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公开(公告)号：CN105426577B
公开(公告)日：2018-06-26
申请号：CN201510732426.0
申请日：2015-11-02
Applicant: 东北石油大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明涉及一种大型原油浮顶储罐非稳态传热过程数值模拟方法，解决了现有数值模拟研究无法全面反映相关因素对大型浮顶油罐温度场的影响规律的问题。具体采用网格生成技术建立的大型浮顶原油储罐内油品传热过程的数学模型，能够最大限度地保证数值模拟过程与实际工况相吻合；并运用迭代的方法对该模型进行求解，其具有简单、灵活以及通用性强的特点，容易在计算机上实现，既能保证计算效率，又能节约时间。
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公开(公告)号：CN105804718A
公开(公告)日：2016-07-27
申请号：CN201610147149.1
申请日：2016-03-15
Applicant: 东北石油大学
Abstract: 本发明涉及的是一种分析近井地带及射孔炮眼处油水乳化行为的方法，其为：一、获取任一产液量油井或同一油井资料；二、将实际层段的常规“螺旋式”射孔按同一径向平面定位处理，确定射孔数量；三、建立根等效圆管，把近井地带径向区域等效成由若干根充满储层岩石颗粒、规格尺寸一致的圆管排列形式，所有经由地层孔隙渗流到井眼的油藏内油水介质均匀地分配至这些圆管中流动；四、确定等效圆管的有效流通截面积；五、计算油水混合物任一等效圆管流场中的剪切能；六、重复步骤一至五得到剪切能；七、统计分析所定量各生产工况下的剪切能；八、根据统计分析的剪切能高低变化，制定生产过程中化学破乳剂的投加周期与节点。本发明应对近井地带及射孔炮眼处这一不可及区域油水乳化行为难以辨识的问题。
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公开(公告)号：CN118500730B
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202410619030.4
申请日：2024-05-18
Applicant: 东北石油大学
IPC: G01M13/045 , G06N3/0455
Abstract: 本发明涉及的是一种基于改进Swin‑T的智能风力发电轴承故障诊断方法，它包括：现场实时采集主轴滚动轴承的声发射信号；将步骤一采集的滚动轴承的声发射信号去噪，基于FBank的主轴滚动轴承声发射信号特征提取，将得到的FBank特征数据映射到二维图像当中，构建声发射图像数据集；Swin‑Transformer模型中加入并行注意力机制CBAM和SKNet，得到AD模型，将AD模型插入到Swin‑Transformer模型中得到AD‑Swin‑T模型；利用AD‑Swin‑T模型对构建的声发射图像数据集进行识别。本发明将轴承信号转化为FBank特征输入模型，有效实现了低速重载轴承的精准故障检测。
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公开(公告)号：CN118503756B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410626365.9
申请日：2024-05-20
Applicant: 东北石油大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/213 , G06F18/23 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G10L25/03 , G10L25/30
Abstract: 本发明涉及的是基于时空聚类和通道注意力风电变桨轴承损伤识别诊断方法，它包括：采集连续运转的风电变桨轴承声发射数据；对声发射数据进行时空聚类，生成时空聚类故障图谱；对采集得到的声发射数据集进行划分；对划分好的声发射数据集进行梅尔频谱转换，生成梅尔频谱图谱数据集；对梅尔频谱图谱图像集进行预处理，随机分为源域数据集和目标域数据集；在残差网络中加入LMMD，生成深度子域自适应网络DSAN；插入通道注意力机制SE，生成AMDSAN；将目标域声发射信号加入高斯白噪声，选取最优的AMDSAN；使用AMDSAN对声发射样本梅尔谱图进行损伤模式识别。本发明可以实现轴承的在线损伤监测，诊断精度和效率都有显著提高。
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公开(公告)号：CN105426577A
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201510732426.0
申请日：2015-11-02
Applicant: 东北石油大学
IPC: G06F17/50
CPC classification number: G06F17/5036
Abstract: 本发明涉及一种大型原油浮顶储罐非稳态传热过程数值模拟方法，解决了现有数值模拟研究无法全面反映相关因素对大型浮顶油罐温度场的影响规律的问题。具体采用网格生成技术建立的大型浮顶原油储罐内油品传热过程的数学模型，能够最大限度地保证数值模拟过程与实际工况相吻合；并运用迭代的方法对该模型进行求解，其具有简单、灵活以及通用性强的特点，容易在计算机上实现，既能保证计算效率，又能节约时间。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118500730A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410619030.4
申请日：2024-05-18
Applicant: 东北石油大学
IPC: G01M13/045 , G06N3/0455
Abstract: 本发明涉及的是一种基于改进Swin‑T的智能风力发电轴承故障诊断方法，它包括：现场实时采集主轴滚动轴承的声发射信号；将步骤一采集的滚动轴承的声发射信号去噪，基于FBank的主轴滚动轴承声发射信号特征提取，将得到的FBank特征数据映射到二维图像当中，构建声发射图像数据集；Swin‑Transformer模型中加入并行注意力机制CBAM和SKNet，得到AD模型，将AD模型插入到Swin‑Transformer模型中得到AD‑Swin‑T模型；利用AD‑Swin‑T模型对构建的声发射图像数据集进行识别。本发明将轴承信号转化为FBank特征输入模型，有效实现了低速重载轴承的精准故障检测。
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公开(公告)号：CN117058443B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202310930882.0
申请日：2023-07-26
Applicant: 东北石油大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及的是一种基于改进残差收缩网络的管道漏磁图像识别方法，它包括：采集某长输油气管道的漏磁图像；对漏磁图像数据集进行旋转、剪裁、缩放、镜像图像变化后，生成漏磁图像数据集；对漏磁图像数据集进行图像预处理，并将预处理后的漏磁图像数据集随机分为训练集和测试集；采用迁移学习的方法，并在神经网络结构中加入不同的注意力机制，得到注意力模型AM；将训练集图像分别加入高斯噪声和椒盐噪声来模拟噪声干扰，向注意力模型AM中插入残差收缩网络DRSN,构成AM‑DRSN50基础模型；利用AM‑DRSN50基础模型对管道漏磁图像进行识别。本发明可以极大地减少人为因素的影响，显著提高识别的准确率和可靠性。
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公开(公告)号：CN106908589B
公开(公告)日：2018-06-15
申请号：CN201710109600.5
申请日：2017-02-27
Applicant: 东北石油大学
IPC: G01N33/28
Abstract: 本发明涉及的是定量表征含蜡原油蜡晶聚集试验装置及其定量表征方法，其中定量表征含蜡原油蜡晶聚集试验装置的程控浴槽与循环水套连接；惰气压力源连接隔水式铜制剪切罐；隔水式铜制剪切罐锥度为1:2，循环水套环绕在隔水式铜制剪切罐外，隔水式铜制剪切罐出油管线依次连接电磁阀和微量柱塞泵，微量柱塞泵出口管末端管口设置在载玻片上方，载玻片设置在冷热台上，冷热台外接标配图像采集系统的偏光显微镜；电磁阀、微量柱塞泵、剪切传动系统、偏光显微镜、温度传感器、压力传感器均连接到数据采集与控制系统。本发明解决了现有技术对蜡晶图像摄取时不能同步于含蜡原油所经历的不同水动力条件，以及表征蜡晶聚集行为时会损失图像灰度信息的问题。
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公开(公告)号：CN106908589A
公开(公告)日：2017-06-30
申请号：CN201710109600.5
申请日：2017-02-27
Applicant: 东北石油大学
IPC: G01N33/28
CPC classification number: G01N33/2823 , G01N33/2852
Abstract: 本发明涉及的是定量表征含蜡原油蜡晶聚集试验装置及其定量表征方法，其中定量表征含蜡原油蜡晶聚集试验装置的程控浴槽与循环水套连接；惰气压力源连接隔水式铜制剪切罐；隔水式铜制剪切罐锥度为1:2，循环水套环绕在隔水式铜制剪切罐外，隔水式铜制剪切罐出油管线依次连接电磁阀和微量柱塞泵，微量柱塞泵出口管末端管口设置在载玻片上方，载玻片设置在冷热台上，冷热台外接标配图像采集系统的偏光显微镜；电磁阀、微量柱塞泵、剪切传动系统、偏光显微镜、温度传感器、压力传感器均连接到数据采集与控制系统。本发明解决了现有技术对蜡晶图像摄取时不能同步于含蜡原油所经历的不同水动力条件，以及表征蜡晶聚集行为时会损失图像灰度信息的问题。
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公开(公告)号：CN119625283A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510009850.6
申请日：2025-01-03
Applicant: 东北石油大学三亚海洋油气研究院
IPC: G06V10/25 , G06N3/0464 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G01N27/83
Abstract: 本发明提供了一种基于改进YOLOv8的长输管道漏磁缺陷检测方法及系统，属于管道安全检测领域，包括获取长输管道的漏磁图像数据，对图像数据进行缺陷标注，得到数据集。在原始YOLOv8网络模型的骨干网络中引入轻量级SPD‑Conv模块，颈部结构中添加CBAM注意力模块，用ECIOU_LOSS损失函数替换原模型中的损失函数，构成改进的YOLOv8模型，在数据集按比例选取部分数据输入模型进行训练，得到管道检测模型。将待检测的图像输入管道检测模型中，输出该图像中的缺陷信息及其缺陷位置。本发明通过改进的YOLOv8网络模型，有效减少了人为因素对漏磁缺陷检测的影响，显著提升了对长输管道漏磁缺陷检测的准确率和可靠性。
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