CO2混相调节剂驱油机理室内研究

为了深入了解混相调节剂降低CO_2/原油最小混相压力的作用,测试CO_2混相调节剂降低最小混相压力的机理,开展了室内实验,并深入研究调节剂的效果。实验结果表明,混相调节剂可以降低CO_2/原油表面张力、促进CO_2抽提原油轻质组分效果、增加CO_2在原油中溶解度、降低原油黏度的作用;其中,主要的机理为降低表面张力和提高抽提轻质组分效果;当原油中调节剂质量浓度达0.3%以上,气液表面张力消失,达到混相;加入调节剂后,采出端气体突破时,CO_2萃取、抽提轻质烃体积百分数增加14倍以上。调节剂作用机理研究,深入了对调节剂改善CO_2驱油效果的认识,并对进一步筛选和研发新型调节剂具有指导意义。     

臭氧发生器中放电形式的研究

为了分析不同放电形式对臭氧形成的影响，阐述了电晕放电产生臭氧的机理。详细分析了３ 种典型的放电形式（金属电极间的直接放电、无声放电、沿面放电）的产生以及发展的物理机制。结合臭氧形成机理研究，比较了 ３ 种放电形式在产生臭氧方面的特点。研制成功了产品化臭氧发生器，经检测，在使用未经处理的室内空气作为气源时，该发生器的臭氧生成效率为６８．４４ ｇ／（ｋ Ｗ ·ｈ）。结果表明，在目前的电源水平下， ３ 种放电形式中沿面放电在产生臭氧方面更具优势     

基于双重数据增强策略的音频分类方法

卷积神经网络模型作为音频特征提取器具有较好的应用效果,但该类模型的训练过程对数据量要求比较高。针对这一问题,本文提出一种基于双重数据增强策略的音频分类方法。首先采用传统音频数据增强方法(旋转、调音、变调、加噪),并将增强后的数据转化为语谱图,再采用随机均值替换法进行谱图增强。在此基础上训练Inception_Resnet_V2神经网络模型作为音频特征提取器,最后训练随机森林模型作为分类器完成音频分类任务。实验结果表明,与已有方法相比,采用双重数据增强策略可明显提升音频分类精度,并且训练出的特征提取模型具有较强的泛化能力。     

应用GIS数据的地图制图技术探讨

由于MAPGIS是成熟的制图软件,并且已为广大的制图人员所熟知和掌握。CorelDRAW特别适合编制幅面偏小,内容相对简单、对数学精度要求不高的专题地图。该文以MapGIS数据用于CorelDRAW制图为研究对象,论文首先分析了MapGIS数据进入CorelDRAW的方法,进而探讨了地理底图制作过程中应当注意的问题,在此基础上,论文探讨了CorelDRAW中进行专题要素添加、编辑修饰的技巧,相信对从事相关工作的同行能有所裨益。     

基于改进DeepLabV3+网络的坝面裂缝检测方法

基于图像分析的水电站坝面缺陷判别是一种高效、精准的方法，然而大坝裂缝图像存在背景复杂以及裂缝和背景像素比例不均衡等问题，导致传统算法的检测效果差。该文提出一种基于改进的DeepLabV3+网络模型的坝面裂缝检测方法。该方法利用三线注意力模块(three line attention module,TLAM)提高模型对裂缝像素的提取能力；采用空洞空间金字塔池化(atrous spatial pyramid pooling,ASPP)模块进行级联优化，实现更密集的像素采样，获取更丰富的裂缝特征；将MobileNetV2作为特征提取主干网络，可实现网络轻量化并减少模型参数；将焦点损失(focal loss,FL)和Dice损失(Dice loss,DL)作为模型的损失函数，可克服数据不平衡的困难。对西南某水电站的坝面裂缝数据集进行模型有效性和对比实验，结果表明：该方法中用来评价模型精度的F_{1, score}、平均交并比(mean intersection over union,MIoU)和平均像素精度(mean pixel accuracy,MPA)的值分别达到73.98...     

具有接种的SV1V2IR传染病模型的定性分析

构建了一类具有接种的SV₁V₂IR传染病模型.首先,求得模型的平衡点,并应用基本再生矩阵的方法,得到模型的基本再生数.其次,使用线性化、Hurwitz判据和构造适当的Lyapunov函数等方法,证明了当R₀<1时无病平衡点全局渐近稳定;当R₀>1时无病平衡点不稳定,而地方病平衡点全局渐近稳定.最后,用偏置相关系数（PRCC）的方法做了相应的数值模拟.     

小型智能车自动驾驶系统设计

基于单片机控制及传感器技术,实现小型汽车可自动寻迹行驶的功能,并且能够利用光电传感器检测道路上的障碍,利用两个电机的差动调节,控制电动小汽车的自动避障、寻光及自动停车等过程。并对整个控制软件进行设计以及调试,最终完成软件和硬件的融合,实现小型智能车自动驾驶的预期功能。