丙烯酰胺基交联聚合物微球的制备及其对钻井液性能的影响

为揭示水分散聚合方法制备的丙烯酰胺基交联聚合物微球的结构特征及其对钻井液性能的影响规律,以硫酸铵水溶液为反应介质,丙烯酰胺(AM)、丙烯酸(AA)、甲基丙酰氧乙基三甲基氯化铵(DMC)为共聚单体,2,2-偶氮二(2-甲基丙基咪)二盐酸盐为引发剂,N,N'-亚甲基双丙烯酰胺复配物为交联剂制备了丙烯酰胺基交联聚合物微球。采用红外光谱、粒度分析等方法表征了交联聚合物微球的结构,研究了丙烯酰胺基交联聚合物微球对钻井液性能的影响。结果表明,交联聚合物微球的合成工艺条件对产物的降滤失性影响较小,但对产物在钻井液中的增黏作用影响显著。随AM和交联剂加量增加,聚合物微球对钻井液的增黏作用增强;存在对钻井液增黏作用最小的引发剂加量和AA与DMC摩尔比。采用水分散聚合方法可制备出平均粒径8.04μm(粒径范围2.43数53.72μm)的丙烯酰胺基交联聚合物微球。该交联聚合物微球对钻井液具有显著的降滤失作用和一定的增黏作用,耐温性能优良,150℃高温老化不会降低交联聚合物微球的降滤失作用,但可降低对钻井液的增黏作用,减小其对钻井液流变性的影响。     

主动配电网综合能量管理系统设计与应用

目前国内主动配电网还缺乏统一的综合能量管理。在研究综合能量管理平台技术、区域能量综合预测技术和多级能源协调控制技术基础上,设计并开发了一种针对主动配电网的综合能量管理系统。系统综合考虑电源—电网—用户三个方面的需求,集成配电网已存在的信息和自动化系统,对配电网海量信息数据深度挖掘、高度整合和综合应用,最终实现能量合理分配、多元互补、综合利用,有效提高了可再生能源渗透率,降低了配电网能量损耗。系统在天津生态城示范区域部署应用,运行结果验证了所述主动配电网综合管理技术的可行性及有效性。     

用菲涅尔区聚焦多波束天线实现来波方向估计

菲涅尔区相位修正平板聚焦结构有着一些新的特点,从而可作籽矣焦元件构成多波束天线。该文在基于菲涅尔区相位修正平板结构的多波束天线模型下,利用多信号分类算法同对一维平面内来波方向的设计。通过计算机模拟及对模拟结果的讨论,比较了分别采用噪声子空间和信号子空间进行来波方向估计时的结果,并给出了一些有意义的结论。     

基于菲涅尔区修正结构的多波束自适应天线

菲涅尔区相位修正结构具有类似于二次曲面的聚焦特性和更好的偏轴扫描特性,将该结构与馈源阵列相组合,并通过用改进的ＬＭＳ算法对馈源阵列输出的自适应信号处理,实现了对来波方向的估计和数字波束形成,从而构成了一类新型的多波束自适应天线。计算机模拟的有关结果证实了其可行性。     

基于车辆数据的k近邻联合概率数据关联算法

在交通场景中采用一些预警措施能够有效地减少交通事故发生。例如,对车辆轨迹进行跟踪并预测车辆的驾驶行为,就是一个常用的预警方法。在对车辆进行跟踪的过程中,数据关联是很重要的部分,它可以对车辆的观测点和轨迹进行关联,从而更新车辆的轨迹,完成跟踪过程。在此背景下,提出了一种新的数据关联算法,即k近邻联合概率数据关联算法(k Nearest Neighbor-Joint Probability Data Association,kNN-JPDA)。实验结果表明,该算法能够较好地解决在交通场景下车辆数据的数据关联问题,在精度以及运行效率方面都有所提高。     

基于液晶聚合物的双陷波可穿戴天线的设计

基于超薄液晶聚合物柔性材料,设计了一种满足无线体域网(WBAN)需求的双陷波UWB可穿戴天线。该天线由椭圆形贴片、锥形三叉戟共面馈线和梯形地板组成。通过分别在辐射贴片上蚀刻椭圆开口谐振环和在共面馈线上蚀刻n形槽以实现双陷波特性。该天线采用共面波导的馈电方式,具有良好的共面性,易于与载体共形。经网络矢量分析仪测试结果表明,该天线在3. 1~10. 6 GHz的超宽带频段内回波损耗小于-10 d B的同时,在4. 88~6. 15 GHz和7. 55~8. 51 GHz内拥有双陷波特性,可抑制WiMAX和ITU 8 GHz频段对系统产生的干扰。与以往的可穿戴天线相比,该天线厚度仅为0. 1 mm,且柔性可弯曲。此外,对天线在弯曲情况下进行测试,天线特性基本保持不变。     

结合强化学习自适应候选框挑选的SAR目标检测方法

大场景合成孔径雷达(SAR)图像相对于通用光学图像,复杂背景杂波对目标特征提取影响更大,由于传统基于候选框的深度目标检测算法会在整张特征图上产生大量冗余候选框,因而在SAR图像复杂背景杂波影响下会产生大量的虚警,降低目标检测精度。针对该问题,该文基于Faster R-CNN检测模型,提出结合强化学习自适应候选框挑选的SAR目标检测方法。该方法能够通过强化学习自适应搜索特征图中可能含有目标的区域,并挑选搜索区域内的候选框继续进行分类、回归。通过准确搜索到含有目标的区域,可以减少复杂背景杂波的影响并减少传统强化学习应用于检测问题的计算量。所提方法利用强化学习序列决策的特点,能够根据图像信息通过强化学习迭代搜索自适应确定图像中可能含有目标的搜索区域的位置。同时,该方法通过在强化学习中使用距离约束,可以根据之前的搜索结果自适应调整下一次搜索区域的尺寸。基于实测数据的实验结果表明,所提方法能够提升传统深度学习目标检测方法的检测性能。     

联合多流融合和多尺度学习的卷积神经网络遥感图像融合方法

为尽可能保持原始低分辨率多光谱(LRMS)图像光谱信息的同时,显著提高融合后的多光谱图像的空间分辨率,该文提出一种联合多流融合和多尺度学习的卷积神经网络遥感图融合方法。首先将原始MS图像输入频谱特征提取子网得到其光谱特征,然后分别将通过梯度算子处理全色图像得到的梯度信息和通过卷积后的全色图像与得到的光谱特征图在通道上拼接输入到具有多流融合架构的金字塔模块进行图像重构。金字塔模块由多个骨干网络组成,可以在不同的空间感受野下进行特征提取,能够多尺度学习图像信息。最后,构建空间光谱预测子网融合金字塔模块输出的高级特征和网络前端的低级特征得到具有高空间分辨率的MS图像。结合WorldView-3卫星获取的图像进行实验,结果表明,所提方法生成的融合图像在主观目视检验和客观评价指标上都优于大多先进的遥感图像融合方法。     

基于Khatri-Rao积的三维前视声呐空间方位估计技术

为了提高3维前视声呐的方位分辨能力,同时避免2维(2D)方位估计(DOA)方法失效,该文提出1维(1D)空间角估计方法、基于Vernier法的垂直角估计方法和基于最小角定理的水平角方位估计方法.首先基于不同子阵构造互协方差矩阵避免2维方位估计模型失效,再利用Khatri-Rao积进行虚拟孔径扩展;将扩展后的阵列导向矢量和观测向量模型用于2维方位估计.与原阵列的导向矢量相比,虚拟阵元数量约增加1倍,阵列的孔径得到有效扩展.仿真实验表明,与单观测向量波束形成2维方位估计方法相比,所提方法在2维方位估计问题中具有更高的分辨能力,均方根误差更低;水池实验进一步验证了该文所提方法的工程实用性.     

一种密码专用可编程逻辑阵列的分组密码能效模型及其映射算法

密码专用可编程逻辑阵列(CSPLA)是一种数据流驱动的密码处理结构,该文针对不同规模的阵列结构和密码算法映射实现能效关系的问题,首先以CSPLA的特定硬件结构为基础,以分组密码的高能效实现为切入点,建立基于该结构的分组密码算法映射能效模型并分析影响能效的相关因素,然后进一步根据阵列结构上算法映射的基本过程提出映射算法,最后选取几种典型的分组密码算法分别在不同规模的阵列进行映射实验.结果表明越大的规模并不一定能够带来越高的能效,为取得映射的最佳能效,阵列的规模参数应当与具体的硬件资源限制和密码算法运算需求相匹配,CSPLA规模为4×4～4×6时映射取得最优能效,AES算法最优能效为33.68 Mbps/mW,对比其它密码处理结构,CSPLA具有较优的能效特性.