剪切解络-超滤分离金属关键指标预测与验证

根据剪切解络-超滤过程中金属离子的动态浓度关系和质量守恒定律,采用CodeBlocks17.12软件编写程序,建立了剪切解络-超滤工艺关键指标预测模型,实现了金属离子浓度、回收率、体积稀释倍数等指标的预测,并用实验加以验证。依次在转速800 r/min、1 400 r/min、3 000 r/min下回收模拟废水中43 μg/L的Co²⁺、995 μg/L的Ni²⁺和88 μg/L的La³⁺,3种金属的回收率均达99.8%以上时,超滤过程体积稀释倍数的预测值分别为7.0、7.5、5.75,实验值分别为7.5、7.25、6.25,可见预测值与实验值基本一致。本模型对研究方案制定和调整有实际指导意义。     

冷链条件下气调包装酱卤鸭肉制品货架期预测模型的建立

目的 以气调包装酱卤鸭肉制品为研究对象,在冷链温度范围内建立一套准确、高效的货架期预测模型。方法 利用选择性培养基测定不同温度下产品各微生物数量,确定4~25℃条件下产品优势腐败菌。对乳酸菌数量与感官评定值进行了回归分析确定最小腐败量Ns。分别采用修正的Gompertz方程和平方根方程建立一、二级模型,并通过预测值与实测值对比验证模型的可靠性。结果 确定了4~25℃条件下产品优势腐败菌为乳酸菌,最小腐败量Ns=6.14(lg(cfu /g))。一、二级模型拟合度均良好,三种温度下模型预测值与实际值间的差异均在30％左右,波动幅度在10%以内。结论 实现了对4~25℃内任何时间点产品剩余货架期的预测,为冷链条件下气调包装酱卤鸭肉制品品质的变化提供了理论指导。     

基于孪生支持向量回归机的转炉炼钢终点预测

为了提高转炉炼钢的终点命中率，建立了一种新的转炉终点预测模型，实现了对转炉终点碳质量分数和温度的准确预测。模型采用K最近邻孪生支持向量机(KNNWTSVR)算法，将权重矩阵引入到目标函数中，并利用鲸群优化算法进行求解，提高了传统算法的性能；然后基于某炼钢厂260 t转炉的实际生产数据，建立了转炉炼钢终点预测模型。结果表明，预测模型的终点碳质量分数(误差±0.005%)和温度(误差±15 ℃)的终点单命中率分别为94%和88%，双命中率达到84%。与其他两种现有的建模方法相比，本模型取得了最优的预测效果。该方法满足转炉炼钢实际生产的需求，也可适用于钢铁冶金其他领域的数学建模。     

应用深度学习加速石墨烯导电剂的研发

石墨烯作为电极材料的导电剂能极大改善锂电池的性能,传统的制备方法只能依赖过往的经验合理地推测材料的合成和加工流程。本文基于深度学习的方法训练实验中的数据集,通过K折交叉验证对比实验,选择优化算法及调节超参数,实现测试数据集电阻率的预测,构建了材料电学性能和工艺参数之间的关系。结果表明,深度学习模型能根据不同的工艺参数预测材料的电学性能,运用深度学习的方法可以加速石墨烯导电剂的研发,为石墨烯导电剂的产业化推广提供指导。     

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INTLBO-SVR的低压断路器热脱扣时间预测

热脱扣时间是低压断路器的关键指标,利用断路器生产过程中可检测数据可以实现热脱扣时间的预测。针对支持向量回归(SVR)进行热脱扣时间预测,参数的选择对预测的精度和泛化性能影响较大问题,提出一种基于隔离小生境教学算法(Isolated Niche Teaching-Learning-Based Optimization Algorithm,INTLBO)优化支持向量回归的热脱扣时间预测方法。该方法针对教学算法易陷入局部最优的缺点,采用隔离机制的小生境技术对其进行改进,然后利用INTLBO寻优找到最优的SVR参数。根据低压断路器生产历史数据,建立基于INTLBO-SVR的热脱扣时间预测模型。仿真结果表明,与TLBOSVR和常规SVR等方法相比,INTLBO-SVR模型具有较好的预测性能。     

一种计算单井可采储量的新方法

针对油田开发缺少单井潜力评价的问题,运用油藏工程和数理统计方法,从理论和矿场实践两方面进行研究,得到了单井可采储量预测模型,提出一种新的单井潜力评价方法。将研究成果应用于鄂尔多斯盆地绥靖油田措施选井中,结果表明:应用单井可采储量法优选措施井实施效果有效率较生产动态法提高了21.8%,研究内容对油田措施选井方向提供了新的选择。     

基于特定致腐菌的调理肉饼货架期预测模型构建

为建立调理肉饼中特定致腐菌的货架期预测模型。将特定致腐菌乳酸菌接种于经臭氧减菌化处理的调理肉饼中,真空包装后分别于-1℃、4℃、10℃、15℃和22℃条件下(温度波动为±1℃)贮藏,在贮藏期间(0～11 d)测定调理肉饼挥发性盐基氮值、pH值、硫代巴比妥酸值及菌落总数等指标,并进行感官评价,利用修正的Gompertz方程和平方根模型(B?lehrádek),建立以特定致腐菌乳酸菌为关键品质因子的调理肉饼微生物货架期模型。结果表明:修正的Gompertz方程能较好地拟合不同贮藏温度下微生物的生长曲线,应用平方根模型(B?lehrádek)描述温度对最大比生长速率(μ_(max))和迟滞期(Lag)的影响,均表现出良好的线性关系(R~2分别为0.98和0.83)。调理肉饼在-1℃、4℃、10℃、15℃和22℃下乳酸菌货架期最小腐败量对数平均值为(6.94±0.21) lg(cfu/g),平均最大菌数对数值为(8.65±0.16)lg(cfu/g),得到了在-1℃～22℃贮藏温度下调理肉饼的货架期预测模型。预测模型通过10℃和15℃贮藏温度下的货架期实测值来进行验证,相对误差均小于10%,表明基于平方根方程建立的模型可以有效地预测调理肉饼在-1℃～22℃贮藏温度条件下的特定致腐菌乳酸菌的货架期。