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基于深度特征的目标检测方法Faster R-CNN在火焰检测任务上存在检测效率低的问题,因此提出了基于颜色引导的抛锚策略。该策略设计火焰颜色模型来限制锚的生成,即利用火焰颜色约束锚的生成区域,从而减少了初始锚的数量,提升了计算效率。为了进一步提高网络的计算效率,将区域生成网络中的卷积层替换成掩膜卷积。为了验证所提方法的检测效果,采用BoWFire和Corsician数据集进行验证。实验结果表明,该方法实际检测速度相较于原Faster R-CNN提高了10.1%,BoWFire上该方法的火焰检测F值为0.87,Corsician上该方法的准确度可达99.33%。所提方法可以提高火焰检测的效率,并能够准确检测图像中的火焰。 相似文献
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在特低渗透油藏中,由于高渗透条带的发育,通常使其表现出渗透率各向异性特征,导致注采井间的渗流规律与常规油藏不同,对井网加密形式的适应性也存在差异。基于各向异性油藏的渗流特点及井网调整形式,利用叠加原理,得到注采平面渗流场计算公式;引入线状排驱概念,对各向异性油藏井网加密形式进行适应性分析;用驱动压力梯度表征储量动用程度,提出无因次动用提高程度概念,建立定量表征注采井间储量动用规律的方法。结果表明,将初始正方形反九点井网系统地调整为排状加密井网,形成线状排驱,可有效提升特低渗透各向异性油藏的储量动用程度;初始井网井距大于400 m时,注采井间储量动用提升潜力较大。 相似文献
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通过粒子图像测速流场实验与传热实验相结合,研究了内插螺旋立式上行管的螺旋节距、丝径、中径比等结构参数在不同Re下对流场、阻力及传热性能的影响。结果表明,内插螺旋能够有效扰动和混合管内流体,使管内形成多个纵向旋涡的流体结构、增大管壁附近液体涡量,有利于强化传热。当Re相同时,管内平均流速v、Nu和综合换热性能PEC均随丝径增大而增大,随中径比减小而增大;随节距增大,3种参数均出现增大的趋势,节距大于20 mm后开始减小。管内流体的阻力f随丝径和节距增大而减小,随中径比增大而增大。综合比较,在较低Re时,节距p=20 mm、丝径e=1.6 mm、中径比D/d=0.75时综合传热效果最好。 相似文献
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热电厂的短期热负荷预测在城市集中供暖中起着至关重要的作用,直接影响热电厂的经济效益和热能利用率。电厂的短期热负荷一般采用神经网络预测模型进行预测,而BP神经网络应用最为广泛。Elman神经网络算法在BP神经网络基础上加入了承接层,作为一步延时算子,实现记忆能力,使系统具备适应时变能力,增强系统全局稳定性。但Elman神经网络算法模型的构造依然需要大量样本的支撑,而且输入层的变量多,导致预测时间依然很长,收敛速度慢。该文在Elman神经网络预测前,进行了相关系数预处理和对样本中异常值的平均化预处理,通过数据归一化运算,使Elman神经网络输入层变量大幅减少。仿真实验表明,改进的Elman神经网络算法使预测模型快速寻优,减少预测时间的同时明显提高预测精度。 相似文献
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针对现有电动阀门控制系统可嵌入性差的问题,设计了一种基于CAN总线的网络化、多通道、开度型阀门嵌入式控制系统。其中,上位机主要用于下达各阀门开度等控制指令并同时监测其工作状态,而下位机采用双MCU架构,主MCU用于控制各阀门的开度大小,从MCU负责采集开度反馈电流以实现闭环控制。下位机采用了模糊PID算法进行控制参数的动态整定,可满足阀门在不同工况下的控制精度要求,并通过OLED屏显示各通道阀门的实际开度值。实验表明,该控制系统运行稳定,能实现对多通道开度阀的精准控制,控制精度在0.6%以内,并支持远程上位机控制和现地控制等多种工作模式。 相似文献
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气态轻烃(C1~C3)如甲烷、乙烯、丙烯分别作为应用最广的清洁燃料和大宗化工产品,在国民经济中占据重要的地位。然而,在其生产过程中广泛存在着分离与提纯能耗较高的问题。金属有机骨架材料(MOFs)作为第三代新型多孔材料,近年来在轻烃分离领域显示出巨大的应用潜力。本文综述了MOFs用于气态轻烃分离的现状和机理,总结了本文作者课题组针对不同轻烃产物的分离要求,对MOFs进行了精确的孔径调控、配体功能化修饰、构筑吸附位点、调变柔性结构“开口压力”等,实现了多种气态轻烃组分的高效分离。最后,针对低碳烃工业分离过程中存在的关键问题,对MOFs材料的吸附分离机理进行了深入分析,以及MOFs工业化应用所面临的结构稳定性与分离工艺匹配等进行了展望。 相似文献
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