基于BP神经网络的油基钻井液乳化稳定性预测

通过室内实验,研究十二烷基苯磺酸钙、环烷酸钙、油酸钙、正丁醇4种处理剂对油基钻井液乳化稳定性能的影响,并结合所得实验数据,应用BP神经网络对其进行预测。在模型训练中,采用了神经网络集成来提高BP神经网络的泛化能力。神经网络集成的检验结果明显优于单个子网,其中老化前的平均误差率为7.85%,最大误差率为22.34%;老化后的平均误差率为5.75%,最大误差率为14.53%。     

基于日光和用户需求的照明节能控制方法研究

在具有多个灯具连续可调的照明系统中实现基于日光和用户需求的自适应控制对人眼视觉功效和建筑节能有重要意义。论文涉及的照明系统中每个灯具和工作面分别配备有照度传感器和智能单元向中央控制器提供工作面照度信息和个性化设定值。中央控制器通过对传感器反馈值和用户的期望照度输入值进行分析,并利用约束控制算法确定灯具的最佳调光值,其中灯具的能耗作为照明系统的目标函数,约束条件为光传感器的照度值大于等于智能化设备的设定值,且调光水平在物理允许范围内。结果表明:论文提出的智能照明控制策略可依据室外天然采光的变化和用户的个性化需求进行实时地自动调光,使能耗明显降低,体现了该策略的人性化、节能性、经济性。     

康定传统民居围护结构优化研究

围护结构作为住宅建筑的重要组成部分,其保温隔热性能对于建筑能耗有着重大影响。通过对康定藏族传统民居建筑的广泛调研和分析,对不同围护结构进行了改造,提出了12种围护结构优化方案,比较分析了不同方案的节能效果,并探究了围护结构的最优方案。结果表明:康定传统民居围护结构传热系数较小,建筑采暖耗热量较大;建筑采暖耗热量与传热系数呈线性关系且外墙对其影响较大;外墙、屋面聚苯板的厚度分别为80 mm和50 mm,外窗空气层厚度为8 mm时,建筑围护结构达到最优。     

基于Pleiades卫星影像区域网平差精度分析

本文以Pleiades卫星影像为数据源,利用卫星影像自带的RPC模型,采用二维仿射变换方法进行空三加密。加密时采用不同的方案进行平差,并对平差结果进行分析,得出满足1:10000生产精度要求的最优像控点布设方案。     

建筑能耗模拟典型年中气象参数权重的确定

在建筑能耗模拟用典型年的生成中,传统的Finkelstein-Schafer统计方法对气象参数赋予了固定的权重因子,但有关研究表明,由于地域间气象资源不同,气象参数权重因子的固化有待商榷。针对挑选典型年时气象参数权重因子统一与否对典型年挑选结果和建筑能耗模拟准确性的影响问题,选同一建筑热工分区中寒冷地区的代表城市北京和拉萨,分别使用FS方法和主成分法进行了典型年的挑选,并对典型公共建筑建模进行了能耗模拟分析。结果表明:FS统计方法适于表征单独气象参数的长期相似性,但存在对太阳辐射参数权重赋予过大的问题,适用于太阳能丰富地区;而主成分法适合寻求当地气象资源的本质特征,使用主成分法时对气象参数的选择尤为重要。     

基于图游走的并行协同过滤推荐算法

针对目前协同过滤推荐算法存在的数据稀疏性问题和可扩展性问题,本文进行了相关研究。针对稀疏性问题,在传统的皮尔逊相关相似度中引入交占比系数计算用户间直接相似度,该方法缓解了用户间共同评分项的占比问题;提出一种基于图游走的间接相似度计算方法,该方法根据用户间的直接相似度建立用户网络图,在用户网络图上通过游走计算用户间的间接相似度,并进行推荐。在Spark平台上实现本文方法的并行化,缓解了数据规模增加带来的可扩展性问题。实验结果表明:本文提出的算法在不同数据集上均取得了良好效果,有效地提高了推荐准确度,并且在分布式环境下具有良好的可扩展性。     

气候变化对中国寒冷和夏热冬暖城市建筑能耗的影响

气候变暖已对建筑全生命周期的运行状况产生了不可忽略的影响,准确评估气候变化下的建筑能耗对建筑方案设计和既有建筑的节能改造具有重要意义。进行气候变化下建筑能耗的精确预测,必须拥有未来的逐时气象数据。以寒冷地区北京和夏热冬暖地区广州为研究对象,将挑选的两个城市典型气象年为基线气候,结合全球模式下的预测气象数据,应用变形法修正TMY的气象参数,得到直至本世纪末的10个节点年逐时气象文件,并进行了全年能耗模拟,预估了两个城市的办公建筑在气候变化下建筑能耗的变化趋势。结果表明:在两种预测排放情景下,干球温度、含湿量和太阳辐射均呈增加趋势;北京采暖能耗显著降低、制冷能耗增加,总能耗减少,广州采暖能耗降低、制冷能耗显著增加,总能耗增加。     

基于差分隐私的混合位置隐私保护

针对现有差分隐私k-means算法对初始中心点敏感、用户位置数据误差偏大、可用性较低等问题,根据LBS的特点,引入人流密度的概念,提出一种基于差分隐私k-means的混合位置隐私保护方法。根据LBS特点将用户位置点分成离散位置点和非离散位置点,基于差分隐私技术,采用改进聚类算法对位置信息进行泛化和加噪;通过分析用户位置点的稀疏程度来确定离散点,对离散点位置信息采用基于差分隐私的单独加噪技术;对非离散点采用基于差分隐私的改进k-means算法进行泛化处理,以实现用户位置信息的隐私保护。仿真实验表明,在相同隐私预算的前提下,该方法具有较高的数据可用性。     

建筑能耗模拟典型年中气象参数权重的确定

在建筑能耗模拟用典型年的生成中,传统的Finkelstein-Schafer统计方法对气象参数赋予了固定的权重因子,但有关研究表明,由于地域间气象资源不同,气象参数权重因子的固化有待商榷。针对挑选典型年时气象参数权重因子统一与否对典型年挑选结果和建筑能耗模拟准确性的影响问题,选同一建筑热工分区中寒冷地区的代表城市北京和拉萨,分别使用FS方法和主成分法进行了典型年的挑选,并对典型公共建筑建模进行了能耗模拟分析。结果表明：FS统计方法适于表征单独气象参数的长期相似性,但存在对太阳辐射参数权重赋予过大的问题,适用于太阳能丰富地区;而主成分法适合寻求当地气象资源的本质特征,使用主成分法时对气象参数的选择尤为重要。     

驱动智慧建筑创新应用的关键技术

通过对物联网、移动互联网、大数据、云计算、 BIM等新一代信息技术的分析,讨论基于相关技术的智慧建筑系统,利用这些关键技术驱动建筑物理系统与用户、网络、服务系统等的创新应用,使建筑成为具有感知、交互、自我适应、成长、决策的智慧"生命体",从而为用户提供智慧化和个性化的服务,促进人、建筑与环境三者的协调、可持续、绿色发展。