公开(公告)号：CN105913152A

公开(公告)日：2016-08-31

申请号：CN201610226697.3

申请日：2016-04-13

Applicant: 贵州财经大学 ,  北京建筑大学

Inventor： 龙文 ,  梁昔明 ,  焦建军

IPC: G06Q10/04 ,  G06N3/12

Abstract: 本发明公开了一种基于混合遗传算法的油藏生产过程设定点优化方法，属于油藏生产过程优化领域，由两层循环形式组成,内层循环中由改进遗传算法对界约束子问题进行全局寻优以得到下一迭代点,外层循环则修正乘子向量和罚参数向量、检查收敛准则是否满足、重新构造界约束子问题或在收敛准则满足时终止。本发明能有效地处理复杂的非线性约束优化问题，能够对油藏生产过程设定点更加有效的进行优化。

公开(公告)号：CN105913152B

公开(公告)日：2019-09-24

申请号：CN201610226697.3

申请日：2016-04-13

Applicant: 贵州财经大学 ,  北京建筑大学

Inventor： 龙文 ,  梁昔明 ,  焦建军

IPC: G06F17/50

Abstract: 本发明公开了一种基于混合遗传算法的油藏生产过程设定点优化方法，属于油藏生产过程优化领域，由两层循环形式组成,内层循环中由改进遗传算法对界约束子问题进行全局寻优以得到下一迭代点,外层循环则修正乘子向量和罚参数向量、检查收敛准则是否满足、重新构造界约束子问题或在收敛准则满足时终止。本发明能有效地处理复杂的非线性约束优化问题，能够对油藏生产过程设定点更加有效的进行优化。

公开(公告)号：CN116612837B

公开(公告)日：2023-10-20

申请号：CN202310889970.0

申请日：2023-07-20

Applicant: 北京建筑大学

Inventor： 王旻昊 ,  梁昔明 ,  袁冬海 ,  王家卓 ,  王晨 ,  高晓宇 ,  熊思宇 ,  寇莹莹

IPC: G16C20/70 ,  B01J20/20 ,  B01J20/28 ,  B01J20/30 ,  C02F11/00 ,  C01B32/05 ,  G16C20/10 ,  G16C60/00 ,  G06N3/006 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  C02F101/20

Abstract: 本发明涉及底泥修复技术领域，具体涉及一种基于野马算法优化BP网络的生物炭制备的优化方法，包括：制备数据样本；搭建BP神经网络模型；采用野马优化算法对BP神经网络模型的初始参数进行优化，并利用数据样本对优化后的BP神经网络模型进行训练；基于训练好的BP神经网络模型对其他实验制备条件下的共热解生物炭材料的比表面积和对重金属的吸附容量进行预测；将BP神经网络模型作为适应度函数，利用野马优化算法得到下最大比表面积或最大重金属的吸附容量下实验制备条件。本发明利用少量实验数据进行拟合分析，找到共热解生物炭的最佳制备条件，更加节约成本，且操作更加方便。

公开(公告)号：CN116612837A

公开(公告)日：2023-08-18

申请号：CN202310889970.0

申请日：2023-07-20

Applicant: 北京建筑大学

Inventor： 王旻昊 ,  梁昔明 ,  袁冬海 ,  王家卓 ,  王晨 ,  高晓宇 ,  熊思宇 ,  寇莹莹

IPC: G16C20/70 ,  B01J20/20 ,  B01J20/28 ,  B01J20/30 ,  C02F11/00 ,  C01B32/05 ,  G16C20/10 ,  G16C60/00 ,  G06N3/006 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  C02F101/20

Abstract: 本发明涉及底泥修复技术领域，具体涉及一种基于野马算法优化BP网络的生物炭制备的优化方法，包括：制备数据样本；搭建BP神经网络模型；采用野马优化算法对BP神经网络模型的初始参数进行优化，并利用数据样本对优化后的BP神经网络模型进行训练；基于训练好的BP神经网络模型对其他实验制备条件下的共热解生物炭材料的比表面积和对重金属的吸附容量进行预测；将BP神经网络模型作为适应度函数，利用野马优化算法得到下最大比表面积或最大重金属的吸附容量下实验制备条件。本发明利用少量实验数据进行拟合分析，找到共热解生物炭的最佳制备条件，更加节约成本，且操作更加方便。