快速近似计算Shapley值的归因解释方法

Shapley值归因解释方法虽然能更准确量化解释结果, 但过高的计算复杂度严重影响了该方法的实用性. 本文引入KD树重新整理待解释模型的预测数据, 通过在KD树上插入虚节点, 使之满足TreeSHAP算法的使用条件, 在此基础上提出了KDSHAP方法. 该方法解除了TreeSHAP算法仅能解释树结构模型的限制, 将该算法计算Shapley值的高效性放宽到对所有的黑盒模型的解释中, 同时保证了计算准确度. 通过实验对比分析, KDSHAP方法的可靠性, 以及在解释高维输入模型时的适用性.     

基于SSD的眨眼与打哈欠检测

提出了一种新的基于SSD网络的眨眼与打哈欠检测。首先,对原SSD架构进行四个方面的修改。第一,主干网用MobileNetV3替换了VGG,使得架构尺寸缩减三分之一。第二,重新设计了输出检测器,实现了目标检测与分类、目标定位与高宽比回归多任务的融合。第三,网络直接回归高宽比,比传统的从关键点离线计算高宽比的方法鲁棒性要高。第四,省去了非最大抑制层(NMS)中的重叠度(IOU)计算和阈值设定,使得单目标检测速度提高了40%。另外,在数据集YawDD上验证了所提出方法的有效性,眨眼与打哈欠的测全率为95.1%与100.0%,在单卡2080Ti上实现了41fps的高检测速度。     

水泥对红壤pH值及植物生长影响的试验研究

中国南方地区广泛分布的酸性红壤严重影响植物的正常生长.针对此问题,以水泥掺量为0.1％、1％、2％、3％、4％的红壤为研究对象,开展了水泥对红壤pH值影响试验和盆栽种植试验.水泥对红壤pH值影响试验结果表明:红壤pH值随着水泥掺量的增加而增加,并随养护时间增加,pH值不断减小.养护28 d后,水泥掺量每增加1％,红壤pH值增加0.75.盆栽种植试验研究表明:当水泥掺量为0.1％时,狗牙根发芽率和生长高度表现最好,随着水泥掺量的增加,狗牙根发芽率降低,生长高度不断减小.水泥掺量每增加1％,狗牙根发芽率减少12.63％,狗牙根生长高度排序为:0.1％＞1％＞2％＞3％＞4％.     

浅谈低渗透油藏渗吸采油技术进展与展望

石油作为国家重要的战略资源,是确保国民经济稳定发展的重要保障。在新时期必须要高度重视低渗透油藏渗吸采油技术的深入研究,因为低渗透油藏的储层物性差,存在着孔喉细小、阻力增大、油层泥沙交互等多种不良影响,如果采用常规的开采技术很容易导致低渗透油藏的开采效率明显降低,本文对低渗透油藏渗吸采油技术进行深入地分析和探究,总结技术的要求和特点,为未来的低渗透油藏开采提供相应的展望。     

双亲纳米SiO2颗粒的制备及提高渗吸采收率性能

以正辛基三乙氧基硅烷和3-巯基丙基三乙氧基硅烷为改性剂，以双氧水为氧化剂，在水基环境下对亲水纳米SiO2颗粒表面进行改性，得到具有磺酸基和辛基的双亲纳米SiO2颗粒，并通过红外和热重对其化学结构和热稳定性进行分析。将双亲纳米SiO2颗粒分散在地层水中制备纳米流体，并评价纳米流体的稳定性、界面性质和渗吸效率。利用核磁共振技术探究纳米流体渗吸过程中岩心孔隙内原油运移规律。结果表明，纳米流体储存30 d未出现分层现象，表现出良好的稳定性；经纳米流体处理的岩心亲水性增强。此外，双亲纳米SiO2颗粒将油水界面张力降低至1.7 mN/m；纳米流体渗吸采收率高达22.6%，渗吸初始阶段小孔隙中的原油被动用，而在渗吸后期阶段大孔隙中的原油才被动用。     

页岩油储集层压后焖井时间优化方法

建立了考虑毛管压力、渗透压、膜效应以及弹性能的压裂-焖井-生产多过程多相流模型，提出了以产能最大化为目标的页岩油水平井分段多簇压裂后焖井时间优化方法，采用现场生产数据和商业软件验证了该模型的准确性。基于该模型和方法，根据现场压裂压力数据反演裂缝参数，建立物理模型，模拟了压裂、焖井以及生产阶段储集层孔隙压力、含油饱和度的变化动态，并研究了7种因素对最优焖井时间的影响规律，通过开展正交实验明确了最优焖井时间的主控因素。研究表明，随着焖井时间增加，累计产量增量先快速增加后趋于某一稳定值，变化拐点对应的焖井时间为最优焖井时间。最优焖井时间与基质渗透率、孔隙度、毛管压力倍数及裂缝长度呈非线性负相关，与膜效率、注入液体总量呈非线性正相关，与排量呈近线性正相关。对最优焖井时间的影响程度从大到小依次为注入液体总量、毛管压力倍数、基质渗透率、孔隙度、膜效率、压裂液矿化度和排量。     

化工设备泄漏失效频率修正模型研究

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.     

一种基于SVD的改进LTS气动数据异常检测方法

用稳健的最小截平方和(LTS)估计检测气动数据中的异常,但气动数据是海量和高维的,使得LTS要求解的矩阵维数很大,造成巨大的时空开销.为此,引入迭代的奇异值分解(ISVD)求解LTS的最小二乘问题,实现更快的异常检测.实证分析采用某飞行器外形数据,分别运用OLS,FastLTS以及ISVD-FastLTS对数据集进行异常检测和对比分析.实验证明,相比于传统方法,ISVD-FastLTS能更加快速且准确地识别异常值.