基于原油配比混合实验的显微荧光光谱特征研究

显微荧光光谱已经成为流体包裹体系统测试分析中较为成熟的一项技术,可用于区分不同类型的原油与油包裹体,从而为研究含油气盆地的油气成藏历史提供重要依据。不同来源的原油在运聚的过程中可能会发生不同程度的混合作用,为了有效识别这一类地质过程,基于不同比例的原油配比混合实验,研究原油混合后的显微荧光光谱的具体变化特征。结果表明: 原油混源使得显微荧光光谱参数λ_max,QF-535和CIE-XY发生了非线性变化,具体表现为混源后原油的荧光光谱参数均介于两个端元油之间,混源油中某一端元油的比例越大,其荧光光谱参数越靠近这一端元油。在CIE-XY色品图中主要表现为非线性渐变的荧光颜色特征。光谱谱形的改变主要表现为谱形由“单峰型”变为“双峰型”和“三峰型”,同时主峰波长和次峰波长保留了两个端元油的信息;QF-535与混源比例可建立曲线用来定量计算两端元油的相对贡献度。综合上述荧光光谱参数和谱形的变化特征,利用原油和油包裹体的显微荧光分析,识别出东海盆地西湖凹陷A气田有三种不同类型原油充注,中间还发生了一次原油混源作用,即蓝绿色荧光原油和黄色荧光原油发生了混合,定量计算其混源程度为介于47%~55%。     

高炉围板电渣焊未熔合的分析

(1)简述了管状熔嘴电渣焊的特点。(2)阐明了未熔合产生的原因、预防措施及焊接中一些问题的处理方法。(3)通过实践证明:虽然未熔合是管极熔嘴电渣焊最易出现的焊接缺陷之一,但它是可以避免的。现代大型高炉炉壳围板的焊接采用电渣焊焊接立缝是成功的。     

基于核相关分析算法的情感识别模型

针对目前情感识别模型中存在的识别精度低、速度慢等问题,设计一种基于核相关分析算法的情感识别模型.首先对目前情感识别的研究现状进行分析,找出导致识别精度低的原因;然后提取情感识别的特征,并通过核相关分析算法选择最优情感识别的特征子集,减少情感识别的特征向量数;最后选择高斯混合模型对情感识别的训练集进行建模,并通过具体情感数据集进行仿真实验.实验结果表明,核相关分析算法可有效去除情感识别的不利特征,加快了情感识别速度,提高了情感识别的正确率.     

Performance Prediction of Carbon Fiber Protofilament Based on SAGA-SVR

The existing optimized performance prediction of carbon fiber protofilament process model is still unable to meet the production needs. A way of performance prediction on carbon fiber protofilament was presented based on support vector regression （SVR） which was optimized by an optimization algorithm combining simulated annealing algorithm and genetic algorithm （SAGA-SVR）. To verify the accuracy of the model, the carbon fiber protofilament production test data were analyzed and compared with BP neural network （BPNN）. The results show that SAGA-SVR can predict the performance parameters of the carbon fiber protofilament accurately.