加速寿命数据的贝叶斯建模与分析

在加速寿命试验的可靠性设计中,随机化设计的限制以及删失数据不可避免地导致低分位数估计出现较大的偏差.针对上述的问题,结合贝叶斯抽样技术以及非线性混合模型(nonlinear mixed model,NLMM)提出了一种可靠性改进的分析方法.首先,需要检验所收集的数据是否服从威布尔分布以及验证形状参数是否是恒定常数.其次...     

新鲜多孔硅(001)表面结构与电子特性理论研究

在周期边界条件下的k空间中,采用基于密度泛函理论的广义梯度近似(GGA)平面波超软赝势法,建立H12S i31几何模型来对表面主要被H覆盖的新鲜多孔硅(Porous S ilicon,PS)(001)表面最外层的S i—H键的几何结构和电子特性进行初步的理论研究.计算得到氢化PS(001)表面几何结构S i—H键长为0.148 nm、H—S i—H键角为106°,并通过原子布居数、电子密度图分析得到氢化PS表面原子的电子特性.     

关于人类对光的本性认识的发展过程的再认识

对光本性的认识贯穿于物理学光学学科发展的整个过程。时至今日,光本性问题在光学这个古老而又常新和充满希望的学科中仍占有重要位置。本文从光学的发展史入手,阐述了不同时代的科学家在探讨光的本性问题的曲折过程。通过人们逐步对光的本性的认识,思考科学的艰辛历程,感受科学家的治学精神和探究方法。     

考虑地质分层约束的长短期记忆循环神经网络测井曲线重构

延长油田东部裸眼井区早期测井资料普遍只有自然电位（SP）、自然伽马（GR）及梯度电阻率(R2.5)三条曲线,因缺失声波（AC）、地层电阻率（RT）等测井曲线,难以满足精细油藏地质研究需求。东部裸眼井区开发时间长、单井产量低,重新测井缺乏可行性及经济性。采用长短期记忆循环神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)进行缺失测井曲线重构是一种经济有效方法,适用于地层测井序列数据。然而延长油田东部浅层油藏上覆黄土层段测井数据信号干扰大,直接应用模型精度较差。针对此问题,本文采用考虑地质分层约束的LSTM模型进行缺失测井曲线的重构,通过分层数据截取每口井长6层段测井数据作为样本数据,既保留了LSTM模型处理序列数据的优势,同时又避免了上覆黄土层测井数据对模型的干扰。利用裸眼井区完整测井数据进行模型训练优化和验证,讨论了考虑地质分层约束的LSTM测井曲线重构精度,结果表明通过引入地质分层约束,模型重构测井曲线精度更高。应用优化后模型实现裸眼井区50口仅有GR、SP、R2.5三条曲线数据井的AC、RT曲线重构,对50口井的142个射孔段进行二次解释,对比试油解释结论符合率达到89.4%,验证了该方法对测井曲线重构的实用性和有效性。     

基于Inception-BiLSTM和迁移学习的结构损伤识别

针对传统卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）方法在时空特征提取存在不足,提出一种改进的Inception与双向长短期记忆（ bi-directional long short-term memory,BiLSTM）联合模型,以全面学习振动信号中的空间和时序信息。首先,构建具有多尺度感受野的Inception模块,自适应地提取不同尺度下的空间特征;其次,BiLSTM序列化处理时间特征,以深度挖掘时间相关性;最后,通过全局平均池化和Softmax分类器来实现钢框架结构的损伤识别。为评估该模型对噪声的鲁棒性,引入高斯白噪声作为干扰。此外,采用迁移学习策略来评估模型在不同强度激励和小样本下的泛化能力,确保适用于不同的损伤识别任务。结果表明,与传统的CNN方法相比,该模型在无噪声条件下及信噪比超过25dB时保持了100%的识别精度。该方法解决了土木工程应用中样本量不足和不同强度激励的实际挑战。通过微调预训练模型的参数,实现了在不同强度激励和小样本情况下的知识迁移与泛化,从而增强了模型的实际适用性。     

融合多尺度CNN与双向LSTM的唐卡问句分类模型

当前大语言模型的兴起为自然语言处理、搜索引擎、生命科学研究等领域的研究者提供了新思路,但大语言模型存在资源消耗高、推理速度慢,难以在工业场景尤其是垂直领域应用等方面的缺点。针对这一问题,提出了一种多尺度CNN与双向LSTM融合的唐卡问句分类模型,本模型将数据的全局特征与局部特征进行融合实现唐卡问句分类任务,全局特征反映数据的本质特点,局部特征关注数据中易被忽视的部分,将二者以拼接的方式融合以丰富句子的特征表示。通过在Thangka数据集与THUCNews数据集上进行实验,结果表明,本模型相较于Bert模型在精确度上略优,在训练时间上缩短了1/20,运算推理时间缩短了1/3。在公开数据集上的实验表明,本模型在文本分类任务上也表现出了较好的适用性和有效性。     

考虑压敏效应的低渗透油藏CO2辅助重力驱合理配产方法

高倾角低渗透油藏在进行水驱开发时,在油藏高部位存在大量剩余油,采收率较低,采用CO2辅助重力驱,可以充分利用高倾角的地质特征,有效提高该类油藏的采出程度。但是由于CO2对原油物性影响要远大于水对原油物性的影响,CO2驱替过程中流体的渗流过程更加复杂,因此有必要对低渗透油藏CO2重力驱合理配产优化进行研究。首先,依据油藏中任意一点压力与最小混相压力的关系,分别建立了考虑压敏效应的低渗透油藏CO2重力驱混相和非混相模型;其次,运用Python对模型进行求解,同时分析了压敏系数、地层倾角、注采井距和注气速度对油藏配产的影响;最后,结合现有工作制度法和增产倍数法,对比本模型计算结果,运用tNavigtor软件对三种方法进行采收率预测。研究结果表明：运用本文方法对油藏进行合理配产具有较好的开发效果,油藏采收率相对较高,研究成果对该类低渗油藏的开发具有较好的借鉴意义。     

基于板-梁理论的FGM双轴对称箱形截面组合扭转理论与有限元验证

基于板-梁理论研究FGM双轴对称箱形截面组合扭转理论与有限元验证.首先,选取弹性模量变化函数,建立能量变分模型,引入无量纲参数,获得双轴对称箱形截面组合扭转的近似解析解;然后,利用微分方程模型计算双轴对称箱形截面组合扭转的精确解析解,给出微分方程解答;最后,利用ANSYS有限元分析软件进行验证,将本文研究所得解析解和ANSYS有限元分析软件得出的解析解进行对比,对比结果验证了本文理论推导及所给出的自由扭转刚度、约束扭转刚度表达式的正确性.     

“碳中和”目标下企业绿色核心技术创新策略研究——基于SD演化博弈分析

运用前景理论,构建企业与学研方绿色核心技术创新合作策略的动态演化博弈模型,采用系统动力学数值仿真模拟博弈双方决策过程,探究企业与学研方博弈的影响机理。结果表明,博弈双方初始合作意愿和政府补贴价值感知对企业绿色核心技术创新具有正向促进作用,双方参与合作成本价值感知具有负向调节作用。最后提出增强企业社会声誉价值、规制核心技术合作及拓展政府绿色补偿渠道的对策建议,为企业提供进行绿色核心技术创新的有利条件。     

海岸带城市蓝绿空间碳汇基础设施网络分析——以广西北部湾为例

为探讨蓝绿基础设施(Blue-Green Infrastructure,BGI)碳汇服务功能有益于指引城市碳中和目标建设,本研究以广西北部湾海岸带城市为例,运用形态学空间格局分析(Morphological Spatial Pattern Analysis,MSPA)法、连通性分析法以及电路理论,构建蓝绿基础设施碳汇网络,讨论对应的固碳增汇对策。结果表明：2020年研究区蓝绿空间碳汇总量为735 524.09 tC·a^-1,其中绿色空间碳汇总量为588 680.06 tC·a^-1,蓝色空间碳汇总量为146 844.03 tC·a^-1,单位面积碳汇量“蓝”高于“绿”;共提取63个碳汇源地斑块,20个核心源地斑块,绿色空间核心源地总面积为6 814.31 km²,蓝色空间为899.05 km²,核心源地主要分布在东西两侧及南部沿海地带;共提取出24条生态廊道,绿廊共长122.21 km,蓝廊为52.75 km,呈环状分布,中南部地区分布较密,连通性强。本研究结果可为“碳达峰与碳中和”(简称“双碳”)背景下海岸带城市的保护与可持续发展提供建设思路。