油田产油量及产液量预测方法研究

本系统综合应用现代信息技术与专业应用技术,对油井措施后的产油量及产液量进行预测,提供了一系列的预测方法,为油田进行科学、合理的预测提供了依据。     

基于PHM的电子装备故障预测系统实现关键技术研究

为实现现代武器装备故障预测与健康管理技术,需要对故障预系统实现技术进行了研究;建立了针对某型装备故障预测需要的软硬件平台,从状态检测系统设计、故障预测系统设计等方面进行了研究,并分析了故障预测模型的适应性;文章的研究为建立基于PHM思想的电子装备故障预测系统奠定了基础,该系统已经在某型装备故障预测中进行了应用,其研究成果还可以应用于装备寿命预测技术,为实施装备延寿工作提供信息支持.     

基于信息化的地表水水质预测

水利信息化技术指在水质信息管理、水质分析评价、水质预测和抗洪救灾等方面提供了多重应用需求;本文针对目前主流的计算机技术,对地表水常见水质预测方法进行分析与探索。     

基于信息化的地表水水质预测

水利信息化技术指在水质信息管理、水质分析评价、水质预测和抗洪救灾等方面提供了多重应用需求;本文针对目前主流的计算机技术,对地表水常见水质预测方法进行分析与探索。     

基于信息化的地表水水质预测

水利信息化技术指在水质信息管理、水质分析评价、水质预测和抗洪救灾等方面提供了多重应用需求;本文针对目前主流的计算机技术,对地表水常见水质预测方法进行分析与探索。     

一种法律判决预测的影响因素分析方法

法律判决预测是指机器依据案件事实描述,对法律案件的判决罪名进行预测的方法,是人工智能技术在法律领域一项很有前途的应用。随着人工智能领域的迅猛发展,相关技术在法律领域的应用愈加广泛,许多经典的模型在法律判决预测方面取得了不错的结果。机器学习方法效果虽好,但一直无法解决预测结果的解释说理问题,预测结果存在黑盒性特征,无法获得结论的支撑依据。针对上述问题,本文提出一种法律判决预测的影响因素分析方法,结合中文分词技术、支持向量机技术（Support Vector Machine, SVM）和解释预测统一框架（SHapley Additive exPlanations, SHAP）,实现对法律案件判决结果的智能预测,并对预测结果的影响因素进行科学的分析,给出对预测结果影响较大的关键因素,为预测结果提供支撑依据。     

基于数据挖掘的纺织企业成本预测

成本核算是企业成本控制的基础,其中成本预测是关键。在成本核算系统中,利用数据挖掘技术,寻找与企业成本相关的数据之间的规律,预测企业成本,为企业管理者进行有效地成本控制提供依据,实现准确的成本预测。该文提出了纺织企业原料成本的数据仓库模型,分析了如何使用合理的数据挖掘算法实现原料成本的预测,最后以实例阐述了数据挖掘技术在纺织企业成本核算系统的应用。     

复杂系统故障预测方法与应用技术研究

故障预测技术是我国未来发展复杂系统增强型视情维修体系(CBM+)的核心技术;在分析了目前广泛使用的基于统计学的故障预测方法基础上,研究了精度更高的基于模型和基于数据驱动等多种故障预测方法,总结了不同预测方法的适用性,结合实际应用提出了一种多方法融合的复杂系统故障预测新方法,与传统的统计学预测法进行了对比,并完成了仿真验证;新方法有利于提高故障预测的准确性,为未来实现复杂系统视情维修与贮存延寿提供技术保障。     

数据库技术在模糊聚类预测中的应用研究

将数据库技术应用于模糊聚类预测中，用ＦＯＸＰＲＯ开发了模糊聚类预测软件，通过对上海水泥厂提供的实测数据的实旆计算，取得了令人满意的结果，文中提供的方法具有普遍的意义和广阔的应用前景，作为数据库技术原应用开辟了新领域。     

中国油气资源生产发展最优组合预测模型研建

为了得到更合理、准确的未来能源发展趋势预测结果,利用非线性函数模型描述能源生产发展系统的非线性动态特征。分别采用非线性指数回归模型和灰色系统理论中的模型方法建立了中国油气资源生产发展预测模型。并利用组合预测理论及建模技术采用标准差法进行最优组合权重分配,建立了中国油气资源生产发展的组合预测模型。经检验达到了较好的预测精度。结果表明,这一模型适合于油气资源生产发展的趋势预测,为能源预测提供了新的方法,并在实例中进行了初步的预测应用,取得了较好的效果,为我国的能源发展战略提供可靠的科学依据。     

分布式润滑系统油量检测方法的研究

在分布式润滑系统中,精确的油量检测是实现定量润滑的前提。本文对传统的润滑系统结构和润滑方式进行了改进,提出了一种计量润滑方法。重点讨论了供油线路设计、检测电路设计和信号的消抖处理方法。试验结果表明,该油量检测方法可有效提高油量检测的可靠性和准确度。     

柴油机喷油泵试验台集油控制器的设计与实现

喷油泵试验台在工作过程中需要对燃油喷射量进行测量,以检查被试泵在各种转速工况下的工作性能。可通过集油量筒采集多次喷射油量,再除以喷油次数得到平均油量。采用C8051F310芯片作为主控制部件,可设计并实现喷油泵试验台集油控制器。     

基于NB-IoT的机车油量监测系统

针对目前铁路行业对内燃机车油耗成本控制、提高油耗管理水平的需求,设计并实现了基于NB-IoT的机车油量监测系统.该系统使用高精度超声波液位传感器获取油量液位高度,使用GPS实时获取经纬度,通过NB-IoT通信模块上传至服务器,经过滤波算法处理后存储到数据库,利用浏览器访问管理系统可监测实时油量数据、查看历史油量、加油记录,实现设备远程管理.测试结果表明,该设计能够监测油量,精度较高,提高对油耗的控制,对NB-IoT应用以及监测系统的研究有一定的借鉴意义.     

联合站储罐原油参数在线测量的研究

根据原油含水率非线性分布的变化规律,采用可变积分限和采样间隔、梯形面积求和的近似积分法及多项式自动分段回归曲线拟合法,建立原油储罐油量在线动态测量的数学模型.实践表明该方法对油出联合站原油储量的盘库工作具有实用价值.     

含模糊修复速率的生产库存模型

研究了缺陷产品可修复且修复速率为模糊变量情况下的生产库存模型;给出了基于模糊结构元理论的求解模糊库存总成本最小化的方法步骤;得到了含有模糊结构元的最佳生产批量的表达式;应用Hessian矩阵的正定性验证了最小成本的存在性;分析了其与经典EPQ公式之间的联系;最后通过具体算例,证明了模型求解方法的可行性。     

油田加热炉燃烧过程的神经网络模型辨识与自校正控制

加热炉在油田集输系统中有着广泛的应用。因运行时间长，其经济燃烧指标的高低直接影响着油田的生产成本。为实现加热炉出口参数的最佳调节及其经济燃烧，针对加热炉多变量、非线性、大滞后等特点，采用神经网络模型辨识的方法，建立了以加热炉为被控对象的神经网络正、逆模型，并且构成了神经网络内模自校正控制仿真系统。仿真研究表明，只要恰当地选择神经网络正、逆模型的结构和辨识数据的长度等参数，实现加热炉神经网络内模自校正控制的结果是令人满意的。     

80C552构成的螺杆采油泵数据采集及监控系统

介绍一种以单片机８０Ｃ５５２ 为核心的螺杆采油泵自动测量数据采集系统。该系统对螺杆采油泵工作时的电流、传动杆的扭矩、电机转速、泵杆的转速及井口产液量的实时自动测量和数据采集,可以实时监测螺杆泵的工作状态,对危险情况及时地发出报警信号或自动关断电源,有效预防恶性事故的发生。     

基于PIC16F877与TCS230的食用油品色度检测电路

该系统电路自动检测食用油品色度,测定脱色输出油品的颜色变化并将信号传输给嵌入式计算机,经数据抗干扰预处理和自动标度变换后,输出脉宽调速命令,通过漂白土输送装置的调速励磁,改变漂白土进料量,从而控制脱色油品的颜色。     

Linux中信号量机制研究

在Linux中,信号量机制是实现并发进程同步、解决互斥的有效方法。文中以Linux2.4版为例,系统地研究了信号和信号量机制,从信号量分类入手详细论述了信号量的数据结构及相关调用,不仅为全面、清晰地研究信号与信号量机制提供了有益的参考,还为进一步应用信号量机制提供了支持。