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1.
溢流是钻井作业中最常见的事故之一,如果对溢流监测与诊断不及时,可能导致严重的井控风险,甚至井喷。钻井现场监测数据较多,直接采用这些数据作为溢流诊断模型的输入会增加模型的复杂度,影响模型的准确率,并且在诊断模型建立过程中存在溢流样本数据标记代价较高的问题。为此建立了基于核主成分分析-半监督极限学习机(KPCA-SSELM)的钻井溢流诊断方法。首先利用核主成分分析(KPCA)算法对钻井各参数进行信息整合,提取其主成分以反映原数据的核心信息,然后选用半监督极限学习机(SSELM)算法进行模型训练,最后利用现场钻井数据与SSELM和KPCA-ELM等模型进行对比实验,验证模型的有效性。结果表明,基于KPCA-SSELM的模型较其他模型具有较高的溢流诊断率及模型泛化能力,采用半监督极限学习机算法能够在钻井数据标记样本比较少的情况下充分挖掘无标签样本所包含的信息训练网络,进一步提高模型的性能,具有很好的应用前景。 相似文献
2.
为研究既有线有砟轨道路基的翻浆冒泥机理,自主研发了一套能够模拟循环荷载–湿化耦合作用的模型试验系统。模型试样直径500 mm,由厚度分别为350 mm的路基土和200 mm的道砟组成,整个试样在高强度透明有机玻璃模型筒中制备完成。模型试验系统配备有监测荷载、位移、体积含水率和孔隙水压力的4种传感器,并通过高清相机对颗粒迁移过程进行图像捕捉。基于所研发的试验系统,针对辛泰铁路典型翻浆冒泥病害路段土样,开展翻浆冒泥模型试验。试验结果表明:动孔隙水压力是导致翻浆冒泥病害产生的关键因素。随着体积含水率的增加,动孔隙水压力引起的颗粒迁移量逐渐增加;在饱和状态下,会引起大量颗粒迁移,翻浆冒泥现象显著。试验结束时,道砟污染指数达到25%,在实际工程中已严重影响铁路的正常运营,有必要对污染道砟进行换填。 相似文献
3.
KS油田开发进入高含水期后,注水井调剖是常用的稳油控水措施,但是在选井决策方面,存在指标界限不易选择、权重数值不易量化等问题。针对上述问题,筛选出能够较准确反映水窜特征的单井指标、井间指标和静态指标,构建基于多项式核函数、径向基核函数和Sigmoid核函数的新型核函数,并基于函数形式优化模糊聚类方法,提高拟合精度和预测精度。提出适合KS油田高含水后期调剖选井模糊聚类决策方法,提高调剖选井样本集和检测集的识别率。将新型注水井调剖选井决策方法应用于KS油田,从22口注水井中优选出3口进行调剖,增油降水效果显著。 相似文献
4.
从生熟角度系统分析板栗仁的品质差异性。以15份不同产地的鲜板栗为原料,采用人工去壳去皮、隔水蒸煮熟化处理,测定板栗主要经济性状指标(出仁率、板栗仁单果重量、粒径及碎粒率),并检测蒸煮前后板栗仁内在品质指标(可溶性糖、蔗糖、可溶性蛋白、淀粉、直链淀粉、多酚)。结果表明:经蒸煮熟化后,板栗仁可溶性糖含量、可溶性蛋白含量下降幅度依次为21.6 %~72.1 %、21.4 %~90.9 %;但大部分产地板栗仁的直链淀粉含量、多酚含量均呈上升趋势,而蔗糖含量呈下降趋势。应用因子分析及相关性分析,从11个指标参数筛选出评价板栗仁综合品质的核心指标为:板栗仁蔗糖含量、可溶性糖含量、多酚含量、可溶性蛋白含量及熟制板栗仁原料的直链淀粉含量。本研究结果为进一步丰富板栗仁综合品质评价体系提供了重要参考。 相似文献
5.
对25MnB履带板热处理后伸长率不合格试样进行综合分析,利用直读光谱仪检测化学成分,利用氧氮氢分析仪检测N、H、O气体成分,利用金相显微镜检测金相组织和非金属夹杂物级别,利用扫描电镜对试样进行断口分析。发现履带板齿爪心部冷却速度缓慢,生成组织不均匀,且有铁素体存在,导致伸长率不合格。通过更换冷却水喷头增加冷却水流量的措施,加快履带板淬火的冷却速度,生成组织均匀的回火马氏体,使履带板的伸长率达到企业标准要求。 相似文献
6.
为保证在摘酒过程中基酒分段的准确,研究通过利用傅里叶变换近红外设备对整个摘酒过程中的基酒样品进行光谱采集,使用支持向量机(SVM)对最优预处理的基酒光谱建立基酒分段模型,其模型训练集的正确率为93.02%,测试集判别率为90.08%。为减少建模时间和提高模型的可靠性,使用核主成分分析(KPCA)对基酒光谱数据降维,并对此建立基酒分段模型。其训练集正确率为94.81%,测试集判别率为90.75%,相比无KPCA分析时的分段模型训练集高1.79%,测试集高0.67%。为进一步提高模型的判别能力,使用马氏距离(MD)剔除了降维后的异常数据样品,创建的基酒分段模型训练集对基酒段数的正确率为98.72%,测试集正确率为98.75%。剔除异常样品后的分段模型的训练集正确率提高了3.91%,测试集判别率提高了8%。以上研究表明了KPCA+MD+ SVM基酒分段模型能对基酒进行快速判别,为近红外光谱在自动化摘酒方面提供了一种理论可能。 相似文献
7.
基于改进结构保持数据降维方法的故障诊断研究 总被引:1,自引:0,他引:1
传统基于核主成分分析(Kernel principal component analysis, KPCA)的数据降维方法在提取有效特征信息时只考虑全局结构保持而未考虑样本间的局部近邻结构保持问题, 本文提出一种改进全局结构保持算法的特征提取与降维方法.改进的特征提取与降维方法将流形学习中核局部保持投影(Kernel locality preserving projection, KLPP)的思想融入核主成分分析的目标函数中, 使样本投影后的特征空间不仅保持原始样本空间的整体结构, 还保持样本空间相似的局部近邻结构, 包含更丰富的特征信息.上述方法通过同时进行的正交化处理可避免局部子空间结构发生失真, 并能够直观显示出低维结果, 将低维数据输入最近邻分类器, 以识别率和聚类分析结果作为衡量指标, 同时将所提方法应用于故障诊断中.使用AVL Boost软件模拟的柴油机故障数据和田纳西(Tennessee Eastman, TE)化工数据仿真, 验证了所提方法的有效性. 相似文献
8.
近年来,我国建材企业的发展遇到了一些困难,发展的步伐变得迟缓。以科技产业化的方式拓展海外市场给企业发展增加了一个选项,客观上带来了新的发展机遇。 相似文献
9.
10.
擦拭样品微粒分析技术是核保障环境样品分析的一种主要手段,从大量灰尘颗粒中识别并定位含高浓铀(HEU)或含Pu微粒是微粒分析首先需要解决的问题。本文以HEU和Pu微粒为研究对象,建立了用于微粒α径迹测量的样品制备方法,采用CR-39固体径迹探测器为α径迹探测器,测量了不同蚀刻时间2种微粒产生的α径迹星的径迹参数。结果表明:可通过测量径迹短轴与曲率直径并作图来分辨HEU和Pu微粒,该方法对于蚀刻时间大于10 h的微粒径迹星,均能明显分辨,对于径迹非常密集的径迹星,也能准确分辨。 相似文献