基于深度学习的高维信号信道估计算法

针对大部分基于深度学习（Deep Learning,DL）的信道估计算法估计高维信号时出现的训练开销过大、泛化能力差等问题,提出了一种不需要训练的基于深度学习的高维信号信道估计算法,即UTCENet（Untrained Channel Estimation Network）。在UTCENet中,信道信息上的复杂分布转换为模型参数上的简单分布,即通过神经网络参数化来获得隐式先验知识并将其应用于信道估计。虽然该算法不需要任何训练,但保证了估计的性能,其原因在于专门设计的网络模型可以有效利用时频网格中元素的相关性。仿真结果表明,与传统方法以及现有的深度学习方法相比,所提出的算法在归一化均方误差和误码率方面性能提升明显。     

东河油田深部调驱技术实验研究

针对东河油田油藏地层压力高、温度高和地层水矿化度高的特点,选用耐温耐盐聚合物SD7000研究并优化了适合该油藏的凝胶调驱体系,该体系配方为聚合物0.6%+高温交联剂0.3%+稳定剂0.08%+性能改进剂0.04%。评价了温度、矿化度、p H值三个因素对凝胶体系成胶性能的影响,结果表明:随着温度的升高,成胶时间变短,凝胶粘度先变大后变小;对p H值适用范围广,p H值在8~10时,成胶时间较短,凝胶粘度较大;随着钙离子浓度的增加,成胶时间变短,凝胶粘度基本不变;室内封堵实验表明,该凝胶体系封堵率达98%以上,具有一定的堵水作用。该研究对东河油田进一步提高水驱采收率提供了理论基础和技术支持,具有重要的指导意义。     

搪玻璃磨削加工工艺

哈尔滨工业大学、哈尔滨市工人业余大学和长春化工设备厂合作,对搪玻璃试样进行了外圆磨削和平面磨削加工,发现采用不同的砂轮与适宜的磨削规范均能顺利地磨削搪玻璃,在保持搪玻璃零部件的耐酸、耐碱、耐机械冲击、耐温急变、绝缘等性能的同时,获得了理想的尺寸精度、几何形状精度和表面粗糙度。此项工艺已在反应罐的动密封上进行了长期的实际应用,获得了理想的效果。