抽油机设备规范化管理

抽油机设备是油田机械采油过程中重要的生产 设备,抽油机设备状态好坏直接影响油田的原油生 产。为了使抽油机设备效益最大化、成本支出最小 化,就必须进行有效的抽油机设备管理,切实提高 抽油机设备规范化管理水平。 进行抽油机设备管理,要遵循以下原则:①抽 油机设备生命周期内的效益最大化原则;②设备精 细管理原则;③宏观设备管理和重点设备跟踪管理     

炼油厂废水的最小化

石油炼厂作为用水大户，在水资源逐渐短缺、环境污染日益严重的情况下，实施废水最小化改造具有重要的现实意义。笔者以石油炼厂整个水分配系统年度费用最小为目标函数，提出采用回用、再生回用和再生循环3种措施减少新鲜水用量和废水排放量。利用超结构建模求解所得优化的水分配系统不但要满足各用水过程的需求，而且使排放的废水达标。给出的实例证明，所提出的方法更全面地考虑了废水最小化的机会，且所得结果可行、有效。     

把HyperSnap藏到系统托盘

HyperSnap是一款优秀的截图软件，但是笔者在使用的过程中发现一个问题，HyperSnap最小化时只是最小化到任务栏而不是托盘区，这就给我们的工作带来了不少的麻烦。这是我们可以通过相应的设置实现HyperSnap最小化到系统托盘区。[第一段]     

采用Terra公司的工艺使对Thun市干扰最小化

本文简要介绍Terra公司推出的一种新型裂管施工工艺，可使开挖量最小化。     

基于改进Kalman滤波l1模加速算法的语音信号重构

为求解欠定噪声方程组,需要从噪声和抽样不足的数据中重建高维离散信号。压缩感知矩阵的零空间特性保证了可以通过l1最小化来恢复信号的稀疏表示。文章在Kalman滤波l_1模算法(KML1算法)的基础上通过采用基于Aitken的delta-squared过程外推法对其进行改进,提出了一种改进的Kalman滤波l_1模加速算法(加速算法),并运用于语音信号重构中。实验结果表明:在高维情况下,KML1算法经过500次迭代后,重构的解基本接近真实值,而加速算法经过100次迭代后,重构的解与真实值基本一致;与传统的正交匹配追踪(OMP)算法相比,加速算法的恢复时间比OMP算法缩减了将近20倍。具有外部阈值的l_1最小化Kalman滤波器为x重构提供了更短的时间和更高的精确度。     

支持向量机及其在径流预测中的应用

给出了支持向量机方法(SVM)的思路、特点及关键之处,探讨了SVM在径流预测中的可能性,并与基于遗传算法的门限回归模型(TR) 进行了对比分析。径流预测实例分析表明,在拟合阶段,SVM模型要好于TR模型;在预留检验阶段,SVM模型与TR模型接近。同时SVM模型适合于小样本情况且能达到全局最优。SVM模型用于径流预测是可行的、优越的。     

基于发射功率最小化的MIMO-OFDM系统资源分配算法

研究了一种针对多用户MIMO-OFDM系统的资源分配算法. 该算法是在保证用户公平性的前提下,基于发射功率最小化对系统进行子载波和比特分配. 首先按照用户信道增益状况由最差到最好的顺序进行子载波的初次分配,之后再比较其功率大小找到最终适合用户的子载波,最后利用贪婪注水法对子载波进行比特分配. 仿真结果表明,算法降低了系统的发射功率,并提高了系统的性能.     

基于变维卡尔曼滤波的UUV目标运动优化估计方法

为实现无人水下航行器精准、安全的跟踪目标从而高效地实现目标的信息采集,提出了一种针对该个体的目标运动优化估计方法。此方法通过建立目标运动模型,基于卡尔曼滤波基本原理,利用变维卡尔曼滤波的方法,达到UUV个体对目标运动状态准确估计的预期效果。为提高该方法的可行性,在利用最小化目标位置估计协方差矩阵完成目标运动轨迹估计及优化的过程中,考虑实际UUV机动时的最大速度限制、与目标最小距离的限制。文章详细阐述该方法的实现和步骤,并通过仿真实验验证了该优化算法的有效性。     

结合波原子和全变差方法的图像去噪*

传统的硬阈值去噪会产生伪吉普斯现象,而波原子本身的周期化过程也会出现新的方向性纹理失真。采用全变差最小化方法来抑制这些失真,提出一种改进的波原子去噪算法。该算法不是直接将低于阈值的小系数置为零,而是对这些系数在全变差最小的意义上作修正迭代,得到最终的去噪图像。数值实验结果表明,波原子去噪保留边缘和纹理的效果优于小波和曲线波,改进算法去噪的视觉质量明显好于传统波原子去噪。最后还指出了进一步的研究方向。