基于改进的深度卷积神经网络的人脸疲劳检测

针对疲劳驾驶检测问题,提出一种以softmax损失与中心损失相结合的深度卷积神经网络算法。首先,利用含有方向的梯度直方图(histogram of oriented gridients,HOG)和级联分类器(support vector machine,SVM)算法的Dlib库中预训练的人脸检测器,来检测驾驶员的脸部区域。其次,使用级联回归(ensemble of regression trees,ERT)算法实现脸部68个关键点标定及眼睛和嘴巴的定位。最后,为了优化softmax损失在深度卷积网络分类中出现的类内间距大的问题,加入中心损失函数,提高类间差异性、类内紧密性以及驾驶员脸部疲劳状态识别准确率。在自建测试集和YawDD哈欠数据集中的实验结果显示,该方法能够准确地识别检测驾驶员疲劳表情,平均识别准确率达到98.81%。与传统的疲劳驾驶检测识别方法相比,该方法可以自动进行疲劳特征提取,并且训练准确率、检测识别率及鲁棒性得到提高;与未改进的深度卷积网络相比,检测识别的概率平均提高了约5.09%。     

正盘台隧道超前帷幕注浆合理范围

富水隧道开挖易引起突涌水、掌子面失稳和支护结构位移过大等问题,采用帷幕注浆可加固围岩并止水,进而保障隧道施工安全。为寻求合理超前帷幕注浆范围,本文依托京张铁路正盘台隧道实际,通过FLAC3D数值模拟手段建立了渗流场与应力场的耦合模型,研究深埋富水段隧道超前帷幕不同注浆范围对围岩稳定性和渗流规律的影响,从而指导工程实践。研究表明：全断面帷幕注浆和全周边注浆可较好满足正盘台隧道不同渗水段安全需求。     

深层碳酸盐岩储层有机酸深穿透酸压工艺

利用常规酸液体系对深层碳酸盐岩储层进行酸压改造时面临着酸蚀缝长短、导流能力递减快等问题。为实现这类储层的高效改造,对有机酸、胶凝酸等不同的酸液体系获得的有效作用距离及长期导流能力进行实验研究。对比不同酸液体系的酸岩反应动力学方程,可知相较于胶凝酸,有机酸有效作用距离能提高10倍以上,但有机酸在低闭合应力(10 MPa)和高闭合应力(60 MPa)下长期导流能力均低于胶凝酸液体系。为在实现酸蚀裂缝长有效缝长及高导流能力,提出了"有机酸+胶凝酸"注入方式,先用有机酸进行远端刻蚀,再用胶凝酸提高近井导流能力。并对典型井优化,得到施工排量8～10 m~3/min,施工液量850～950 m~3,施工段塞在2～3段能取得较好的酸压施工效果。     

基于深度学习的汽车轮毂缺陷自动分割技术

针对建立轮毂无损检测智能化平台的需要,本文提出一种基于深度学习算法的轮毂缺陷自动分割方法,利用卷积神经网络的结构和径向基函数神经网络的非线性特点,构造一种深度学习网络结构来模拟人类的视觉感知。本文依据汽车轮毂X射线图像,利用U-Net网络来训练轮毂缺陷分割模型,并在感兴趣区域的基础上模拟人脑层次感知系统,该层次感知系统能识别感兴趣区域的灰度像素,通过深度学习分层网络和卷积神经网络,逐层提取缺陷区域的内在特征,从而实现轮毂缺陷的自动分割。实验表明本方法针对复杂轮毂缺陷的识别率达到90%以上,且识别时间开销大约5ms/张,优于传统方法。可见该方法能够满足轮毂缺陷自动分割的需求,具有潜在的应用前景。     

水下测试树国内外研究现状与国产化思考

水下测试树是深水测试过程中风险控制的关键性设备,在特殊海况时具有快速断开测试管柱、封堵井下管柱内高压油气以达到保护测试仪器和人员安全以及避免海洋环境污染的作用。通过大量文献资料收集和现场调研,分析了水下测试树的国内外研究现状,详细介绍了国外水下测试树的功能、结构特点、应用情况及国内水下测试树的发展与应用情况。对比分析表明：国外水下测试树现有产品功能强大、性能可靠、适用于不同海洋工况,且不同公司的产品在结构和功能上各具特点。同时,针对国内水下测试树的应用现状,提出了水下测试树国产化的研究思路以及研究开发过程中可能出现的问题,对促进我国海洋石油水下装备自主研发与制造具有重要意义。     

钢支撑滞后架设对深基坑内支撑轴力的影响

为探究钢支撑滞后架设对基坑内支撑轴力的影响,以某地铁车站深基坑为研究对象,基于有限元计算结果,系统分析了钢支撑滞后架设对基坑各内支撑轴力的影响规律。结果表明:钢支撑滞后架设对与其相邻的上道支撑轴力影响较大,对与其相隔的上道支撑轴力影响较小,对在其之后架设的支撑轴力影响很小;支撑滞后架设会使其自身少承担坑后主动土压力,第1道支撑主要分担了第2道支撑由于滞后架设而少承担的主动土压力,第2道支撑主要分担了第3道支撑由于滞后架设而少承担的主动土压力,第1道支撑和坑底被动区土体共同分担了2、3道支撑均出现滞后架设而少承担的主动土压力;第3道支撑滞后架设会导致第1道钢筋混凝土支撑出现拉力,说明了深基坑第1道支撑普遍采用钢筋混凝土支撑而不选择钢支撑的优越性。相关研究成果可为类似工程设计及施工提供参考。     

深部主溜井垮塌的有限元分析及实测验证

 针对某地下金属矿山深部主溜井垮塌破坏的工程实际,运用非线性有限元分析软件Midas/GTS,对该主溜井破坏情况进行数值分析;根据溜井及巷道位置关系建立有限元分析模型,进行计算并做二维剖切;根据其最大位移、等效塑性应变及应力特征,初步确定溜井主要垮塌标高范围为-455~-464m,主要垮塌区域为溜井西北部,井壁最大位移大于10m,围岩最大压应力达41.750MPa。在此基础上,采用空区三维激光探测系统(CMS),对垮塌主溜井进行三维激光探测;运用Surpac软件获取的探测数据,建立溜井垮塌区三维可视化模型,获取垮塌区三维空间信息;根据横剖面的垮塌面积和偏离中心线最大垮塌距离,精确确定溜井主要垮塌标高范围为-457~-463m,水平最大垮塌面积92.92m²,主要垮塌方向为北偏西28°,最大长轴14.5m,最小短轴8.1m,垮塌总体积1035m³。综合分析表明,有限元分析的溜井垮塌情况与实测结果基本一致,两者相互补充验证,可准确确定主溜井受力及垮塌破坏状况,为深部主溜井修复方案的合理制订奠定基础。     

高性能深部调驱体系试验

 应用交联聚合物体系对油层进行深部调驱可有效提高原油采收率。在70℃条件下,通过正交试验优选出了一种交联聚合物调驱体系,其主剂基本组成为0.30%聚合物+0.08%有机铬+0.10%六亚甲基四胺+0.08%苯酚。为延长该体系的成胶时间,考查了延迟交联剂草酸钠(SO)对体系成胶时间和强度的影响。选定SO的质量分数为0.04%时,体系的成胶时间约为48h,成胶强度约为0.057MPa。矿化度、温度、pH值等因素可对体系的成胶性能产生影响。在70℃条件下,当Na+质量浓度小于36000mg/L,Cacl2质量浓度小于1000mg/L,pH值为5—7时,体系具有较好的成胶性能;体系在60—90℃条件下生成的冻胶强度大于0.056MPa。使用单管岩心驱替试验模拟了体系的调驱性能,结果表明,体系的调驱效果较好,水驱后采收率提高幅度高达20%以上,封堵率大于95%,加之70℃下成胶时间在48h以上,可以达到油层深部调驱的目的。     

泥层高度对细粒全尾浓密规律的影响

 深锥浓密机是膏体制备的关键设备,而泥层高度影响着浓密机内部料浆沉降速度和压密浓度。通过量筒静态沉降试验发现,扰动区料浆沉降速度最快,无明显规律;沉降区料浆高度越高,沉降速度越快;压密区为匀速沉降。采用动态搅拌装置,对不同泥层高度料浆浓密规律进行探究。结果表明,当泥层高度一定时,料浆浓度的变化速率随着压密时间的增加而逐渐减小,6h内料浆浓度变化最快,压密效率最高,当压密时间达到12h时,极限质量分数变化很小;在相同压密时间下,不同泥层高度下料浆极限质量分数范围为71.23%—74.43%。经分析,该料浆质量分数达到70%以上时,极限质量分数值与高径比呈线性正相关。因此,泥层高度是影响底流浓度大小的一个重要因素。     

一种改进的深度卷积神经网络的精细图像分类

精细图像分类不同于传统的图像分类,由于精细图像自身的类间相似性和类内差异性,传统的基于手工特征和局部特征组合方法已经很难完整地表达精细图像的特征,因此提出了一种基于改进的深度卷积神经网络模型.由于深度卷积神经网络结构参数和神经元数量巨大,训练模型困难,所以采用高斯分布对前6层参数初始化,其中激活函数采用校正之后的Relus-Softplus函数,在花卉图像数据库OXford-102 flowers中TOP1准确率达到85.75%,TOP3准确率达到了94.50%.实验结果表明:该模型在中等规模数据集上比传统方法优势明显,且比未改进的CNN模型识别率高.