丙烷脱沥青装置调合前沥青的综合利用

在丙烷脱沥青装置加热炉试烧装置自产调合前沥青,通过观察油枪雾化沥青的能力、火嘴的燃烧情况以及燃烧后的烟尘状况,筛选出适合沥青燃烧的油枪,最终实现调合前沥青直接做加热炉燃料、减少重油出厂量的目的。     

Evaluation model of green supply chain cooperation credit based on BP neural network

Neural Computing and Applications - More and more enterprises hope to achieve cooperation and win–win. However, many companies often have problems such as insufficient partner credit, which...     

Predicting visual similarity between colour palettes

This work is concerned with the prediction of visual colour difference between pairs of palettes. In this study, the palettes contained five colours arranged in a horizontal row. A total of 95 pairs of palettes were rated for visual difference by 20 participants. The colour difference between the palettes was predicted using two algorithms, each based on one of six colour-difference formulae. The best performance (r² = 0.86 and STRESS = 16.9) was obtained using the minimum colour-difference algorithm (MICDM) using the CIEDE2000 equation with a lightness weighing of 2. There was some evidence that the order (or arrangement) of the colours in the palettes was a factor affecting the visual colour differences although the MICDM algorithm does not take order into account. Application of this algorithm is intended for digital design workflows where colour palettes are generated automatically using machine learning and for comparing palettes obtained from psychophysical studies to explore, for example, the effect of culture, age, or gender on colour associations.     

水文序列相依变异识别的RIC定阶准则——以自回归模型为例

水文过程相依性是水文变异的主要表现形式之一,应用自回归模型对其进行拟合时合理确定模型阶数是一个难点问题。本文在分析AIC和BIC准则的基础上,提出了一种以原序列与其相依成分的相关系数作为拟合度指标,同时借用信息熵形式的函数式,作为模型不确定性度量指标的自回归模型定阶准则(简称RIC准则)。以AR(1)、AR(2)、AR(3)和AR(4)模型为例进行统计试验,将不同序列长度下该准则的定阶准确率与其他定阶准则进行比较,试验结果表明,RIC准则对于上述模型均具有较好的适应性,且定阶准确率远高于AIC准则,其中对于前三阶模型RIC准则优于BIC准则,但四阶模型略低于BIC准则。RIC准则的优势是可以同时满足模型定阶、相依程度分级与模型检验的需求,将其应用于实测水文序列分析,结果显示,该准则能较准确地识别自回归模型的阶数,且符合提出的"相依有变异而残差无变异的最小阶数"的检验标准。     

基于密集神经网络的灰度图像着色算法

针对在灰度图像着色领域中，传统算法信息提取率不高、着色效果不理想的问题，提出了基于密集神经网络的灰度图像着色算法，以实现改善着色效果，让人眼更好地观察图片信息的目的。利用密集神经网络的信息提取高效性，构建并训练了一个端到端的深度学习模型，对图像中的各类信息及特征进行提取。训练网络时与原图像进行对比，以逐渐减小网络输出结果的信息、分类等各类型的损失。训练完成后，只需向网络输入一张灰度图片，即可生成一张颜色饱满、鲜明逼真的彩色图片。实验结果表明，引入密集网络后，可有效改善着色过程中的漏色、细节信息损失、对比度低等问题，所提算法着色效果较基于VGG网络及U-Net、双流网络结构、残差网络（ResNet）等性能优异的先进着色算法而言取得了显著的改进。     

基于CVSD编码的无线语音系统方案的设计

简要介绍了连续可变斜率增量(CVSD)调制的原理。与目前应用较为广泛的其它语音编码方式相比较,CVSD拥有更优的数字特性。着重介绍了由CML公司研制开发的基于CVSD的语音编码芯片———CMX649的特点及相关的应用方式。CMX649能够成功地应用在广泛的语音编码系统中,尤其适合无线语音系统应用。在此基础上,给出了一种实用性很强的低成本、低功耗无线语音系统的设计与应用方案。该方案可提供清晰可靠的语音传输,可广泛应用于农村地区,具有广阔的市场空间。     

RF磁控溅射制备钛酸锶钡BST纳米薄膜

钛酸锶钡(BST)薄膜作为一种高K介质材料在微电子和微机电系统等领域具有广阔的应用前景,人们已对BST薄膜的制备工艺技术和介电性能进行了大量的研究。BST纳米薄膜的制备工艺直接影响和决定着薄膜的介电性能(介电常数、漏电流密度、介电强度等)。对RF磁控反应溅射制备BST纳米薄膜的工艺技术进行了综述。从溅射靶的制备、溅射工艺参数的优化、热处理、薄膜组分的控制,及制备工艺对介电性能的影响等方面,对现有研究成果进行了较全面的总结。     

HEGF中CO井筒流动及扩散规律研究

目前,高能气体压裂广泛的应用于低渗透油气田,可以有效清除近井地带由于钻井、射孔和各种措施造成的污染和堵塞,达到油气井增产、注水井增注的目的。但最近一些低渗透油气田却出现了频繁的CO气体中毒事件,给油田及员工带来巨大的损失。针对这一现象,运用现场数据以及物理模拟和数学模拟方法首次通过对CO气体流动、扩散等的综合研究,建立了CO井筒流动及大气扩散模型。同时,也考察了井筒压力、气油比、风速、气体泄放速率、大气稳定度等主要因素对CO气体扩散的影响。通过现场实例计算,证实模型具有较高的准确性。此项工作的完成为建立监控系统提供基础技术依据,同时对合理、有效的开发油气田以及煤层气的开发将具有重要的实际意义。     

Optimal Spectral-Galerkin Methods Using Generalized Jacobi Polynomials

We extend the definition of the classical Jacobi polynomials withindexes α, β>−1 to allow α and/or β to be negative integers. We show that the generalized Jacobi polynomials, with indexes corresponding to the number of boundary conditions in a given partial differential equation, are the natural basis functions for the spectral approximation of this partial differential equation. Moreover, the use of generalized Jacobi polynomials leads to much simplified analysis, more precise error estimates and well conditioned algorithms.Mathematics subject classification 1991. 65N35, 65N22, 65F05, 35J05