数字孪生增强的领域自适应航天器多余物检测

由于标注数据的短缺,对航天器多余物进行在线检测受到了较大的限制。文章研究了多余物的物理特性,在航天器的数字孪生系统中构建相应的多余物模型,提出了一种结合数字孪生技术增强的跨域自适应航天器多余物检测方法。该方法通过数字孪生技术获取航天器的实时数据,并借助于历史标注数据中的相似结构,以跨域自适应技术辅助实时在线推理的进行。设计了一种新型的跨域自适应模型,该模型采用共享网络结构以及门控机制,从而在复杂任务中更有效地挖掘先验知识,实现了跨域自适应技术与数字孪生技术的有机结合,以实现更高效、准确和实时的预测。此种方法可以全面地检测航天器各个部件的多余物状态。     

采油厂注水系统腐蚀研究与控制

分析了吉林油田红岗采油厂注水生产系统设备腐蚀的原因,研究了各主要腐蚀因素对设备的腐蚀作用。通过对注水水质、油田伴生气和溶解性气体、微生物生长情况及腐蚀垢样成分的分析,确定了造成系统腐蚀的主要原因为硫酸盐还原菌长期滋生造成的微生物诱导腐蚀。通过药剂筛选及现场应用试验证明：杀菌剂TS-780不仅具有良好的杀菌性能,同时表现出良好的缓蚀效果,能有效地解决该油田注水系统长期存在的细菌腐蚀问题。     

“环境友好”型阻垢分散剂及在油田水处理中的应用

详细研究了“环境友好”型阻垢分散剂聚天冬氨酸(PASP)和聚环氧琥珀酸(PESA)的阻垢性能、与PBTC的复配协同效应及其生物可降解性能,并开发了以其为主要成分,适用于油田水处理的阻垢分散剂TS-72l。模拟现场水质和工艺条件进行试验研究,结果表明,该药剂阻垢性能良好。     

基于滤波网络的多余物状态识别研究

在航天产品的研发制造过程中,多余物控制至关重要,尤其是多余物状态识别的环节,其核心在于如何有效提取高噪声图像中的局部特征。现有方法尚未针对多余物场景进行有效建模,通用的视觉模型往往会对噪声进行过度拟合,而无法有效滤除噪声信号。为此,提出了一种可学习滤波感知机。该感知机通过采用一种可学习滤波器来替代繁琐的自注意力机制,用以学习空间位置的交互作用信息。随后,引入了频谱掩模用于频域分量特征的抽取,以学习不同频段内的重点信息。实验结果表明,该方法在多余物识别中取得了96.7%的准确率,优于基于卷积和自注意力的模型,并且具有更低的计算复杂度。