钻井井控仿真中多Agent系统建模研究

针对钻井井控作业特点及传统钻井井控仿真系统的不足之处,提出利用多智能体(Agent)技术,建立一种新型的基于Agent的智能化分布式井控仿真模型。利用Agent的自主性、协作性和反应性,使井控设备的操作在任意状况下都能够及时准确地反映各种井控规律及井控现象。对钻井井控仿真多Agent系统模型、各Agent的内部结构、Agent的知识表示方法及Agent间通信方式进行了详细阐述。给出了基于Agent的正常钻井井控仿真训练实例,较好地解决了传统井控仿真系统中灵活性和并发性较差的问题,增强了井控仿真系统的综合训练能力。     

混合表情的稀疏表达分析

提出了一种混合表情的定量描述方法。基于压缩感知的理论框架,以面部特征点的Gabor小波系数为表情特征对混合表情进行了分析;利用隶属度函数定量表示混合表情中的不同组成。实验结果表明,该方法可以简单有效地表示混合表情中各基本表情的组成。     

高温超细粉体输送技术的研究

本文论述了超细粉体的概念及特性,介绍了超细粉体输送的共性问题,提出了高温超细粉体的冷却和输送方法。     

CSCR活性炭脱硫脱硝系统烟气流分布数值模拟

针对CSCR活性炭脱硫脱硝一体化烧结烟气净化系统由于烟气分配不均匀,易导致系统稳定性较差、运行成本偏高等问题,本文通过Fluent软件建立烟气净化系统的三维数值计算模型,对系统内烟气流动进行数值模拟,计算得到烟气循环系统速度场和压力场,分析增加挡板前、后系统内的烟气流分布情况.计算结果表明:通过在烟道内增设两处挡板,获...     

血管内支架植入治疗颈部动脉夹层瘤39例

【摘要】 目的 评价血管内支架植入对颈部动脉夹层瘤的治疗疗效。方法 39例经全脑血管造影确诊的颈部动脉夹层瘤患者接受血管内支架植入治疗,分析围手术期并发症发生情况及远期疗效。结果 28例（71.8%）患者表现为短暂性脑缺血发作（TIA）或缺血性脑梗死,共植入支架60枚,其中颈动脉支架33枚,椎动脉支架27枚,12例患者（30.8%）接受多支架植入治疗,1例患者出现局部穿刺点并发症,无一例患者出现围手术期脑卒中、死亡。术后平均随访18.2个月,37例患者（94.9%）病变血管完全恢复正常,35例患者（89.7%）症状治愈或好转。结论 血管内支架植入治疗颈部动脉夹层瘤可以快速有效的恢复血管壁形态,控制或防止脑缺血症状发生,手术相关并发症发生率低,尤其适用于在抗栓治疗无效或脑缺血症状进行性加重的颈部动脉夹层患者。

     

基于OpenGL的钻井三维场景动态仿真

为能在脱离钻井现场的情况下向学员展示钻井操作的工艺流程,开发基于OpenGL的钻井三维场景仿真系统．利用3DSMAX构造复杂的钻井设备模型;在OpenGL平台中调用该模型,并利用双缓存技术控制各三维模型在场景中平滑的运动,实现钻井三维场景的动态仿真．该系统可以逼真地仿真正常钻进、起下钻、卸扣和上卡等多种钻井工艺流程．     

德龙230 m2烧结机厚料层生产实践

德龙烧结厂通过实施生石灰高效消化、提高料温和制粒滚筒优化等改造措施,强化烧结制粒过程,同时配合烧结布料时混合料粒度分布的横向偏析和纵向偏析的优化改造,改善料层透气性,稳定烧结生产顺行,将料层厚度从870 mm逐渐提高到950 mm。实施厚料层烧结后,烧结矿成品率提高0.22%、转鼓强度提高1.31%;固体燃料消耗降低1.03 kg/t,电耗降低4.02(kW·h)/t;烧结烟气CO出口排放浓度由13 500 mg/m³左右稳定控制在6 000～8 000 mg/m³。     

水分对富矿粉烧结制粒的影响机制

富矿粉铁有品位高、杂质少的优点,但粒度较大,制粒效果较差。水分是影响烧结制粒的关键因素,研究了水分对富矿粉烧结制粒过程及料层透气性的影响,并提出了制粒小球破损机制的表征方法。通过对比分析制粒小球的湿强度、干强度和抗脱粉性能,获得了不同混合料水分条件下制粒小球长大模式及破损机制。研究结果表明：随混合料水分含量的增加,混合料制粒效果明显得到改善,颗粒长大指数GI增加,制粒小球粒度增大,粒度大于3 mm占比均明显增多,粒度小于1 mm占比降低,料层透气性也得到改善。不同粒级制粒小球内水的存在状态不同,粒度在3～8 mm制粒小球中液桥主要呈毛细管状分布,颗粒之间粘结力较大,制粒小球呈滚雪球模式长大,粘附层联结紧密,而粒度大于8 mm制粒小球主要以随机或非随机粘合模式长大,水在颗粒间的液桥多以液滴状存在,颗粒间粘结力较弱,易发生破损,因此在水分含量较高时制粒小球干强度KI降低。并通过对比分析运输和干燥过程制粒小球抗脱粉性能B₁和B₂,获得当混合料水分质量分数超过7.5%时,制粒小球破损主要受烧结料层的热气流冲击作用。综合考虑制粒效果和料层的透气性,富矿...     

基于记忆机制的视觉信息处理认知建模

受人类认知环境方式的启发,将人类记忆机制引入到视觉信息处理过程,提出一种基于记忆机制的视觉信息处理认知模型,用于模拟人脑的一些认知过程。该模型主要包括5个部分:信息粒、记忆空间、认知行为、信息传递规则和决策过程。根据人脑三阶段记忆模型定义3个记忆空间:瞬时记忆空间、短时记忆空间和长时记忆空间,分别用于存储当前的、临时的和永久的视觉信息。该模型可记住或遗忘曾经出现过的场景,从而使其能快速适应场景变化。将其应用于计算机视觉研究中的两个关键问题:背景建模与运动目标跟踪。实验结果表明,该模型能较好解决复杂场景下背景或目标姿态突变以及目标被严重遮挡等问题。     

基于人类记忆模型的粒子滤波鲁棒目标跟踪算法

当目标被场景中的物体或其它运动目标遮挡,或者目标姿态发生很大改变时,粒子滤波器就会失效。为解决这类问题,受人类记忆机制的启发,文中将人类记忆模型引入到粒子滤波器模板更新过程,提出一种基于记忆的粒子滤波器。每个模板都要经过瞬时记忆、短时记忆和长时记忆3个空间的传输和处理。该粒子滤波器能记住曾经出现的目标模板,从而能更快地适应目标姿态的变化。实验结果验证了该算法的有效性。