吐率,但线程对关键资源（如指令队列）的竞争会削弱这种优势,造成资源浪费,又会降低处理器性能。提出了指令队列利用参数,通过分析指令队列利用率与处理器性能的关系,用实验评估了在四线程情况下,典型静态指令队列竞争缓解策略（如Dwarn、2OP_Block、Static）及其组合对处理器性能的影响。给出了load依赖链模型,分析了基于load依赖链的基准程序线程特性,提出了一种结合线程特性的指令队列竞争缓解策略。实验结果表明,该策略能够加速执行指令吞吐率较高的线程,通过提升此类线程的性能使整体指令吞吐率进一步增加。     

用二次有理Bézier曲线同时磨光任意平面拓扑结构

根据二次有理Bézier曲线的性质,论文提出了一种能够用于同时磨光任意平面拓扑结构的方法.另外,由于这种方法提供了两个参数来控制磨光半径和磨光曲线形状,因而,利用这种方法,人们不仅可以调整磨光曲线对原始边界曲线的整体逼近程度,而且还可以对磨光曲线的形状进行局部控制.     

同时蒸馏萃取和减压蒸馏萃取方法提取烟叶香气成分的比较

分别采用同时蒸馏萃取法和减压蒸馏萃取法对同一种烟叶样品的香气成分进行萃取,用气相色谱/质谱联用仪（GC/MS）进行定性和定量分析,并对这2种萃取方法鉴定出的化学成分、重复性和定量值进行了比较。结果显示：同时蒸馏萃取法具有良好的重复性和较好的回收率,适合于烟叶香气成分的定量分析;减压蒸馏萃取法能使香气成分在较低的温度下挥发逸出,真实反映烟叶香气成分的原始信息,可用于香气成分的初步鉴定,适合于香气成分的定性剖析。     

氧化沟处理城市污水的同时硝化反硝化研究

采用有效容积为330L的氧化沟模型,以城市污水为研究对象,研究了Orbal氧化沟中的同时硝化反硝化生物脱氮现象.实验结果表明,在不投加外碳源和不设硝化液内回流的条件下,通过控制氧化沟溶解氧浓度及分布,可以实现氧化沟外沟道内的同时硝化反硝化生物脱氮,TN去除率最高可达86％.分析认为,溶解氧浓度及分布是氧化沟同时硝化反硝...     

信息和能量同传全双工中继信道的物理层安全方案

给出一种信息和能量同传中继无线信道中的物理层抗窃听安全传输方案。中继工作于全双工模式,采用放大转发方式转发信号,同时采用信息和能量同传模式从所接收到的射频信号中收集能量,并用于信号的转发。目的节点也为全双工节点,在接收信息的同时发送人工噪声去干扰窃听节点的接收。以最大化系统的保密速率为目标,对中继采用功率分裂方式和时间切换方式时的功率分裂因子、能量收集时间比例因子和信号与人工噪声功率分配因子进行优化。由于无法得到关于最优参数的表达式,因此,采用二维搜索方法来对优化问题进行求解。仿真结果表明,功率分裂因子、能量收集时间比例因子、信号与人工噪声功率分配因子的优化和目的端的协作干扰能显著提高系统的性能。     

基于压缩型EKF的SLAM改进算法

针对基于压缩型扩展卡尔曼滤波(CEKF)的SLAM算法在状态增广和地图管理两方面的不足,提出了一种改进算法(ICEKF算法).读算法通过增广辅助系数矩阵即可快速完成状态增广,计算复杂度由O(N2)降低为O(NA),其中N和NA分别为全局和局部地图中的路标数.在地图管理上,ICEKF算法采用一种基于欧氏距离的局部地图动态选择方法,避免了CEKF算法对全局地图进行预先划分带来的路标分配等问题.仿真表明ICEKF算法在估计结果上与EKF算法具有一致的最优性,与CEKF算法相比计算量大大降低.     

支持向量回归多参数的同时调节

参数调节问题是支持向量回归的基本问题.已有的参数调节方法主要采用内外双层优化框架,调节过程中,训练学习器与更新超参数交替进行.这种嵌套结构具有较高的计算复杂性.针对这一问题,提出了支持向量回归多参数的同时调节模型.首先,将Lagrange乘子、惩罚因子、不敏感度参数和核函数参数合并为一个参数向量,推导出支持向量回归问题的一个新的表示形式,可将原来分离的双层调节过程整合为一个单层调节过程.然后,应用贯序无约束极小化技术(SUMT),将支持向量回归问题转化为多元无约束优化问题.在此基础上,应用变尺度方法(VMM)设计、分析并实现了一个同时调节算法.最后,通过标准数据集上的实验,验证了同时调节算法的收敛性,并比较了同时调节算法与常用调节算法的有效性和计算效率.理论分析与实验结果表明,同时调节模型是一正确且有效的多参数调节模型.