关键词： 钻井液性能   流变性校准   机器学习   鲸鱼优化算法   滑移修正  

摘要： 在钻井作业过程中,准确快速测量钻井液流变性能对于安全高效钻井至关重要。管流法可以实时监测钻井液各项流变性,但壁面滑移现象会严重影响测量的准确性。基于此问题,深入探讨了管流与滑移影响间的关系,并提出了一种基于管流法的流变性校准方法。该方法使用管流式测量方法,对数据使用门尼和正则化方法获得滑移速度,时间加窗形成有序数据,并构建了WOA-SVR滑移速度预测模型,再通过滑移速度对壁面剪切率和广义流性指数进行了修正。最终,校准了钻井液流变参数,流变参数输出值准确度提高了75.01%。该研究成果已在塔里木、新疆、华北等油田应用,仪器测量结果与手动取样分析结果高度吻合,验证了该方法的有效性和实用性。该方法为钻井液性能在线监测系统流变参数的综合评估提供可靠的数据支持,对于提升钻井作业的效率和安全性意义重大。

关键词： 机器学习   高光谱数据   岩石基本质量等级   空间预测   军事地质  

摘要： 精准获取军事地质要素属性信息,可有效支撑战场地质环境保障体系建设,为军事决策提供基础数据保障。传统军事地质要素获取以实地调查或遥感图像人工解译方法为主,在陌生地域数据获取方面,存在成本高、效率低、精度无法确定等问题;利用已知地域数据,采用机器学习、深度学习方法构建高光谱卫星影像军事地质要素属性模型,成为陌生地域数据获取的有效手段。笔者等提出机器学习支持下的岩石基本质量等级预测方法,对陌生地域岩石基本质量等级预测效果良好。在系统收集研究区岩石基本质量等级数据基础上,创建样本数据集,以资源一号02E高光谱卫星数据为数据源,采用SVC、RF、XGBoost、Stacking、Blending和ResNet50机器学习方法,开展陌生地域岩石基本质量等级的预测模型研究。研究结果表明,ResNet50模型为研究区岩石基本质量等级最佳预测模型,预测精度达65.53%,其次为Stacking模型,预测精度为41.53%,预测精度最低的是Blending模型;模型预测结果反映出研究区岩石基本质量等级的空间分异明显,总体呈现出北部岩石基本质量等级较高,以Ⅰ、Ⅱ级为主,西南部岩石基本质量等级较低,以Ⅳ、Ⅴ级为主的空间分布特点;陌生地域岩石基本质量等级以Ⅲ级及以下为主,东北方向岩石基本质量等级较高。研究以期为军事地质数据获取和数据应用提供依据。

关键词： 煤矸识别   机器学习   支持向量机   灰度特征  

摘要： 机器学习方法因资源消耗少和训练速度高等优点在煤矸图像识别中具有重要价值。提出了一种基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的煤矸图像识别方法,以红树梁煤矿的煤矸图像为实验数据集,采用线性核函数SVM进行煤与矸石的自动识别。首先通过图像预处理步骤,包括灰度转换和尺寸调整,优化图像质量;然后,提取图像的灰度特征,并进行标准化处理,使用交叉验证优化训练模型,最终构建出一个高效的SVM分类模型。实验结果表明,所提方法在测试集上的分类准确率达到88%,并在现场应用中展示了良好的性能。该方法为煤矸石的智能化分拣提供了有效解决方案,具有较高的应用前景。

关键词： 产能治理   兼并重组   智能制造   绿色低碳  

摘要： 中国钢铁行业自1996年粗钢产量突破1亿t后,产能规模持续扩张,目前行业已进入粗钢产量达峰与产业结构优化的关键转型期。通过分析美国、日本、欧洲等主要钢铁大国在需求拐点后的应对经验,对比我国钢铁行业产能治理新机制;在此背景下,针对性提出钢铁企业的应对措施,从而为钢铁行业产业结构优化、应对产能达峰挑战以及实现高质量发展提供了理论与实践参考。

关键词： 人工智能   商业银行   风险管理   虚拟员工   数字孪生   黑箱决策  

摘要： 实现实时动态决策和反直觉决策,基于AI算法能力池建立新型组织,以跨模态建模提升风控能力。随着金融服务内容日益复杂化,越来越多的商业银行将智能决策作为首选决策方案。银行管理者利用AI大模型的推理与决策能力实现了更加高效的决策和管理。然而,人工智能在提升效率的同时仍有其局限性,如银行在应用AI技术过程中出现数据孤岛、黑箱决策等问题。如何清除技术赋能产业发展的障碍,充分释放AI技术价值,成为银行业必须审慎思考的课题。

关键词： 高压电气设备   局部放电   在线监测   超高频传感器   人工智能   模式识别  

摘要： 随着智能电网建设的深入推进,高压电气设备的安全稳定运行对电力系统可靠性提出更高要求。局部放电监测作为评估高压电气设备绝缘状态的重要手段,其在线监测技术的研究与应用具有重要意义。针对传统离线检测方法存在的局限性,提出基于超高频传感器和人工智能的局部放电在线监测方案,通过建立放电模式识别模型,实现对设备绝缘状态的实时评估。实验结果表明,该方案的放电识别准确率达95%以上,能有效预警设备绝缘隐患,为预防性维护提供可靠依据。

关键词： 大模型   通信   信访   电子政务   人工智能  

摘要： 随着通信技术的快速发展和用户需求的日益增长,通信行业的信访问题大幅增长、日益复杂。为此,提出一种基于大模型的通信信访智能处理平台设计方案,实现通信信访案件的智能处理,生成较高水平的答复内容。此外,还通过数据脱敏、访问控制、加密存储等措施保障数据安全,通过业务规则引擎和结构化知识库减少模型幻觉和欠拟合问题。实际应用表明,该平台提升了信访处理的效率和准确度,为通信行业的信访管理提供了新的解决方案。

关键词： 虚拟数字人   人工智能   数字化转型   CiteSpace   教育教学   可视化分析  

摘要： 虚拟数字人作为社会数字化转型的一个重要产物和元宇宙的核心要素,蕴含着巨大的发展潜能和融合潜质。研究以中国知网核心合集为数据源,利用CiteSpace 6.2.R6软件对相关文献进行可视化分析,旨在更全面地把握该领域的研究动态和发展趋势。研究结果表明,国内关于虚拟数字人的研究文献数量呈现增长趋势,尤其是在2021年后呈现爆发式增长;研究者及机构间的交流合作较为有限,缺乏领军的核心作者;发文机构以高校的新闻、传媒和艺术类学院为主,而教育教学领域的相关研究机构和学者则相对较少,相关应用研究有待进一步加强;研究热点最初聚焦虚拟数字人的生成改进技术和虚拟偶像的探讨,而后逐渐转向元宇宙背景下的相关议题。因此,打破学术壁垒,促进跨学科合作融合,突破虚拟数字人外形的逼真度和智能交互能力的技术瓶颈,探究虚拟数字人教育教学赋能路径,将成为未来研究的主要趋势。

关键词： 工业软件   智能制造   技术创新   系统开发   降本增效  

摘要： 杨超.前言:工业软件的创新与应用[J].数值计算与计算机应用,2025,46(1):1-2.摘要:工业软件作为现代工业体系的核心支撑,正在有力推动制造、能源、交通等关键领域的数字化转型与智能化升级.随着工业4.0和智能制造的快速发展,工业软件在降本增效、优化设计、提质出新等方面发挥着越来越重要的作用.然而,我国在工业软件的核心技术、自主创新和产业化应用方面仍面临诸多挑战.为了促进工业软件领域的学术交流与技术突破,本专辑聚焦于工业软件的创新算法、系统开发及其在工业场景中的应用,展示了该领域的最新研究成果和前沿进展.

关键词： 拉曼光谱   机器学习   植物油   SG   PLRS   SVM  

摘要： 利用拉曼光谱与机器学习技术相结合的方法,实现小样本混合植物油中单一样本植物油含量的快速定量检测。拉曼光谱能够捕捉植物油的独特光谱特征,通过结合SG平滑和小波降噪技术,可以有效去除背景干扰和噪声影响。此外,采用矢量归一化处理,能够消除因环境因素或仪器条件变化引起的光谱幅度差异。通过连续投影算法(SPA),在高维光谱数据中提取关键特征峰,并对这些特征进行标记。进一步利用偏最小二乘回归(PLSR)和支持向量机(SVM)对光谱样本进行分类分析,并通过交叉验证评估模型性能。实验结果表明,该方法能够实现高效的分类,并在模型预测中展现出较高的准确性和可靠性。