Rife和Quinn算法用于雷达式油水界面液位的精确检测

针对现阶段油水界面液位测量方法的测位精度低、可靠性差等问题,提出雷达测量油水界面液位的方法,介绍了使用雷达测量油水界面液位的原理和设计方案。同时,对信噪比较低时,液位信号的精度不高问题,提出使用Rife结合Quinn的方法估计信号频率。仿真结果表明,该算法的均方根误差较小,估计性能优于传统的Rife法和Quinn法。     

基于自动谱聚类与多极端学习机模型的油井油液含水率软测量

油井油液的含水率是石油生产中的一个重要参数,及时、准确的测量对提高采油生产效率具有重要的意义。针对传统人工测量所存在的不足,引入软测量技术,建立基于自动谱聚类与多极端学习机（automatic spectral clustering-multiple extreme learning machines, ASC-MELM）的软测量模型。提出一种自动谱聚类（spectral clustering, SC）算法,由改进的萤火虫算法（firefly algorithm, FA）对聚类数目和尺度参数进行优化选取,所提出的改进萤火虫算法（improved firefly algorithm, IFA）采用以一定概率跳出当前解的机制,避免传统FA过早陷入局部最优解的不足;对聚类后的不同训练子集,分别由极端学习机（extreme learning machine, ELM）建立子模型,由IFA对其中的隐含层输入权值、隐含层神经元的偏置和隐含层节点个数进行优化选取;最后,将多个子模型的结果取加权平均值输出。由国内某油田作业区一口生产井进行实例验证,结果表明所提出方法具有较高的预测精度,对于实现油井油液含水率的软测量是合理有效的。     

基于自动谱聚类与多极端学习机模型的油井油液含水率软测量

油井油液的含水率是石油生产中的一个重要参数,及时、准确的测量对提高采油生产效率具有重要的意义。针对传统人工测量所存在的不足,引入软测量技术,建立基于自动谱聚类与多极端学习机(automatic spectral clustering-multiple extreme learning machines,ASC-MELM)的软测量模型。提出一种自动谱聚类(spectral clustering,SC)算法,由改进的萤火虫算法(firefly algorithm,FA)对聚类数目和尺度参数进行优化选取,所提出的改进萤火虫算法(improved firefly algorithm,IFA)采用以一定概率跳出当前解的机制,避免传统FA过早陷入局部最优解的不足;对聚类后的不同训练子集,分别由极端学习机(extreme learning machine,ELM)建立子模型,由IFA对其中的隐含层输入权值、隐含层神经元的偏置和隐含层节点个数进行优化选取;最后,将多个子模型的结果取加权平均值输出。由国内某油田作业区一口生产井进行实例验证,结果表明所提出方法具有较高的预测精度,对于实现油井油液含水率的软测量是合理有效的。     

k-means聚类算法在油水界面检测中的应用

油田以电容式传感器检测原油沉降罐中油水界面时,受传感器制作工艺的限制,检测点数过少导致定位精度不高,并且通常采用拐点法定位油水界面,这种方法由于采集点的凸凹不平,检测到伪拐点的现象经常发生,导致较大的误差。为解决以上两个问题,提出对所采信号进行三次样条插值,增加信号的点数提高测量精度,同时通过k-means聚类算法定位油水界面。现场实验结果表明:该检测方法提高了原油油水界面检测的鲁棒性与精确性。     

基于改进的快速搜索聚类算法和高斯过程回归的催化重整脱氯前氢气纯度多模型建模方法

氢气是催化重整反应的重要副产物之一,建立氢气纯度软测量模型有助于指导生产。针对催化重整过程工况复杂多变、单一软测量模型难以满足精度要求,提出了一种基于改进的快速搜索聚类算法和高斯过程回归的多模型软测量建模方法。首先,针对快速搜索聚类算法中截断距离是由人为设定的问题,提出了一种截断距离确定方法。并用该改进算法对历史数据进行自动分类,建立各个数据子集的高斯过程回归模型,使各子模型在最大程度上反映不同工况点。然后,针对聚类后得到的带有类别标签的历史数据,建立类别辨识模型,与各子模型相结合,形成开关模式的组合模型。最后,将该建模方法应用于连续催化重整装置,建立了脱氯前氢气纯度的在线计算模型。结果表明,该多模型建模方法具有较高的预测精度,优于传统的单一模型,有一定的实用价值。     

基于改进扩张搜索聚类算法的多流形软测量建模

针对化工生产过程工况复杂多变，单一的软测量模型难以满足系统对估计精度的要求，提出了一种基于改进的扩张搜索聚类算法的多流形软测量建模的方法。该算法采用流形距离来代替欧氏距离，自适应地确定邻域半径，并引入局部密度用于确定聚类中心，对聚类后得到的各个子流形分别采用流形学习中的核等距映射法进行特征提取，建立基于高斯过程回归的子模型。将该方法应用于某双酚A生产装置的软测量建模，仿真结果验证了该方法的有效性。     

遗传神经网络在随钻测斜仪传感器补偿中的应用

为了进一步提高随钻测斜仪的测量精度和工作稳定性,采用Elman神经网络进行建模,将自适应遗传算法作为Elman网络的权阈值学习算法,克服了传统方法训练时间长、容易陷入局部最优解等缺点。仿真结果表明,与采用Elman网络算法相比,补偿精度提高两个数量级,补偿效果稳定。     

基于遗传算法的自适应最优阈值图像分割技术研究

本文通过对遗传算法搜索过程的改进与优化,采用了变异概率随适应度自动改变的自适应变异方法,提出了一种改进的基于遗传算法的自适应最优阈值图像分割算法。实验结果表明,该算法的收敛性能与分割效果都优于标准遗传算法。     

基于改进聚类和加权bagging的多模型软测量建模

针对化工生产过程中软测量模型估计精度的问题,提出一种基于改进聚类和加权bagging的多模型建模方法。该方法在传统FCM聚类的基础上,利用K-近邻处理进一步降低错分率,改善聚类效果;通过相关性分析对训练样本集进行特征分组,将原始集划分为多个特征集;最后根据加权bagging的集成学习算法,融合支持向量机自适应地实现多模型建模。仿真结果表明,该建模方法可以合理地加权分配特征子模型,使得模型估计精度得到提高,具有更强的泛化能力。     

陶瓷砖特征颜色提取算法研究

针对特征颜色提取这一陶瓷砖色差分级的关键问题,提出了应用灰色系统理论的改进特征聚类算法。首先在将图像转换到HSV颜色空间,并根据实际情况确定初始聚类中心,然后计算图像中每个像素点到各聚类中心的灰色关联度,最后应用改进的聚类运算完成特征颜色的提取。对不同纹理的陶瓷砖进行了特征颜色提取实验。实验结果表明,改进算法可准确有效的提取较为复杂的随机纹理陶瓷砖的特征颜色,与人的视觉判断相一致,且在计算效率方面比传统的模糊聚类算法有较大提高。     

Soft Computing of Biochemical Oxygen Demand Using an Improved T–S Fuzzy Neural Network

It is difficult to measure the online values of biochemical oxygen demand (BOD) due to the characteristics of nonlinear dynamics, large lag and uncertainty in wastewater treatment process. In this paper, based on the knowledge representation ability and learning capability, an improved T–S fuzzy neural network (TSFNN) is introduced to predict BOD values by the soft computing method. In this improved TSFNN, a K-means clustering is used to initialize the structure of TSFNN, including the number of fuzzy rules and parameters of membership function. For training TSFNN, a gradient descent method with the momentum item is used to adjust antecedent parameters and consequent parameters. This improved TSFNN is applied to predict the BOD values in effluent of the wastewater treatment process. The simulation results show that the TSFNN with K-means clustering algorithm can measure the BOD values accurately. The algorithm presents better approximation performance than some other methods.     

结合质量传递及约束的炼油生产计划优化

To address the issues of heavier crude oil and stringent product quality regulation,this paper presents a refinery planning model that integrates physical properties tracking and quality constraints.The proposed model selected crude oil’s key property of true boiling point curve as classification criteria and applied a K-means clustering to it,introduced swing cut to achieve a higher yield of valuable fractions,tracked and restricted petroleum products’ sulfur content as well as other key properties,and later proposed a universal solving strategy to deal with highly nonlinear quality constraints.The model was illustrated by representative case studies,the results showed that refinery planning optimization combined with quality tracking and constraints could satisfy product quality requirement while achieving a maximum refinery profit.     

一种新的多种群竞争粒子群优化算法及高密度聚乙烯装置操作优化

利用模糊C均值聚类对种群自适应划分,提出一种基于模糊C均值聚类的多群竞争粒子群优化算法。根据种群规模选择不同的寻优策略,规模大者采用标准粒子群算法寻优,规模小者在最优解邻域随机搜索,增大跳出局部最优概率。在每个聚类内部,个体相互通信,通过竞争学习分别找到各聚类种群的适应值,按照不同聚类的适应值排序,再把适应值小者向其邻近的适应值大者融合,通过种群间的竞争保证种群向最优解搜索。该算法避免陷入局部最优,提高了算法的全局搜索能力,通过标准函数验证了算法的有效性。最后,把提出的优化算法应用到高密度聚乙烯装置（HDPE）乙烯单体总消耗的优化操作,实际应用效果良好。     

污水处理过程的非线性预测控制研究

针对多模型预测控制方案中K-means聚类算法存在的不足,提出一种改进的K-means算法。将该算法应用于活性污泥1号模型（ASM1）,对雨天厌氧池末端氨氮和硝氮浓度进行控制,取得了比较满意的效果。     

原油-水系统的三相闪蒸计算及其初值问题

水在油中的溶解度很低,常见的负压闪蒸原油稳定过程及井场的油、水与伴生气分离过程,实际上均为三相闪蒸过程。本文采用比较简单、实用、准确的汽液平衡模型,针对N-R法迭代过程中初值敏感的问题,经研究、计算,找到了油-水物系VLLE计算的初值规律,程序能根据规律自动确定初值,使相应的迭代过程准确、迅速收敛。     

基于优进策略的遗传算法对重油热解模型参数的估计

针对常规遗传算法全局寻优效率偏低的弱点，提出了一种优进策略，用以改进常规遗传算法。该策略将从繁衍过程中获取进化信息，自适应地改进子代分布，适时引入确定性操作，以提高全局寻优性能。提出的相关技术包括维持种群的多样性、改进交叉算子、增加Powell寻优算子等。实例测试表明这种优进策略效果良好，并已成功地应用于重油热解三集总动力学复杂数学模型的非线性参数估计。     

基于改进遗传算法的数控机床故障识别研究

通过自适应交叉变异等操作,设计了一种改进遗传算法用于故障模式识别,通过算例比较,该算法有较好的全局收敛性,聚类效果更好,诊断有效。     

基于STA-K均值聚类的电化学废水处理过程离子浓度软测量

针对电化学废水处理过程出口离子浓度无法在线检测的问题,提出了一种基于状态转移的K均值聚类算法的软测量建模方法。在分析内部反应机理的基础上,结合物料平衡和吸附动力学定理建立电化学过程的机理模型;由于单一的软测量模型难以满足实际的精度要求,提出一种基于状态转移的K均值聚类算法将原始数据集进行聚类,应用状态转移算法对K均值算法的初始聚类中心进行优化,同时,引入离群值矩阵动态迭代同时实现数据聚类和异常值检测;最后,对聚类后的不同训练子集分别建立子模型,综合各子模型得到基于多模型切换方法的软测量模型。通过某废水处理厂的现场数据进行实例验证,结果证明了所建立的电化学废水处理过程离子浓度软测量模型合理有效。     

油罐除水自动控制原理探讨

提出了用电阻法测量油罐内油水界面位置的方法 ,通过仪表将油水界面的过渡段电阻分拣出来 ,并换算成高度 ,从而指示出油水混合界面的上下范围。当混合界面的上界达到警戒位置时 ,仪表指令排水阀开 ;当混合界面的下界达到警戒位置时 ,仪表指令排水阀关。此方法为油罐除水操作的自动化控制设计提供了新的思路