面向智能油田的集输管网工艺模拟软件研制

针对集输管网多相输送体系、不同拓扑结构及输送工艺在数字油田智能化建设中的仿真模拟需求,基于图论方法和管网对象设计了可表示复杂连接关系的通用管网数据结构,耦合流动单元水热力数学模型与节点平衡关系建立了普适性的管网非线性方程组,提出了鲁棒性高的求解方法。以油田集输工艺设计、运行及优化等场景中独立使用或在综合管理系统中集成应用为目标研制了计算软件,通过对比商业软件计算结果,验证了所开发软件的适应性和准确性,同时从工程实用方面探讨了其应用前景。     

浅析花香白茶品质特征及工艺提升

宁德市自2013年开始以高香型茶树品种制作花香白茶,获消费者青睐。文章通过分析宁德市第八届茶王赛上选送的花香白茶品质,总结出提高花香白茶品质的技术要点。     

基于CNN的小麦籽粒完整性图像检测系统

为了快速、准确识别小麦籽粒的完整粒和破损粒,设计了基于卷积神经网络(CNN)的小麦籽粒完整性图像检测系统,并成功应用于实际检测中。采集完整粒和破损粒两类小麦籽粒图像,对图像进行分割、滤波等处理后,建立单粒小麦的图像数据库和形态特征数据库。采用LeNet-5、AlexNet、VGG-16和ResNet-34等4种典型卷积神经网络建立小麦籽粒完整性识别模型,并与SVM和BP神经网络所建模型进行对比。结果表明,SVM和BP神经网络所建模型的验证集识别准确率最高为92. 25%; 4种卷积神经网络模型明显优于两种传统模型,其中,识别性能最佳的AlexNet的测试集识别准确率为98. 02%,识别速率为0. 827 ms/粒。基于AlexNet模型设计了小麦籽粒完整性图像检测系统,检测结果显示,100粒小麦的检测时间为26. 3 s,其中,图像采集过程平均用时21. 2 s,图像处理与识别过程平均用时为5. 1 s,平均识别准确率为96. 67%。     

改性尿素追施对冬小麦和夏玉米季氮素挥发和淋溶的影响

以NBPT(N-丁基硫代磷酰三胺)和DMPP(3,4-二甲基吡唑磷酸盐)为复合抑制剂,利用转鼓喷涂工艺,开发出新型复合型抑制剂涂覆尿素肥料,采用扫描电镜和能谱仪分析其涂覆效果。通过田间试验系统对比评价了追施不同氮肥对调控氮素的特征效果。试验设置5个处理:(1)不施氮肥(CK);(2)农民习惯追施尿素(CU);(3)优化追施尿素(CUU);(4)优化追施抑制剂涂覆尿素(CUY1);(5)优化追施抑制剂涂覆尿素(CUY2)。在夏玉米喇叭口期、冬小麦拔节期追施氮肥后的15天内进行田间原位连续动态观测。电镜和能谱结果表明,复合抑制剂均匀涂覆于尿素表面,形成薄而致密、光滑的涂覆层,该涂覆层均匀分布有磷和硫2种元素,表明复合抑制剂与尿素已有效结合。田间试验结果表明,在同等优化施氮量下与普通尿素相比,夏玉米和冬小麦季追肥后CUY1和CUY2处理氨挥发分别降低55.19%,32.15%和52.46%,39.43%。夏玉米季追肥后,0-20 cm土层CU、CUU处理土壤硝态氮含量于第5天达到峰值,到后期已显著低于CUY1、CUY2处理,CUY2处理稳定硝态氮的效果更好。冬小麦季追肥后,0-20 cm土壤硝态氮含量CU、CUU处理分别在第5,3天达到峰值,CUY1、CUY2处理于第11天达到峰值后,硝态氮含量已显著高于相同施氮量的CUU处理。在保证产量和净收益的同时,抑制剂涂覆尿素显著降低了追施氮素的氨挥发和淋溶损失浓度,其中冬小麦季CUY1处济效益较好,夏玉米季CUY2调控氮素的效果最佳,减少向下淋溶的效果明显。     

基于厘米级无人机影像的水土保持措施精准识别

基于厘米级高分辨率无人机影像,应用面向对象方法(Object-Based Image Analysis, OBIA)对吉林省伊通县椽子沟流域的横坡改垄、地埂植物带、生态恢复乔木林、生态恢复草地等水土保持措施进行自动精准识别。应用超绿指数(Excess Green Index,ExG)、超红指数(Excess Red Index,ExR)、归一化差异指数(Normalized Difference Index,NDI)等光谱指数,形状的主方向、形状指数等形状特征,均值(Mean)、方差(Variance)、对比度(Contrast)等纹理特征进行措施的特征提取。结果表明:研究区水土保持措施识别的总体精度可达91.24%,Kappa系数为0.87;对垄台、垄沟等线性水土保持措施总体精度可达72.33%,Kappa系数为0.63。基于厘米级无人机影像,应用面向对象方法基本可实现对黑土区水土保持措施的精准识别,也可对垄台垄沟等线性措施进行自动识别,研究结果可为水土保持措施实施范围及完好程度的动态监测提供参考依据。     

升金湖湿地生态系统健康评价与越冬候鸟的响应

湿地生态环境及越冬水禽是升金湖自然保护区主要保护对象,其生态系统健康评价对生态系统修复及越冬水禽数量的恢复具有重要意义。利用ERDAS软件将1986、1990、1995、2000、2004、2008、2011及2015年共计8个年份冬季的TM影像数据解译划分为8种景观类型,用FRAGSTATS软件计算出各个年份的景观指标。根据升金湖湿地压力、状态、响应3方面选取10个指标,构建了升金湖湿地生态系统健康评价指标体系,利用逻辑斯蒂增长曲线模式(Logisticgrowthmodel)对这些单项指标进行评价,然后运用层次分析(AHP)的方法确定各个单项因子在指标体系中的权重,最后对1986到2015年升金湖湿地生态系统运用综合评价模型进行综合的评价分析。2015年升金湖生态系统健康综合评价值为0.430,属于亚健康的状态,应及时加强升金湖湿地生态保护措施。通过1995年与2015年对比得知人口密度增长10%以上,人类干扰指数增长了6.685,人类的干扰压力是导致湿地功能下降的主要因素;从状态分析与响应分析可以看出升金湖湿地修复功能处于不稳定的状态。通过越冬候鸟数量与湿地生态系统健康的关系可以看出越冬侯鸟数量的变化是随着湿地的生态系统健康评价状况变化而变化。     

中国图书馆电子资源联盟采购的实践与思考

[目的/意义]梳理国内图书馆电子资源联盟采购现状,剖析存在问题,提出改进建议。[方法/过程]结合不同类图书馆采购联盟的发展背景、用户需求及客观现实条件,阐述不同类图书馆联盟采购的发展概况,深入分析组织管理架构、采购流程及经费分摊方式等,总结特色亮点,剖析存在的短板或问题。借鉴国内外图书馆联盟采购典型案例和相关研究成果,结合国内图书馆在经费及平台方面的客观实际,分别从6方面提出对策与建议。[结果/结论]建立并完善相关运作机制;优化价格模式、拓展筹资渠道;综合内容、使用和服务等多维数据建立电子资源评价指标体系;深度整合联盟内部资源,构建统一信息交流平台建设;提高法律意识,捍卫长期保存与永久使用权;重视多方合作、灵活组建不同类型联盟、增强竞争实力等,是有效提升图书馆联盟采购效益的良策。     

基于循环残差注意力的群养生猪实例分割

目的 在群养环境下，实现生猪粘连、杂物遮挡等不同条件下生猪个体的高精度分割。方法 对真实养殖场景下的8栏日龄20~105 d共45头群养生猪进行研究，以移动相机拍摄图像为数据源，并执行改变亮度、加入高斯噪声等数据增强操作获取标注图片3 834张。探究基于2个骨干网络ResNet50、ResNet101与2个任务网络Mask R-CNN、Cascade mask R-CNN交叉结合的多种模型，并将循环残差注意力(RRA)思想引入2个任务网络模型中，在不显著增加计算量的前提下提升模型特征提取能力、提高分割精度。结果 选用Mask R-CNN-ResNet50比Cascade mask R-CNN-ResNet50在AP_0.5、AP_0.75、AP_0.5-0.95和AP_{0.5-0.95-large}指标上分别提升4.3%、3.5%、2.2%和2.2%；加入不同数量的RRA模块以探究其对各个任务模型预测性能影响，试验表明加入2个RRA模块后对各个任务模型的提升效果最为明显。结论 加入2个RRA模块的Mask R-CNN-ResNet50模型可以更精确、有效地对不同场景群养生猪进行分割，为后续生猪身份识别与行为分析提供模型支撑。     

基于SegNet模型的高原鼠兔的图像分割

针对高原鼠兔图像目标尺寸小、背景复杂、特征不显著、基于活动轮廓的图像分割模型无法有效分割的问题，采用基于卷积神经网络的SegNet语义模型对高原鼠兔图像进行分割：首先将采集的高原鼠兔图像进行预处理，尺度归一化后制作成与Pascal VOC数据集格式一致的数据集；然后将数据集分为训练集与测试集，采用训练集对SegNet模型训练，测试集对模型进行分割测试。对高原鼠兔图像分割的试验结果表明：与基于活动轮廓的Chan_Vese模型相比，基于卷积神经网络的SegNet模型对高原鼠兔图像分割时的交并比、平均像素精度、Dice相似性指数和Jaccard指数分别提高了68.33%、9.35%、30.61%和47.98%，过分割率和欠分割率分别降低了87.20%、16.52%。     

基于RGB颜色空间的早稻氮素营养监测研究

针对双季稻区水稻过量施肥带来环境污染和成本提高问题,设计不同品种氮肥梯度大田试验,应用数码相机获取早稻冠层数字图像,研究不同色彩参数及早稻氮素营养指标的时空变化特征,以期确立双季早稻氮素营养预测模型。结果表明:不同品种同一氮肥处理下图像色彩参数差异不大;拔节期数字图像参数对氮素营养指标敏感;模型构建结果显示,图像参数INT与水稻氮素营养指标构建的模型决定系数(R2)最大,模型预测效果最佳,R2分别为0.895 7和0.924 7;进一步采用多元回归分析和BP神经网络分析法进行预测,预测效果均较好。对预测结果进行检验,发现品种对于模型的构建影响不大,以BP神经网络分析法构建的叶片氮浓度(LNC)模型和以INT为敏感色彩参数构建的叶片氮积累量(LNA)回归模型效果最优,而多元回归分析方法则效果不佳。早稻冠层RGB颜色空间敏感参数与氮素营养指标间相关性较好,可以实现氮素营养的无损监测诊断。