大曲发酵过程的环境温湿度均匀性调控系统研究

传统曲房在大曲发酵过程中受曲房空间、堆曲并房的影响,不同位置之间存在较大的温湿度差,最大温差可达22.90℃,最大湿度差可达41.40%相对湿度(relative humidity, RH),严重影响大曲的质量和一致性。T-S模糊神经网络控制具有响应速度快、超调量小等特点,能有效解决温湿度调节延迟的问题,从而使曲房内各区域温湿度保持均匀。因此,该文提出了将T-S模糊神经网络控制与曲房控制系统相结合的方法来调控曲房温湿度。搭建曲房的硬件与软件系统,设计T-S模糊神经网络控制器,并利用粒子群算法优化该控制器的参数,对控制器进行仿真和运用控制系统进行实际测试。结果表明,该控制器工作稳定,频率响应快;控制系统能够对曲房的温湿度进行实时测控,使发酵过程中不同发酵部位之间的最大温度差降低至6.30℃,最大湿度差降低至8.69%RH。通过该控制系统实现了大曲发酵过程中曲房内部各区域温湿度保持均匀,保证了大曲质量的一致性。     

高光谱成像技术结合优化算法窖泥总氮含量的预测

窖泥的总氮含量是窖泥质量评价的指标之一,其常规检测方法周期长且具有破坏性。为实现窖泥总氮含量的快速无损检测,提出了高光谱成像技术（HSI）结合优化算法的窖泥总氮含量的检测方法。首先,使用不同的预处理方法对可见光（Vis）光谱数据进行处理,并建立偏最小二乘回归（PLSR）模型,通过比较模型性能确定了最佳预处理。其次,综合比较了采用全光谱波长、竞争性自适应重加权采样（CARS）算法、连续投影算法（SPA）和CARS与SPA(CARS-SPA)联用策略方法优选特征波长,并作为PLSR和最小二乘支持向量机（LS-SVM）模型输入变量,研究对各模型性能的影响。最后,基于最优模型实现了窖泥样本的总氮含量可视化,直观反映不同层级的总氮含量差异。结果表明,标准正态变量变换（SNV）方法预处理后建立的PLSR模型预测总氮含量最好;CARS-SPA联用策略方法优选特征波长较其他两种方法好,且其建立的LS-SVM模型的预测性能最佳（预测集决定系数Rp2=0.987 6、预测均方根误差（RMSEP）=0.013 8 g/100 g）。高光谱成像技术结合优化算法可以快速、无损检测窖泥总氮含量,为窖泥中总氮含量检...     

基于ExtJS的物资管理系统的设计与实现

针对当前油田企业物资管理业务走向现代网络化的需求,结合某油厂的开发实例,详细阐述了基于ExtJS的物资管理系统的设计与实现,简述了开发过程中使用的开源技术框架,并给出了系统相关功能描述.提出结合MVC+DAO开发模式,基于ExtJS+Spring+(Hibernat-Anotation)的Web应用架构,实现页面与业务逻辑的高效分离.该系统的现场运行结果表明,该架构不但提高了该油厂的生产管理,而且提高了软件开发的可重用性、可扩展性和易维护性.     

基于多层架构的油田物资管理系统设计与实现

基于传统多层架构的研究,结合Struts、Spring、Hibernate框架的特点和其优势,以及美观的界面设计框架ExtJS,采用新的ESSH多层架构思想实现了大型油田物质管理系统的实践开发。通过ESSH多层架构开发,极大程度上提高系统的稳定性,可移植性和代码的复用问题,从而解决了传统系统架构下的缺陷,实现了对大型油田跨区域部门数据共享、协同管理,为企业管理实现便利、透明的同时带来效益上的提高。