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岩爆是地下工程面临的一个巨大灾害,岩爆预测可以降低岩爆带来的危害。机器学习是岩爆预测方法的研究热点和发展方向,但现阶段各机器学习算法表现不同,并且相互独立工作,没有融合,不能优势互补,导致各机器学习算法的准确率、泛化性和稳定性较低。本文采用Stacking集成算法,融合现阶段使用较多的8个机器学习算法(4个集成算法和4个基本算法),充分发挥各算法的优势,实现优势互补;为保证新特征信息具有多样性,结合各种机器学习算法的原理和岩爆样本库的特点,提出3组考虑多个岩爆预测指标的Stacking集成算法,每组算法拥有不同基模型和多个元模型,解决了传统Stacking集成算法接受特征信息受限和元模型选择困难的难题。对比分析各组Stacking集成算法与独立算法的准确率、精确率、召回率和F1值,结果表明构建的Stacking集成算法可以有效融合各机器学习算法,预测性能显著提升。在3组Stacking集成算法中,Stacking集成算法二的基模型由Random Forest Classifier,Extra Trees Classifier,Gradient Boosting Classifier和L... 相似文献
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化工设备泄漏失效频率数据对化工企业定量风险评估具有重要意义,但目前国内还没有建立相应数据库,在实际应用过程中往往采用国外的数据.介于工业化水平的差异,直接引用国外的数据不够严谨,因此,选取挪威船级社(DNV)公布的数据库为基础,建立合理的修正模型,从而获得适合我国化工行业的通用设备泄漏失效频率数据库,为定量风险评估及设备泄漏概率预测提供数据支撑. 相似文献
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合成致死(Synthetic Lethality,SL)是一种负遗传相互作用,描述的是两个非必要基因之间的相互关系:其中任何一个基因的突变对细胞存活的影响很小,但两个基因的共同突变会导致细胞死亡或其他有碍细胞存活的表型.SL对于解释复杂生物过程、推动癌症的临床诊治有着重要的意义.因此,利用海量的高通量数据,通过构建数据分析模型和计算方法,从计算的角度进行SL对的挖掘和预测,是计算生物学研究的一个重要方向.本文首先对于SL预测所使用的相关数据进行了详细的综述,然后从生物网络这一全新视角出发,重点讨论了基于网络分析的SL预测方法.从网络上的统计学方法、基于网络结构变化的方法、基于网络特征学习的方法、基于图表示学习的方法四个方面综述了相关预测模型和研究的最新进展,详细地比较了各类方法的算法思路、应用场景和优缺点,最后针对SL预测的结果评估和验证方法的研究进展进行了论述.在此基础上,论文进一步总结出SL预测研究中所面临的几项挑战,并针对性的对未来发展方向进行展望,希望为今后的相关研究提供一些有用的参考和思路. 相似文献
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化工容器广泛应用于石油、化工行业,对国民经济的发展起着无可替代的作用。化工容器一旦发生事故将会造成无法估量的后果。本文选择一座十万方原油储罐容器,用事故树分析法对其因腐蚀而发生的事故进行评价分析,绘制出事故树结构图,得到事故树的最小割集,采取近似法算出其结构重要度,最后利用这些分析数据结合实践工作提出了一些可行的防腐措施。 相似文献
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《Planning》2019,(3):90-91
为分析油田水源井筛管失效原因和防砂周期短的内在机制,建立一套模拟井下冲蚀和堵塞问题的砾石充填筛管防砂装置,研究筛管类型、砾石种类与粒径、生产压差等因素对筛管堵塞情况以及堵塞后筛管挡砂介质与本体的损坏情况的影响,分析筛管失效的原因和井下挡砂介质堵塞的内在机制。结果表明:在套管内砾石充填完井条件下,地层砂对砾石充填层和筛管的堵塞具有非均匀性,不同射孔孔眼部位的砾石充填层内的渗流压力分布不均,筛管过滤介质堵塞存在一定随机性;携砂流体流动时的磨蚀作用是造成筛管过滤介质失效主要原因之一;射孔孔眼流出的流体可与充填层的砾石掺混,形成磨料射流冲击正对射孔孔眼处的防砂管,造成防砂管本体的冲蚀失效;地面模拟试验结果与井下取出失效防砂管特征基本一致;试验结果能够为防砂方式的选择、生产制度的建议、筛管材质的选择、筛管结构的改进等提供依据。 相似文献