计算机算法在生物信息学中的应用

简要介绍了生物信息学及其发展历程及相关的学科,重点介绍了计算机算法在生物信息学中的应用.     

面向中文医疗问答网站的相似问题检索研究

医疗问答平台主要通过关键词检索来服务,但其缺点是难以应对文本中多样化表达、否定词较多等特点,且不能充分根据用户的语义查询,使查询结果中有大量无关项。因此该文先用基于改进文本卷积神经网络的哈希生成模型,进行相似问题的语义检出,以更好地处理文本中的多样化表达、否定词较多等现象。然后,用更精确的文本匹配模型对检出集合进行过滤和排序,通过集成学习构建该模型。模型先集成Siamese-BERT模型,该模型利用孪生网络,并用BERT作为基础模型,能更好地进行语义抽取;接着集成BERT-Match模型,该模型借助BERT的多头注意力机制,能更好地捕捉问句间的局部相关性。最后,用梯度下降提升树将语义特征及统计特征结合,使模型更准确。实验结果表明,该文方法在进行相似问题检出和文本匹配时能得到更好的结果。     

低烟无卤阻燃HIPS的研究

采用熔融法制备包括有机蒙脱土（OMMT）、红磷（RP）和酚醛树脂（PFR）体系的阻燃高抗冲聚苯乙烯（HIPS）复合材料，用基于耗氧原理的锥形量热仪研究复合材料的阻燃性能，用扫描电子显微镜观察了复合材料燃烧残余物的微观结构形态。结果表明，与纯HIPS相比，制备的HIPS／OMMT复合阻燃材料阻燃性能有所提高，但提高幅度有限；与HIPS／OMMT复合阻燃材料相比，添加RP和PFR的阻燃RP／PFR／HIPS／OMMT复合材料的热释放速率及其峰值、质量损失速率和生烟速率等燃烧性能参数继续降低，且火灾性能指数大幅提高，表现出低烟和高效的阻燃特点。     

薄层稠油高周期蒸汽吞吐配套工艺技术

针对河南薄层稠油蒸汽吞吐后期层间吸汽差异大、汽窜严重、热损失大、排水期长、吞吐效果差的问题,研究配套了苛化泥堵窜调剖技术、分层注汽工艺技术和SEPA增效蒸汽驱油技术,有效地封堵了汽窜通道,调整了吸汽剖面．扩大了蒸汽波及体积,提高了驱油效率。现场应用38口井,累计增油23452．9t,效果显著,为薄层稠油蒸汽吞吐后期进一步提高采收率提供了关键的技术支持。     

宝浪油田宝中区块注水开发过程中储层敏感性及其预防措施研究

宝浪油田属于低孔低渗和低孔特低渗碎屑岩油藏，储层整体物性差。在注水开发过程中部分井出现注水越注越困难的现象。针对这一问题，室内试验评价了储层岩石的水敏性，系统分析了该区块注水井吸水能力差的原因。并针对性地研究出提高强水敏储层注水井吸水能力的预处理技术。该技术可降低注入水对储层的伤害，提高注水井吸水能力，保证油田正常注水。     

安棚裂缝性储层压裂技术研究与应用

安棚裂缝性储层压裂施工早期砂堵的主要原因是压裂形成的人工裂缝易沿天然裂缝延伸形成张开程度不一的多支缝，从而难以形成具有一定缝宽的主裂缝。针对储层特征对压裂液性能的要求，用大量的室内实验确定了压裂液基本配方，根据压裂温度场模型模拟了计算压裂过程中的温度变化；应用升破胶剂浓度和降交联剂浓度的变浓度压裂液优化设计技术，保证压裂施工需要的压裂液粘度和压裂结束后压裂液的迅速破胶和快速返排性能。文章提出了前置液中加入变砂比的段塞式“砂团”充填技术，依次堵住不同缝宽的多支裂缝，以保证形成具有一定缝宽的主裂缝。同时配套多段加砂压裂技术和裂缝强制闭合技术，现场应用效果显著，成功地解决了压裂过程中低砂比砂堵的难题，保证了低渗透裂缝性油藏的压裂开发。     

结合高效通道注意模块的残差网络骨龄评估

本文针对现有骨龄评估数据集数据规模小,样本分布不均匀以及现有方法评估准确度较低的问题,提出了一种新的结合高效通道注意模块的残差网络骨龄评估模型.通过结合深度残差网络和高效通道注意模块来提高卷积效率,并改进损失函数,缓解样本分布不均匀问题的影响;然后运用迁移学习的方法微调训练骨龄评估模型,提高模型训练效率;最后引入随机深...     

水电机组一次调频限幅与自动发电控制协调规范探讨

以广东电网一次调频运行管理规定为例,探讨了水电机组一次调频限幅及与自动发电控制(automatic generation control,AGC)协调规范.针对在一次调频过程中可能发生抬机的原因,指出无需限制轴流式机组的一次调频限幅,建议设定水电机组一次调频的调节范围,以避免抬机、水力振动和超出力对机组稳定运行的不利影...     

高转速水轮发电机组振动故障分析与动平衡优化处理

南告水电厂2号机组增容改造后振动摆度逐渐变大,对产生振动原因进行了详细的试验分析并进行现场动平衡试验。采用动平衡优化算法,求得最优配重方案,在不增加机组起停次数的情况下,将机组机架水平振动及导轴承摆度同时降到理想的水平,消除了机组的振动,保证了机组的安全稳定运行。     

面向微博可信度评估的辩论图模型

微博内容具有信息混杂和不确定性等特点,传统可信度判别方法存在一定局限性。因此,该文提出一种面向微博可信度评估的辩论有向图模型,从辩论的角度出发,以图模型直观、形象化地描述了辩论推演过程。通过话题语料构成争议节点,利用争议间的主题情感和潜在逻辑关系定义规则可信度,并设置图中边的权值来代表争议间的防卫和攻击强度。根据相关算法得出结论的可信度,递归进行辩论图演化,得到需判别信息的可信度。实验结果表明该模型比传统方法综合指标值平均提升6%。