炼油生产调度研究现状与挑战

调度作为计划层和执行层的纽带,是智能型工厂的主要组成部分.对此,从炼油生产装置调度的角度,对炼油调度问题进行综述与分析.首先对炼油生产调度建模问题的研究现状进行阐述,介绍目前该领域建模方面考虑的因素;其次,对炼油生产调度的各种优化方法进行总结综述;最后,结合目前的信息技术和智能制造的发展趋势,分析炼油生产调度所面临的挑战和未来的研究方向.     

基于卷积神经网络的5G蜂窝网络无线定位方法

5G蜂窝网络发展迅猛，其覆盖面积将逐渐增大，因此使用5G蜂窝网络进行定位是有研究潜力的研究方向。本文提出一种新的深度学习技术来实现高效、高精度和低占用的定位，以代替传统指纹定位过程中繁重的指纹库生成以及距离计算。该方法建立了一个特殊的卷积神经网络，并根据5G天线信号的接收信号强度指示、相位和到达角等特征量，选择合适的输入数据格式构造样本组建训练集，对该卷积神经网络进行训练。训练得到的卷积神经网络可以替代指纹定位中的庞大指纹库，非常有利于直接在5G移动设备端实现定位。虽然卷积神经网络在训练过程中需要大量时间，但在训练完毕后直接进行分类定位的速度非常快，可以保障定位实现的实时性。本文所实现的卷积神经网络权重与偏置所占内存不到0.5 MB，且能够在实际应用环境中以95%的定位准确率以及0.1 m的平均定位精度实现高精度定位。     

The Boundedness and the Global Mittag-Leffler Synchronization of Fractional-Order Inertial Cohen–Grossberg Neural Networks with Time Delays

Neural Processing Letters - The boundedness and the global Mittag-Leffler synchronization (GMLS) of fractional-order inertial Cohen–Grossberg neural networks (CGNNS) with time delays are...     

西藏燕麦主要种植区灌溉定额空间分布及影响因素

燕麦为西藏自治区典型牧草之一,由于种植区地域辽阔,灌溉试验结果受限,西藏燕麦主要种植区的灌溉定额尚不明确。本文在西藏燕麦主要种植区内选取28个典型站点进行资料收集,遵循农业气候相似原则进行区域划分,基于水量平衡法揭示了西藏燕麦主要种植区灌溉定额的空间分布特征,并根据统计学原理分析了其影响因素。研究表明:燕麦主要种植区的灌溉定额呈由西藏中部至东部呈现先递增后递减的趋势,50%水文年下的燕麦灌溉定额在56~265 mm之间变化。降雨量是影响研究区内燕麦灌溉定额的主要因素(R²为0.515),ET₀次之(R²为0.152);其它气象因素中,日照时数对研究区燕麦灌溉定额影响较大(R²为0.462),且呈正相关关系;相对湿度对燕麦灌溉定额影响较小。西藏燕麦主要种植区的灌溉定额及其空间分布可为西藏自治区灌溉用水管理提供支撑。     

遥感卫星随遇接入互联网星座和在轨智能处理

低轨互联网星座是当前全球研究和发展的热点,互联网星座支持随遇接入遥感卫星和信息在轨直接处理的应用前景备受期待,但由于轨道高度不同会产生双向高动态异构星座的接入互联问题。首先,通过设定低轨卫星互联网星座在不同轨道特性、不同卫星数量情况下的随遇接入仿真场景,重点探讨了时空非连续可视性和多普勒频移问题对遥感卫星接入性能的影响;其次,基于遥感卫星随遇接入互联网星座场景的特点,分析了不同时延性在轨处理任务的流程及其星地功能分配;最后,对当前在轨智能处理算法存在的问题和未来研究重点进行阐述,为未来低轨互联网星座及遥感卫星的发展和联合组网应用提供可靠的理论支撑。     

5G核心网业务模型的智能化预测研究

摘 要：核心网业务模型的建立是5G网络容量规划和网络建设的基础，通过现有方法得到的理论业务模型是静态不可变的且与实际网络存在偏离。为了克服现有5G核心网业务模型与现网模型适配性较差以及规划设备无法满足用户实际业务需求的问题，提出了一种长短期记忆（long short-term memory，LSTM）网络与卷积LSTM （convolution LSTM，ConvLSTM）网络双通道融合的 5G 核心网业务模型预测方法。该方法基于人工智能（artificial intelligence，AI）技术以实现高质量的核心网业务模型的智能预测，形成数据反馈闭环，实现网络自优化调整，助力网络智能化建设。     

基于误差估值累加开环校正的诱导式欺骗检测方法

诱导式卫星欺骗干扰可诱导航空器逐渐偏离预定航迹，难以被发现，因此及时有效地检测干扰是飞行安全的保障。在现有紧组合导航体制基础上，设计了一种基于误差估值累加开环校正的紧组合导航结构，并证明了其性能与传统闭环校正紧组合导航性能等效。在此结构中，将紧组合导航系统与自适应序贯概率比检测方法结合，提出了一种基于误差估值累加开环校正的诱导式欺骗检测方法，融合紧组合导航信息与其他不受欺骗影响的导航信息，构建欺骗检测统计量进行诱导式欺骗检测。仿真结果表明，开环校正结构可避免随时间累加的惯性导航系统误差所导致的组合导航滤波器发散问题，同时欺骗检测方法可进一步提高算法对“最坏”情形下微小诱导式欺骗的检测效果。     

Diluted chemical bath deposition of CdZnS as prospective buffer layer in CIGS solar cell

In this study, dilute chemical bath deposition technique has been used to deposit CdZnS thin films on soda-lime glass substrates. The structural, morphological, optoelectronic properties of as-grown films have been investigated as a function of different Zn²⁺ precursor concentrations. The X-ray diffractogram of CdS thin-film reveals a peak corresponding to (002) plane with wurtzite structure, and the peak shift has been observed with the increase of the Zn²⁺ concentration upon formation of CdZnS thin film. From morphological studies, it has been revealed that the diluted chemical bath deposition technique provides homogeneous distribution of film on the substrate even at a lower concentration of Zn²⁺. Optical characterization has shown that the transparency of the film is influenced by Zn²⁺ concentration and when the Zn²⁺ concentration is varied from 0 M to 0.0256 M, bandgap values of resulting films range from 2.42 eV to 3.90 eV while. Furthermore, electrical properties have shown that with increasing zinc concentration the resistivity of the film increases. Finally, numerical simulation validates and suggests that CdZnS buffer layer with composition of 0.0032 M Zn²⁺ concentration would be a promising candidate in CIGS solar cell.     

MOF衍生的高选择性加氢芳香硝基化合物的石墨碳包覆镍催化剂

针对芳香硝基化合物的催化选择性加氢反应，开发可替代贵金属催化剂的低成本、高效非贵金属催化剂，对于芳香胺类化合物的绿色生产具有重要意义。利用简易、可规模化的制备方法，以镍—2,5-吡啶二羧酸金属有机框架为前驱体，热解制备了氮掺杂石墨碳包覆镍纳米催化材料（Ni@CN）。采用X射线衍射、扫描电镜、透射电镜、元素分析、N2吸脱附等检测手段对Ni@CN的物化性质进行了表征，并对其催化性能进行了评价。结果表明，Ni@CN可在温和条件下（85℃，1.0 MPa H2)高效加氢含取代官能团的芳香硝基化合物生成对应的芳香胺类化合物。对比试验表明，镍纳米颗粒是Ni@CN的加氢活性中心，而石墨碳壳的存在有利于优先吸附硝基官能团。此外，进一步考察了Ni@CN的循环使用性能以及抗硫化物中毒的特性。