回风大巷内示踪气体测试矿井外部漏风率的最短采样检测距离研究

针对示踪气体法测试回风立井型矿井外部漏风率过程中由于回风大巷的示踪气体采样检测有效长度有限可能会导致示踪气体无法准确采样检测的问题,以纳林河二号矿井一号回风立井和二号回风立井回风大巷为研究对象,制定了多回风巷型回风立井外部漏风率示踪气体法测试方案,在此基础上,分别采用理论公式法和CFD数值模拟方法计算了各回风大巷的SF6气体最短采样检测距离,理论公式法计算结果显示一号回风立井和二号回风立井均不宜采用示踪气体法测试矿井外部漏风率,CFD数值模拟方法计算结果与之相反。现场实测结果显示通过CFD数值模拟法确定的回风大巷最短采样检测距离处巷道断面内SF6气体分布均达到均匀分布状态,CFD数值模拟法计算结果的准确明显大于理论公式法,研究表明采用CFD数值模拟法计算示踪气体最短采样检测距离能够对回风立井型矿井外部漏风率示踪气体测试法的现场适用性进行科学准确地论证。     

采油井模块化分层流体取样与压力测试技术

为了准确掌握老油田高含水开采后期各油层分层压力及流体参数等开发动态数据,提出并研发了具有模块化、全电控、快捷化等特点的模块化分层取样与测试技术,并进行了室内测试和现场试验。模块化分层取样与测试系统由地面控制系统、井下电源、排液泵、电控锚定器、电控封隔器、电控取样器、磁定位短节、终端短节、适配管缆、快速接头等多个功能模块构成,室内测试证实各模块性能参数均达到了设计要求。系统井下功能模块耐压35 MPa,耐温85℃,电控封隔器胶筒耐压差10 MPa以上,电控锚定器锚定力大于6.9 t,并可在意外情况下强制解卡,排液泵排量0.8 m³/d,扬程500 m,电控取样器能够满足3腔各500 mL取样需求。吉林油田现场试验表明,该系统能够实现井下单个生产层段快速封隔与自验封,完成分层压力恢复测试,利用排液泵可将上下封隔器间以及近井地带的混合液体排出,获取被测层段的地层真实流体样品,提高老油田产层认识水平,为开发方案调整优化、油层改造等提高采收率措施提供重要依据。     

多次采样平均在长波红外高光谱成像系统中的应用

长波红外高光谱成像系统由于光谱细分导致探测器所接收的目标信号的能量较一般成像系统弱,因此系统噪声对成像效果影响较大.针对这一现象,本文在分析系统噪声成分的基础上,提出采用ADC多次采样平均的方法来降低其噪声,并从理论上推导了该方法的有效性.然后搭建了实验系统,分析计算不同积分时间下,利用多次采样平均技术得到的信号和噪声大小,并计算系统的信噪比和NETD.结果表明,多次(m次)采样平均对系统的信号值几乎无影响,但可以将系统噪声降低至原来的m-1/2倍.因此,该方法可将系统的信噪比提高至原来的m1/2倍,并能有效降低系统的NETD,提高系统灵敏度.该方法为改善长波红外高光谱成像系统成像效果提供了一种方案.     

基于采样值随机压缩矩阵核空间的亚奈奎斯特采样重构算法

针对现有调制宽带转换器亚奈奎斯特采样重构算法性能不高问题,该文提出一种基于采样值核空间的支撑重构算法和随机压缩降秩方法,将两者结合得到一种高性能采样重构算法。首先利用随机压缩变换在不改变未知矩阵稀疏特性的前提下将采样方程转化为多个新的多测量向量问题,然后利用采样值矩阵核空间与采样矩阵支撑正交的关系获取联合稀疏支撑集,最后通过伪逆完成重构。从理论和实验两个方面对所提方法进行了分析和验证。数值实验表明,与传统重构算法相比,所提算法提高了重构成功率、降低了高概率重构所需的通道数,而且重构性能总体上随压缩次数增加而提高。

     

结构动力可靠度计算的基于反应功率谱的重要抽样法

提出了受随机地震作用的结构动力可靠度计算的基于反应功率谱的重要抽样法。为了提高动力可靠度计算的效率,利用反应功率谱峰值点对应频率处输入激励幅值的变化对失效概率的影响,提出了利用反应功率谱增大输入激励幅值的方差,达到重要抽样的目的;根据随机振动理论,平稳随机反应功率谱曲线与频域内反应绝对值平方曲线的期望值是相似形,而频域内反应绝对值平方曲线的期望值可以通过Fourier 变换很方便的求出,所以也可利用频域内反应绝对值平方曲线的期望值增大输入激励幅值的方差;重要抽样密度函数可表示为幅值分量概率密度函数连乘的形式,其所采用的输入激励幅值的方差可通过少量的结构分析次数得出。通过对三自由度线性结构及十自由度随机结构的计算,表明该文算法是提高动力可靠度计算效率的有效途径,也是求解随机结构动力可靠度的有效途径。     

Iterative Learning Fault Diagnosis Algorithm for Non-uniform Sampling Hybrid System

For a class of non-uniform output sampling hybrid system with actuator faults and bounded disturbances, an iterative learning fault diagnosis algorithm is proposed. Firstly, in order to measure the impact of fault on system between every consecutive output sampling instants, the actual fault function is transformed to obtain an equivalent fault model by using the integral mean value theorem, then the non-uniform sampling hybrid system is converted to continuous systems with timevarying delay based on the output delay method. Afterwards, an observer-based fault diagnosis filter with virtual fault is designed to estimate the equivalent fault, and the iterative learning regulation algorithm is chosen to update the virtual fault repeatedly to make it approximate the actual equivalent fault after some iterative learning trials, so the algorithm can detect and estimate the system faults adaptively. Simulation results of an electro-mechanical control system model with different types of faults illustrate the feasibility and effectiveness of this algorithm.      

一类缺乏明确平衡点的不确定系统的部分变量镇定

针对一类缺乏明确平衡点的不确定系统,研究了系统部分变量的稳定性问题. 提出了将一致最终有界和渐近稳定相结合的系统稳定性模式,并给出了该系统稳定性模式的条件. 基于该稳定性模式,提出了阻尼配置控制方案,使系统部分变量在不同阶段稳定于给定运行区域和原点. 所开展的研究工作拓展了不确定系统的稳定性研究,解决了工业应用中普遍存在的一类缺乏明确平衡点的不确定系统的部分变量控制问题. 永磁同步电机的仿真验证了研究结果的有效性和实用性.     

基于多节点拓扑重叠测度高阶MRF模型的图像分割

针对低阶马尔科夫随机场(Markov random field, MRF)模型难以有效表达自然图像中复杂的先验知识而造成误分割问题, 提出一种基于多节点拓扑重叠测度高阶MRF模型(Higher-order MRF model with multi-node topological overlap measure, MTOM-HMRF)的图像分割方法. 首先, 为描述图像局部区域内多像素蕴含的复杂空间拓扑结构信息, 利用多节点拓扑重叠测度建立图像局部区域的高阶先验模型; 其次, 利用较大的局部区域包含更多的标签节点信息能力, 基于Pairwise MRF模型建立基于局部区域的部分二阶Potts先验模型, 提高分割模型的抗噪能力; 再次, 为有效描述观察图像场与其标签场的似然特征分布, 研究利用局部区域内邻接像素的Hamming距离引入图像局部空间相关性, 建立局部空间一致性约束的高斯混合分布; 最后, 基于MRF框架建立用于图像分割的多节点拓扑重叠测度高阶MRF模型, 采用Gibbs采样算法对提出模型进行优化. 实验结果表明, 提出模型不仅能有效抵抗图像强噪声和复杂的纹理突变干扰, 鲁棒性更好, 而且具有更准确的图像分割结果.     

食品安全抽检数据常见问题分析及对策研究

食品安全抽检数据质量是检验机构的技术能力、专业素养和管理服务水平的综合反映,是食品安全抽检工作成效的判定依据,是做好核查处置工作的关键因素。近年来,各级市场监管部门加强了食品抽检数据抽查,对于提升食品安全抽检数据质量起到了良好作用。但是在数据核查过程中发现部分检验检测机构在抽样、检验、报告规范性等方面存在一些问题,给后续的监管和行政处罚带来一定影响。文章通过分析日常抽检过程中常见的问题,提出了优化食品安全抽检工作的一些措施,供食品安全监管和抽检人员参考。     

基于两级采样的非结构化网格流场多激波特征可视化方法

激波特征可视化是流场可视化的重要内容.目前主流的激波特征提取方法是先采用正则马赫数检测激波,再设计过滤算法去除噪声.已有方法在计算正则马赫数时,并未区分压力梯度和密度梯度;在过滤噪声时,有效性依赖于数据集本身,适应性和准确性差.当流场中存在强度不同的多激波特征时,往往在过滤噪声的同时也滤掉了“弱激波”,且即便对于单激波特征,也常出现激波面不连通甚至断裂现象.论述了基于压力梯度计算正则马赫数的必要性;利用激波物理特性,结合光线投射算法优势,提出了一种基于两级采样的多激波特征可视化方法;并针对拓扑复杂的3D非结构化网格数据,在GPU上设计实现了算法.实验表明,该方法能自动识别并过滤噪声,即便对包含多激波特征的复杂流场,也具有很好的适应性和准确性,过滤效果明显优于已有方法,且对较大规模非结构化网格数据,绘制性能可满足实时交互.