王闯
- 作品数：21 被引量：41H指数：3
- 供职机构：东北石油大学更多>>
- 发文基金：黑龙江省自然科学基金国家自然科学基金中央级公益性科研院所基本科研业务费专项更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术石油与天然气工程电子电信更多>>
- 基于迁移学习LSTM的长输油管道泄漏实时检测系统
- 本发明属于油田生产设备技术领域，具体涉及一种基于迁移学习LSTM的长输油管道泄漏实时检测系统，包括以下步骤：1、通过长输油管道泄漏实验平台采集数据，包含正常数据和泄露数据，通过数据训练，使LSTM网络检测准确率达到达95...
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- 基于事件触发的全信息粒子群优化器及其应用被引量：3
- 2023年
- 针对标准粒子群优化算法存在早熟收敛和容易陷入局部最优的问题,本文提出了一种基于事件触发的全信息粒子群优化算法(Event-triggering-based full-information particle swarm optimization,EFPSO).首先,引入一类基于粒子空间特性的事件触发策略实现粒子群优化算法(Particle swarm optimization,PSO)的模态切换,更好地维持了算法搜索和收敛能力之间的动态平衡.然后,鉴于引入历史信息能够降低算法陷入局部最优的可能性,提出一种全信息策略来克服PSO算法搜索能力不足的缺陷.数值仿真实验表明,EFPSO算法在种群多样性、收敛率、成功率方面优于其他改进的PSO算法.最后,应用EFPSO算法对变分模态分解(Variational mode decomposition,VMD)去噪算法进行改进,并在现场管道信号去噪取得了很好的效果.
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- 关键词：去噪算法
- 一种大广角鱼眼镜头的立体标定设备及标定方法
- 一种大广角鱼眼镜头的立体标定设备及标定方法，涉及鱼眼镜头的标定领域。为解决当对标志点覆盖率较大的图像标定，由于图像边缘位置的标志点畸变强度较大，导致传统的鱼眼相机模型无法标定以及解决现有标定法中需要多次拍摄标定板的问题。...
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- 渤海NB35-2油田调驱剂筛选及其性能评价
- 渤海油田稠油储量十分巨大，受沉积环境影响，渤海油藏不仅原油黏度和密度较高，而且非均质性比较严重，加之边水和底水干扰，水驱开发突进现象十分严重，采收率通常不到18%。因此，必须筛选出一种性能较优的调驱剂，增加油水流度比，且...
- 王闯
- 关键词：稠油聚合物凝胶调驱驱油效果模糊综合评判
- 文献传递
- 改进VMD算法在管道泄漏检测中的应用被引量：9
- 2020年
- 针对VMD(Variational Mode Decomposition)算法分解后的有效模态分量选择困难以及去噪效果不理想的问题,提出了一种改进的VMD算法。将VMD算法和相关系数以及峭度结合选择有效模态分量,利用小波变换去除筛选后分量的高频噪声,最后将有效模态分量与滤波后的模态分量进行重构。实验结果表明,与其他算法相比,改进的VMD算法能较精确地选取有效模态分量,具有较好的去噪效果,验证了在管道泄漏检测中的有效性。
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- 关键词：相关系数峭度小波变换管道泄漏检测
- 一种石油管道故障诊断方法及系统、存储介质和石油管道故障诊断设备
- 一种石油管道故障诊断方法及系统、存储介质和石油管道故障诊断设备，属于管道故障诊断与分类技术领域，用以解决现有的智能方法在数据类别非均衡情况下无法达到高准确率的问题，包括步骤如下：步骤一，利用传感器采集不同泄漏程度以及正常...
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- 改进的PSO-VMD算法及其在管道泄漏检测中的应用被引量：8
- 2021年
- 针对变分模态分解(VMD:Variational Mode Decomposition)算法分解后有效模态分量选择困难以及去噪效果不理想等问题,将粒子群(PSO:Particle Swarm Optimization)与VMD算法结合,提出一种基于混沌和Sigmoid函数改进PSO的优化算法。利用改进的PSO算法优化VMD的分解模态数k和惩罚因子α,进行模态分解,然后计算各模态分量概率密度函数与信号概率密度函数之间的欧氏距离(ED:Euclidean Distance),选取有效模态分量重构信号。实验结果表明,该算法与VMD-CORR(Variational Mode Decomposition-Correlation Coeffificient)算法和EMD-ED(Empirical Mode Decomposition-Euclidean Distance)算法相比,仿真信号和实际管道泄漏信号都得到了较好的去噪效果,并验证了其在管道泄漏检测中的有效性。
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- 关键词：SIGMOID函数欧氏距离管道泄漏检测
- 管道故障诊断方法及系统、存储介质和管道故障诊断设备
- 管道故障诊断方法及系统、存储介质和管道故障诊断设备，属于机械故障检测与诊断技术领域，用于解决现有的智能诊断模型在小样本、不平衡数据集下准确率较低的问题。技术要点：利用传感器采集管道故障数据以及正常数据，组成真实数据集；构...
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- 一种基于改进Swin Transformer的砂岩显微图像分类方法及系统
- 一种基于改进Swin Transformer的砂岩显微图像分类方法及系统，涉及基于人工智能的地质与油气勘查领域。本发明是针对砂岩图像本身的复杂纹理特性、类别间的微妙差异以及训练样本分布的不均衡性，利用现有的深度学习方法无...
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- 基于贝叶斯单源域领域泛化算法的天然气管道故障智能诊断
- 2024年
- 基于深度学习算法的故障智能诊断模型已被广泛应用于天然气管道运输安全领域,然而管道通常处于准稳态,使得训练集中的故障样本量受限。为此,针对天然气管道故障诊断中因训练集故障样本量有限,导致难以准确诊断的问题,提出了一种基于贝叶斯单源域领域泛化(BSDG)算法,部署了一种攻击防御策略,通过在攻击阶段明确伪目标域增强路径,并在防御阶段引导模型参数的后验分布向伪域样本得分更高的方向调整,增强模型在面对不同域扰动时的适应性和鲁棒性。研究结果表明:(1)基于贝叶斯网络建立的非定向攻击模型确保伪域样本既保留了与源域的相关性,又引入了足够的域差异来模拟潜在的目标域,由此提升了多源域和单源域设置下的领域泛化诊断准确率;(2)测试结果显示,BSDG算法在多源域泛化任务及两项单源域泛化任务中,相较于性能最优的对比算法,其准确率分别提高了9.79%、5.09%和27.98%;(3)裕度差异损失通过在学习决策边界的过程中引入不确定性,令分类器可以灵活且有效应对频繁的分布变化,显著性测试结果表明BSDG算法在多数场景下显著优于先进对比算法;(4)贝叶斯神经网络通过在权重上引入不确定性,有效提升了BSDG算法的泛化稳定性。结论认为,BSDG算法通过使用基于贝叶斯推理的攻击防御策略,有效扩展了源域模型的决策边界,解决了实际场景数据匮乏导致的深度神经网络泛化能力差的问题,为样本受限情形下的天然气管道故障诊断模型设计提供了理论支撑。
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- 关键词：天然气管道故障智能诊断贝叶斯神经网络小样本问题泛化能力
