基于功能原理的有杆抽油系统的数学建模及诊断

针对在原油开采中广泛使用的有杆抽油系统,分析悬点运动规律,根据悬点处的实测位移数据和荷载数据,绘制悬点示功图.通过Fourier级数展开和有限差分两种方法求解Gibbs模型,将悬点示功图转化为杆上任意点的示功图,由此确定地下深处的泵功图.建立了基于泵功图曲线曲率及其变化率的特征信息提取模型和面积判别模型,提取泵功图特征信息,进行油井产量预测与混入气体故障诊断.建立了基于抽油杆重力与浮力作用原理分析的两种改进Gibbs模型,同时基于建立的能量守恒的阻尼系数计算模型对阻尼系数进行了求解.     

基于示功图理论的有杆泵采油产液量计算

针对油田有杆抽油系统,利用Gibbs一维带阻尼的波动方程数学模型将悬点示功图转化为泵功图,并提出了两个估算油井产液量的数学模型.经实际数据验证表明,泵功图相对于悬点示功图向下平移了一段距离,消除了抽油杆柱对抽油泵工况分析的影响;两种产液量估算模型能较好的估算油井产液量;具有一定的适用性和可靠性.     

有杆抽油系统的数学建模及诊断

以有杆抽油系统作为研究对象,定量描述了四连杆结构抽油系统中光杆悬点的运动规律,给出了悬点在一个冲程中的位移函数、速度函数、加速度函数的表达式.分析利用Gibbs模型将题中给出的悬点示功图转化为泵功图,并利用泵功图对附件1、2中的油井产液量进行估算,最后理论推导了阻尼系数计算方法.     

基于Gibbs模型的有杆抽油系统泵功图的研究

有杆抽油系统是油气田开发中占主导地位的采油设备,而泵功图的确定对于判断井的工作状态具有重要意义.从Gibbs方程出发,建立了泵功图的求解模型;通过数据的预处理、数字化图版及MATLAB编程等方法,将悬点示功图转化为井下泵功图;利用有效冲程法和面积法建立了产量计算模型,通过比较推荐使用有效冲程法.同时,对比于常规的诸多假设下推出的阻尼系数,从方程本身和数据的利用出发,用差分反解得出阻尼系数,很好地避免了因假设带来的不完备性,从而较好地指导实际应用.     

基于PGH矩改进SURF算法的工业散料识别研究

针对工业散料识别过程中图像特征匹配率低的问题,提出一种基于PGH矩的改进SURF图像匹配算法.首先,研究Gaussian-Hermite矩,将其扩展到复数空间中,推导出Polar-Gaussian-Hermite矩;其次,利用升降算符法计算图像PolarGaussian-Hermite矩,获得新的特征向量;最后,将原始图像提取的特征点和模板图像进行准确匹配得到最优匹配结果.实验结果表明算法能够解决缩放、旋转和曝光情况下工件匹配问题,误匹配率8%左右,满足工业散料识别系统的准确性和实时性要求.     

基于方向多尺度变换和统计建模的纹理分类方法

纹理是图像分析和识别中经常使用的关键特征, 而小波变换则是图像纹理表示和分类中的常用工具. 然而, 基于小波变换的纹理分类方法常常忽略了小波低频子带信息, 并且无法提取图像纹理的块状奇异信息. 本文提出小波子带系数的局部能量直方图建模方法、轮廓波特征的Poisson 混合模型建模方法和基于轮廓波子带系数聚类的特征提取方法, 并将其应用于图像纹理分类上. 基于局部能量直方图的纹理分类方法解决了小波低频子带的建模难题, 基于Poisson 混合模型的纹理分类方法则首次将Poisson 混合模型用于轮廓子带特征的建模, 而基于轮廓波域聚类的纹理分类方法是一种快速的分类方法. 实验结果显示, 本文所提出的三类方法都超过了当前典型的纹理分类方法.     

一种基于二进提升方案的医学图像增强

通过分析和研究二进提升方案,得到一种新的提升二进小波滤波器的构造方法.以新的B-样条二进小波作为初始二进小波滤波器,结合二维6 trous算法对原始医学图像进行多层分解,根据分解后系数特点,一方面对不同级数的高频系数利用单阈值和双阈值函数增强,对低频子带系数用线性拉升来扩大图像的整体对比度.另一方面结合消失矩条件,调整滤波器的提升参数,构造了具有线性相位、紧支撑、高阶消失矩及有限长的单位脉冲响应的提升二进小波,并将其与初始二进小波滤波器增强后图像进行比较.仿真结果表明提升后的滤波器对于对比度低、弱光照图像比初始滤波器的增强效果有了进一步提高,噪声放大问题有明显改善,更好地突出图像边缘特征、保留了图像更多细节信息.     

基于多特征与卷积神经网络的SAR图像分类方法

针对合成孔径雷达图像的分类优化方法,提出一种基于多特征与卷积神经网络的SAR图像分类方法Canny-WTD-CNN.将Canny算子提取的边缘特征,与小波阈值去噪法提取的小波特征进行自适应融合,作为卷积神经网络的输入;以softmax为分类器,对SAR图像进行分类识别检测.最后利用MSTAR公开数据集的三类目标数据进行试验,并给出该方法与其他方法结果的对比,表明该方法的有效性,识别率达到99.14%.     

一种新的有杆抽油泵功图诊断模型及计算方法

通过对多级杆柱上的微元体进行动力学分析,对现有的Gibbs模型进行了改进,建立了一个新的有杆抽油泵功图诊断数学模型.采用隐式差分格式和变步长有限差分格式对模型进行求解,得到了接箍上、下分界面处和抽油杆均质段任意位置处的位移及载荷表达式,推导了等效阻尼系数的计算公式,建立了相应的迭代算法来计算井下泵功图.以某油井地面示功图为例,利用该模型进行了实例计算,与Gibbs方法对比结果表明,该模型及算法得到的泵功图更接近实际.     

一种基于物体质心的图像自动化校准方法

图像校准是将任意相邻两图像都具有公共部分的一列图像合成一副全图的图像处理过程.而图像自动化校准的难点在于对一组图像公共部分特征信息的提取和自动匹配,尤其是自动匹配和图像校准的误差分析.本文基于放射变换不变性,给出了一种基于特征信息质心的自动匹配方法,与目前国际上主流特征提取和特征校准方法相比,本文方法较准确,且适用于卫星图片及一些MRI和CT 图片.本文方法的另一优点是具有线性计算复杂度.     

基于学习—遗忘效应的生产率降低损失索赔研究

建设工程项目很多具有重复性施工的特点,本文利用这种特点将学习-遗忘效应应用到平衡作业线(LOB)方法中,分析因为工程中断造成生产率的降低的现象,认为因生产率降低而导致工程工期的延长实际上超过工程实际中断的时间,最后以一个工程案例来说明分析过程.     

More on cancellative semigroups on manifolds

Communicated by D.R.Brown     

A counterexample on contractible transformations on graphs

Ivashchenko proposed the study of contractible transformations on graphs because of their applications to computer image analysis, theory of molecular spaces, and digital topology. He published five papers on this subject. Contractible transformations have recently been applied to topological data analysis. This paper presents a counterexample to several results that appeared in one of Ivashchenko’s works.     

基于SMMC模型的数据多流形结构分析研究

采用混合多流形谱聚类模型(SMMC)对独立子空间、非独立子空间,非线性良分离及非线性交叉等流形聚类中的四种典型数据进行聚类,并与其他流形聚类方法进行比较,发现SMMC模型聚类效果良好且具有强鲁棒性和泛化能力.将SMMC模型运用于具有混合多流形结构的工件外部边缘轮廓进行聚类,结果显示SMMC模型能够很好的将其分为三类.针对SMMC模型复杂度高、选取参数困难及运行时间长的问题,提出了基于模拟退火遗传算法SMMC模型,结果发现改进后的模型能够大大缩短运行时间.     

Remark on the weierstrass points on curves

We give a treatment of the Weiertrass points of curves which is a little different from the treatment by Laksov. We introduce the notion of theith weight which makes the treatment easier and gives an algorithm for computing the gap sequence of an effective divisor and the weight at a point. Supported in part by NNSF of China.