圈闭弧形越界采空区定向钻探技术应用

巷道掘进时为避免贯通小煤窑采空区发生透水事故会进行超前探测,但因小煤窑采空区呈不规则形状,使用传统施工普通钻孔进行超前探测,不仅工程量大、钻孔个数多、生产成本高,还影响掘进效率,因此采用定向钻孔探测较为适宜。利用定向钻可以改变轨迹方向的特性,对形状不规则的小煤窑采空区进行弧形圈闭定向探测,采用千米定向钻机双孔波浪形轨迹圈闭弧形小煤窑越界采空区技术,实现定向钻轨迹平面呈现弧形圈闭不规则采空区,轨迹剖面呈现波浪形正弦曲线,既满足了《煤矿防治水细则》对探放老空水时钻孔终孔位置平距不得超过3 m、垂距不得超过1.5 m的要求,达到无盲区探测,又减少了传统普通钻机频繁起吊搬运工作量和钻孔个数,此技术在国能神东煤炭集团有限责任公司哈拉沟煤矿(以下简称“哈拉沟煤矿”)22520工作面开切眼探测布袋壕煤矿越界采空区应用时取得良好的效果。     

光纤电压传感器最新进展

综述了光纤电压传感器近年来国内外的最新研究进展,包括可用于SF6绝缘高压开关的光纤电压传感器、频率调制型的光纤电压传感器以及光控灵敏度的光纤电压传感器.介绍了国内在光纤电压传感器方面的研究进展,包括以DSP为信号处理芯片的BGO晶体的光纤电压传感器,以及应用光纤传感机理来测试脉冲电压和电场的方法,并对光纤电压互感器暂态信号处理的原理进行了研究,试验证明可以满足继电保护的要求.     

Al203陶瓷窗片在毫米波盒形窗中的微波性能模拟及其封接残余应力模拟评估

利用CST MWS软件,模拟了用于毫米微波管高功率盒形输能窗的Al2O3陶瓷的微波特性,模拟得出,陶瓷窗片的厚度和介电常数对窗片驻波比有一定的影响,模拟计算和实验测试结果具有较好的一致性;同时,利用ANSYS软件对该Al2O3陶瓷在输能窗中的封接残余应力进行了模拟评估,并和薄壳理论外套封结构的解析计算进行了对比.     

大斜视成像的目标谱分析及成像算法

雷达成像应用中会面临大斜视成像问题。大斜视情况下,目标回波信号谱在谱域中发生偏移,造成在有限的谱支持域中发生翻折和混叠,使得图像不能准确聚焦。通过斜视角计算偏移量,可恢复实际目标谱,进而采用距离徙动算法实现成像。该文通过分析大斜视下的信号谱及目标谱特性,详细说明了采样率和混叠的关系,并确定了距离徙动算法中的插值格点,减少了不必要的插值运算和插值误差,提升了成像处理效率。由于采用了谱域处理方法,未对距离方程进行近似,因此适用于处理远场与近场成像问题。仿真分析表明:文中所述处理方法可以有效完成近场大斜视情况下的精确聚焦成像,算法适用性广,且可实现快速处理。     

信号相关性与DOA估计

窄带波达方向(DOA)估计模型中,相干信号的问题很容易引起混淆。一些文献简单地认为频率不同的信号是不相干的,而频率相同的信号就是相干信号。因此,在建立不相干信号的DOA估计模型时,采用不同中心频率的信号,而使用的方向矩阵却采用同一个信号频率,该文提出,当信号中心频率不同时,应采用各自相应的频率来建立方向矩阵。其DOA估计应采用宽带信号的DOA估计方法,也就是应该对不同的频率进行聚焦。而采用同一个频率来建立的方向矩阵恰好同聚焦后的信号模型相同,因此,其估计结果也就是正确的。但这样的信号模型与事实并不相符。该文严格按照相干信号的定义证明了只有频率和初始相位都相同的窄带信号才是相干信号,最后通过计算机仿真验证了这一点。     

高压线路对地下输油管道中杂散电流影响规律

用土壤电位梯度法和管地电位连续监测法,研究了高压线路对地下输油管道中杂散电流的影响规律.结果表明,当管线与高压线平行或交叉时,管道中存在较强的杂散电流;且随与离高压线距离的减小而增强;在杂散电流的作用下,管道会加速腐蚀.建议在杂散电流较强的管段采取排流保护措施.     

激光自准直角度测量系统建模方法研究

基于透视投影变换,提出了一种新的激光自准直测角系统建模方法,通过对系统安装误差因素和模型外参数的仿真分析,提出了一种带有内外参数的激光自准直简化测量模型,为激光自准直测角系统建模、标定等问题的解决提供了一个有效的理论依据,具有一定的理论意义和工程实际应用价值.     

图中具有分数(g,f)-因子的若干充分条件

设g和f分别是定义在图G的顶点集合V(G)上的整数值函数且对每个x∈V(G)有0≤g(x)≤f(x)。本文给出了一个图有分数(g,f)-因子的若干充分条件。     

HSV色彩空间中的肤色特征及其新的识别参量

研究了色调(H)饱和度(S)亮度(V)色彩空间的各分量随光照变化的规律.实验发现:当光照强度发生变化或待测表面的曲度发生变化时,(S V)/2能够保持相对稳定;当皮肤的色调发生变化时,(S V)/2随之改变,但与H的变化方向相反.研究结果表明,可以将(S V)/H作为一个新的识别参量,不仅对光照度和照射角度有较好的鲁棒性,而且增强了HSV空间对人类皮肤的分辨能力.     

基于主动学习的试油气井控领域命名实体识别模型

针对在试油气井控专业领域的命名实体识别任务中,由于没有足够的特征标注数据,使得传统通用领域模型无法高效地进行专业的试油气井控专业领域的命名实体识别的问题,提出了一个基于主动学习方法的试油气井控专业领域命名实体识别模型。该模型首先采用对BERT模型进行的条件预训练,在获取名词向量特性信息后进入双向长短期记忆网络(BiLSTM)中,然后再将输出的特征信息经过条件随机场(CRF)对序列标签的相关性进行约束,最后采用主动学习的方法,筛选出合格的样本进行自动标注后放入已标注数据集中,增加训练样本。实验结果表明在多次迭代训练后,该模型可以在少量标注数据的基础上获得较好的命名实体识别效果并获得较高的命名实体识别准确率。