基于Transformer的实时语义分割网络及应用北大核心CSCD

为提升机器人对电缆隧道场景的环境感知能力,提出了一种适用于电缆隧道场景的实时语义分割网络。使用Transformer结构提取图像全局语义信息,同时使用卷积神经网络捕获图像局部细节信息,将二者结合增强图像分割精度。同时,针对机器人以及隧道特点,将语义分割结果转化为机器人前方目标信息以及机器人偏离情况信息,辅助机器人导航避障。实验结果表明,所提出的网络在公共数据集Cityscapes、CamVid上平均交叉联合度量分别为77.2%、76.8%,相比BiSeNet分别提高了8.8%、8.1%,并能较好地适应于实际电缆隧道环境中,提供有效的场景感知信息,实现自主避障。     

注蒸汽稠油油藏汽窜防治技术

对稠油油藏注蒸汽过程中的汽窜现象、危害及产生原因等进行了调研,对注蒸汽油藏汽防治技术进行了深入探讨。分析指出,汽窜井的补救措施只能延长生产井的寿命,对汽窜的控制效果不大,不能提高蒸汽波及体积;为控制注蒸汽油藏的汽窜,应采用低廉的高温调剖剂进行中、深部调驱,以提高蒸汽驱动的纵向、平面波及系数,继而提高注蒸汽采收率。     

非烃类气体辅助吞吐增效技术研究与矿场应用

针对小洼油田特稠油油藏主力区块开展了非烃气辅助吞吐增效技术研究。小洼油田目前处于吞吐开发末期,确定了注入方式为"氮气泡沫+二氧化碳+蒸汽";通过对多种泡沫剂的筛选,优选出稳定性、耐温性、封堵性能相对较好的HZ-Ⅰ型发泡剂,质量分数为0.8%,气液比为3.50~4.50。目前该技术在小洼油田实施试验井3口,同期对比阶段增油效果显著。     

中国氢气能源互联网发展分析

目前以氢气为核心的能源革命在“碳中和”背景下有望迎来快速发展。氢气作为一种新型的电力能源供应体系,具有清洁、高效、安全等优势,但也存在着成本高、效率低等问题,因此需要通过构建以合理有效的氢燃料电池系统为主的能源互联网来提高其运行性能并降低运营成本。本文针对上述问题进行了分析与研究,主要包括：（1）目前氢能应用现状的综合评价;（2）从理论基础出发,结合目前国内氢能产业发展情况以及当前所面临的技术挑战,建立适合我国氢能行业特点的可持续发展模型;（3）对未来氢能源发展的展望。     

基于主成分分析法的高压服役电缆主绝缘老化状态评估

大量的实验数据往往为高压服役交联聚乙烯电缆主绝缘的老化评估工作造成困难。为了凸显实验数据的差异,本文采用主成分分析法,对35根服役电缆的测试数据进行降维处理。经过计算,将每个电缆样本初始的7个性能参数转换为3个主成分,保留了原始数据71.9%的信息。研究3个主成分的含义及其随服役时间的变化关系,并评估这批电缆主绝缘的老化状态。结果表明：第1主成分和起始分解温度、热裂解活化能、羰基指数3个参数关系密切,可表征电缆主绝缘的热氧老化程度;第2主成分和断裂伸长率、拉伸强度有关,可表征交联聚乙烯的力学性能;第3主成分则和交联聚乙烯的聚集态结构有关。通过对主成分的含义进行诠释,认为第1主成分或者前3个主成分按方差贡献率进行加权求和所得的结果,均可用于主绝缘的老化状态评估。主成分分析的结果同模糊诊断方法分析的结果存在较好的对应关系,验证了主成分分析法用于高压服役电缆老化评估的合理性。