陕X井区气井稳产对策研究

随着靖边气田的开发进入中后期,气井压力和产能逐渐下降,陕X井区气井产能衰竭、井筒积液问题日渐突出。本文以陕X井区整体生产对策为研究对象,将井区气井划分为自然连续生产井、措施连续生产井、间歇井等,建立单井从储层到井筒横向上的RTA预测模型,通过气井生产动态分析、稳产能力预测及措施时机分析,细化各类气井管理思路,并且制定井区增压模式的构建方式及生产调整方案,确保陕X井区持续、高效稳产,对靖边气田中后期开发具有一定的指导意义。     

基于人工智能与情感分析的房价分析系统设计与实现

随着大数据与人工智能技术的兴起,深度学习方法在房价投资方面有极大发挥空间。文章设计并实现了一个智能房价分析系统,主要包括基于LSTM的"房价预测"和基于情感分析的"舆情舆论"两大模块,可较好实现房价未来趋势预测及舆情分析,为企业和投资者提供参考和指引。     

基于强化学习的HP模型优化方法研究

蛋白质结构预测问题一直是生物信息学中的重要问题。基于疏水极性模型的蛋白质二维结构预测问题是一个典型的NP难问题。目前疏水极性模型优化的方法有贪心算法、粒子群算法、遗传算法、蚁群算法和蒙特卡罗模拟方法等，但这些方法成功收敛的鲁棒性不高，容易陷入局部最优。由此提出一种基于强化学习的HP模型优化方法，利用其连续马尔可夫最优决策与最大化全局累计回报的特点，在全状态空间中，构建基于能量函数的奖赏函数，引入刚性重叠检测规则，充分挖掘生物序列中的全局进化关系，从而进行有效与稳定的预测。以3条经典论文序列和5条Uniref50序列为实验对象，与贪心算法和粒子群算法分别进行了鲁棒性、收敛性与运行时间的比较。贪心算法只能在62.5%的序列上进行收敛，该文方法能在5万次训练后稳定的在所有序列上达到了收敛。与粒子群算法相比，两者都能找到最低能量结构，但该文的运行时间较粒子群算法降低了63.9%。     

多因素复合作用FRP筋拉伸性能以及寿命预测分析

通过拉伸试验研究在多因素复合老化作用下纤维增强复合材料(FRP)的拉伸性能。试验参数主要包括温度、树脂基体、应力以及FRP纤维种类等。试验结果表明,温度越高FRP的抗拉强度降低越快;在同等条件下,应力可以加速FRP筋材抗拉性能的退化;环氧基体FRP筋材的力学性能优于乙烯基酯基体FRP筋材;CFRP筋各项力学性能优于BFRP筋;温度对FRP筋材的弹性模量影响较小;基于Arrhenius方程结合试验数据确定在此条件下的环境折减系数,进而对其进行寿命预测。     

一种作业弹性与截止时间感知的作业调度算法

针对采用MapReduce模型的大数据分析作业的调度问题进行深入研究，并分析现有任务调度算法的缺陷，现有算法没有考虑资源分配对于作业截止时间的影响，也未考虑不同类型作业截止时间的敏感性问题。因作业的完成时间随着分配资源的不同而改变，故称之为弹性作业，截止时间敏感性是指不同类型作业对截止时间要求的严格程度不同。针对以上问题，提出一种截止时间感知的弹性作业调度算法（DA）。该算法将作业依据截止时间敏感程度进行分类，在基于作业整体执行时间预测的基础上，通过调控不同的资源分配策略来改变作业完成时间，同时结合用户对于截止时间的需求及作业预执行的收益来提前规划作业的资源分配及调度次序使得整体收益最大化。将算法在仿真拥有210个物理节点的集群中进行实验，实验表明该算法满足了截止时间的限制并使得作业整体收益值平均提高了2.37倍。