J Shanghai Jiaotong Univ Sci

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2026 (2): 241-247.
doi: 10.1007/s12204-024-2726-z

摘要 ( 792 )

PDF(473KB) ( 241 )

尽管深度学习在说话人验证方面取得了巨大进步，仍然存在许多挑战。一个关键的挑战是提取具有高度辨别力的说话人表示。为了解决这个问题，研究人员设计了更复杂的网络结构,例如SE-ResNet 和 ECAPA-TDNN。这些模型通过在卷积块中加入压缩激励注意力（SE），以增强说话人嵌入提取器的能力，进而提取更具辨别力的说话人表示。然而，SE注意力仅对通道信息建模，忽视了空间位置信息和时频信息的重要性，这些信息可能有助于提高模型性能和泛化能力，尤其是时频信息在语音任务中的关键作用。本文中，首先通过实验比较了计算机视觉领域几种主流注意力机制对于ECAPA-TDNN模型的有效性。着重分析了通道信息、时频信息以及空间位置信息对ECAPA-TDNN模型性能的影响程度。随后，重点关注坐标注意力（CA）为 ECAPA-TDNN 模型带来的实质性改进。 CA机制的引入有助于将时频信息嵌入到通道表示中，从而帮助模型提取更丰富的时频表示。与基线相比，提出的模型在 Voxceleb-O、Voxceleb-E和 Voxceleb-H 数据集上均实现了性能提升。并且CN-Celeb1测试集上的结果也有力证明了CA模块能有效提高ECAPA-TDNN模型的泛化能力。

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DSNet：用于语音情感识别的带有中性校准的解耦孪生网络

2026 (2): 248-257.
doi: 10.1007/s12204-024-2724-1

摘要 ( 493 )

PDF(982KB) ( 280 )

基于深度学习的语音情感识别（SER）中，一个持续性的挑战是对情感无关因素（例如，说话者或语音变异）的无意识编码，这限制了SER在实际应用中的泛化能力。本文中，提出了DSNet，一个带有中性校准的解耦孪生网络，以满足对更强大且可解释的SER模型的需求。具体而言，引入了一个正交特征解耦模块，将高级表征显式地投影到两个不同的子空间中。随后，提出了一种新颖的中性校准机制，鼓励一个子空间捕捉足够的情感无关信息。通过这种方式，另一个子空间可以更好地隔离和强调语音信号中与情感相关的信息。两个流行的基准数据集上的实验结果显示，DSNet在与说话者无关的SER方面优于各种先进方法。

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会议场景下多目标说话人的语音提取

2026 (2): 258-264.
doi: 10.1007/s12204-024-2739-7

摘要 ( 597 )

PDF(438KB) ( 243 )

传统的目标语音分离技术直接估计目标说话人语音成分，忽略了每帧上不同说话人之间的相互关系。我们提出了一种多目标说话人语音分离（MTSS）模型，可以同时从混合语音中提取每个说话人的语音成分，而不仅仅是最优估计得到单个目标说话人语音成分。此外，还提出了一种基于说话人日志技术（SD）的多目标说话人语音分离系统（SD-MTSS）。通过利用目标说话人声活动检测（TSVAD）和估计的掩模，SD-MTSS模型可以在会话录音中同时提取每个说话人的语音成分，无需提前注册目标说话人语音。实验结果表明，提出的MTSS模型在WSJ0-2mix-extr数据集上分别实现了1.38 dB的信号失真比（SDR）、1.34 dB的尺度不变信号失真比（SI-SDR）和0.13的语音质量感知评估（PESQ）改进。SD-MTSS系统在Alimeeting数据集上实现了19.2%的说话人相关的字符错误率降低。

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基于通用音素识别器的低资源语言发音词典生成探索

2026 (2): 265-272.
doi: 10.1007/s12204-024-2730-3

摘要 ( 538 )

PDF(460KB) ( 199 )

发音词典是传统混合自动语音识别系统的重要组成部分。然而，高质量词典需要语言专家的精心标注，通常难以获得，特别是对于低资源语言。本文要解决的问题是，如何利用多语言语音数据和发音词典训练获得的通用音素识别器，通过语音数据驱动的方式为低资源语言生成发音词典。提出了一个简易的方案来生成发音词典，并将其应用到自动语音识别系统中。生成词典步骤是通用的：首先，在语音数据上使用国际音标（IPA）音素识别器，然后将音素识别结果与参考文本进行对齐，接着进行过滤以获得一系列子词，利用来生成AUTO-subword词典和AUTO-IPA词典。将生成的发音词典用于混合系统和微调预训练模型。实验结果表明，能够在无需语言专家资源的情况下构建词典，并应用到语音识别系统中。此外，生成词典的性能优于基于字素的词典，并可与专家词典相媲美。

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揭示语音感知和产生的预测机制：来自脑网络动力学的EEG 探究

2026 (2): 273-281.
doi: 10.1007/s12204-024-2729-9

摘要 ( 821 )

PDF(2189KB) ( 217 )

神经网络如何协调支持语音感知和语音产生是当代神经科学和人工智能的前沿研究课题。尽管人工神经网络已成功地整合了生物神经网络的层次性和预测性，但两者之间实质性的差异仍然存在，特别是在实时反馈和非线性调节方面。为了更深入地了解生物神经网络如何表现这些属性，本研究采用脑电技术研究了听力和口语阅读任务中的脑网络时空动态特性。这两个任务涉及不同的感觉运动模态，但共享高层级的语义和句法表征。根据层级前馈模型，低层级的听觉和视觉输入将逐步转化为句子意义的抽象表征，导致大脑网络模式在更高的认知区域趋同。然而，我们的研究结果揭示了与这一观点相悖的现象，即两个任务中前额叶和顶叶区域的网络激活的早期相似性，它意味着自上而下的预测机制和自下而上的同步展开。这种双向交互作用可能通过特定功能皮质区域之间频率特异性的同步和去同步来实现，为具有共同神经基质的言语链奠定了神经生理学方面的基础。

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EC-BERT: 面向中文普通话语音识别BERT纠错语言模型

2026 (2): 282-288.
doi: 10.1007/s12204-024-2725-0

摘要 ( 887 )

PDF(715KB) ( 201 )

基于注意力的端到端编解码模型在自动语音识别（ASR）中取得了良好的性能。然而，实际应用中，ASR系统经常出现替换错误，特别是对于发音相同或相似的字符。据统计，同音异义词至少造成50%的字符错误。因此，我们的研究重点是解决发音相同或相似的替换错误问题。研究中，为ASR系统提出了一个带有纠错的BERT语言模型（EC-BERT）。设计了一个两阶段的训练计划，包括使用大量伪成对数据进行预训练，然后使用少量真实成对数据进行微调，以减轻原始预训练的BERT模型与我们任务的不一致。与其他纠错模型不同，不需要纠错网络或掩码机制，而是直接使用BERT模型来学习和纠正错误字符。实验结果表明，该方法是有效的，在AISHELL-1测试集上，与CTC贪婪搜索结果相比，字符错误率相对降低了19.2%，与CTC-WFST结果相比，字符错误率相对降低了12.8%。还证明了提出的EC-BERT模型可以在更短的运行时间内获得与其他误差纠错模型相当的结果，并且可以很容易地集成到实际ASR系统中。

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Wav2vec-AD：用于语音识别的声学单元发现模块集成式自监督对比预训练方法

2026 (2): 289-297.
doi: 10.1007/s12204-024-2738-8

摘要 ( 482 )

PDF(449KB) ( 209 )

一个有效的语音识别模型需要大量的标记数据进行监督训练；然而，对于低资源语言来说，如何构建一个高精度的语音识别系统是一个巨大的挑战。本文通过将声学单元发现模块与 Wav2vec 2.0（以下简称 Wav2vec-AD）相融合，提出了一种用于对比学习的新预训练策略。在语音对比学习中，这一策略首次通过声学单元发现模块实现了可控的负样本选择，从而增强了模型的表征学习能力。此外，还对不同情况下的负样本选择进行了深入分析，以增强模型学习语音表征能力，优化其在下游任务中的功效。在低资源情况下，与基线 Wav2vec 2.0 相比，Wav2vec-AD 在 LibriSpeech 的dev-clean子集和test-clean子集上的绝对 WER 分别提高了1.55% 和 1.46%。此外，阿拉伯语和土耳其语数据集的绝对WER 分别提高了0.63% 和 4.21%。

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基于多帧跨通道注意力和说话人日志的多通道多方会议转录说话人相关自动语音识别系统

2026 (2): 298-304.
doi: 10.1007/s12204-024-2715-2

摘要 ( 439 )

PDF(329KB) ( 210 )

本文介绍了我们提交给多通道多方会议转录（M2MeT2.0）比赛的说话人相关自动语音识别（SA-ASR）系统，该系统旨在解决“谁说了什么”问题。将基于序列化输出训练的多说话人语音识别转录和说话人日志结果对齐，以获得说话人相关的转录。使用预训练的多帧跨通道注意力（MFCCA）模型作为语音识别模块。构建了一个级联系统，其中包括一个预训练的说话人重叠感知神经日志和目标说话人语音活动检测模型作为说话人日志模块。使用解码和对齐策略来进一步提高SA-ASR性能。提出的系统在AliMeeting数据集上的级联最小排列字符错误率方面优于基线，且相对提高了40.3%，在限定数据子赛道上排名前三。

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基于骨架特征的行人过街意图识别

2026 (2): 305-318.
doi: 10.1007/s12204-024-2700-9

摘要 ( 588 )

PDF(3576KB) ( 211 )

针对过街场景下智能车与行人冲突多发的情况，提出了一套针对行人检测、跟踪和意图识别的集成方法。首先提出基于C2f_CA模块改进YOLOv8模型完成对行人的准确检测、跟踪和姿态估计；然后提出多种意图识别特征在空间和时域关系下表征行人的位置与姿态；最后以特征数据为输入，基于以SVM、 KNN和随机森林三者为基模型的Stacking异质集成方法完成行人的意图识别建模。对上述模型进行实验验证，结果表明，改进后的YOLOv8模型相较于原模型检测精度提高了5.4%，基于Stacking异质集成模型的行为意图识别在JAAD数据集上可以达到94.0%的准确率，相比于现有的意图识别模型提升了3.4%以上；在行人不同部位被遮挡的情况下，模型的准确率依旧达到65.8%~73.3%，验证了该方法的鲁棒性。该方法为自动驾驶汽车的决策规划提供了可靠的输入，有利于提高自动驾驶的安全性。

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基于改进YOLOv5l的交通信号灯识别

2026 (2): 319-333.
doi: 10.1007/s12204-024-2712-5

摘要 ( 819 )

PDF(2036KB) ( 198 )

准确识别交通信号灯对于确保乘客和行人的安全至关重要，尤其在自动驾驶领域。然而交通信号灯属于小目标，识别难度大，识别精度低。针对此问题，本文提出了一种改进YOLOv5l的交通信号灯识别方法。首先，引入K-means++聚类算法生成先验框。其次，将基础卷积模块中的SiLU激活函数替换成自适应激活函数Meta-ACONC，有效提升了模型的检测精度。然后，在主干特征提取网络中加入坐标注意力机制，使坐标信息融入通道之中，防止随着网络深度的增加而使位置信息越来越模糊，提升网络对小目标位置信息的敏感度。最后，对网络检测尺度进行改进，删除原始20×20的大目标检测头，提升小目标的检测精度和识别速度。本文所提出的方法在自制的交通信号灯数据集上进行了实验，改进后的YOLOv5l模型相比于原始YOLOv5l模型，mAP@0.5提高了7.1%，达到了83.3%，有效满足了交通信号灯检测和识别的要求。

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YOLO-VSF：一个引入注意机制的改进YOLO模型用于交通场景目标检测

2026 (2): 334-347.
doi: 10.1007/s12204-024-2751-y

摘要 ( 623 )

PDF(2943KB) ( 250 )

智能交通和自动驾驶系统对高性能的交通场景目标检测技术提出了迫切要求。YOLOv4模型是YOLO系列目标检测模型中性能优异的代表性工作，本文在其基础上提出了一种改进的用于交通场景的目标检测模型YOLO-VSF。主要改进措施有：用VGG16取代YOLOv4的骨干特征提取网络CSPDarknet53，提高特征提取能力；引入SENet注意机制，提高显著性和相关性特征表征能力；将Focal Loss集成到损失函数中，克服样本不平衡问题。此外，通过增加输入图像的分辨率，提高了小目标的检测性能。实验结果表明：在北京万集科技股份有限公司提供的万集交通图像数据集上，所提出的YOLO-VSF模型在保持原模型YOLOv4检测速度的前提下，平均准确率（mAP）达到了92.21%，比原模型提高了3.04%；在UA-DETRAC数据集上，YOLO-VSF的平均精度接近最新的YOLOv7模型，但在模型参数量上减少了1.329×10⁷。所提方法为交通场景中的目标检测提供了支持。

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改进DeepLabv3+的高分辨率遥感图像分割方法

2026 (2): 348-358.
doi: 10.1007/s12204-024-2721-4

摘要 ( 545 )

PDF(1962KB) ( 234 )

针对经典语义分割网络在高分辨率遥感图像语义分割效果不佳、复杂场景下分割性能受限、网络参数量多，训练网络代价高等问题，从网络参数量、计算量和性能三个方面综合考虑，提出一种基于改进DeepLabv3+的高分辨率遥感图像高效分割方法。该方法首先使用更轻量级的MobileNetV2网络替换DeepLabv3+原始主干网络Xception进行特征提取；其次在特征提取模块获得的深层有效特征之后加入轻量级的通用卷积注意力模块（CBAM），在减少网络参数量的同时增强网络特征提取能力；最后在特征提取模块获得的浅层特征后引入坐标注意力机制，使其更关注图像中有效的特征信息，忽略无关的背景信息。实验结果表明，该方法在高分图像数据集分割任务中mIoU达到75.33%，分别比SegNet、PspNet和U-Net等主流语义分割网络高12.49%、3.16%和1.62%，同时该模型的网络参数量为6.02×10⁶，浮点运算量为26.45 GFLOPs，在计算效率和分割精度之间达到了较好的平衡，对边缘计算具有较高的应用价值。

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YOLO-SDD：基于改进YOLOv5的街景雨水渠检测模型

2026 (2): 359-374.
doi: 10.1007/s12204-024-2749-5

摘要 ( 819 )

PDF(2725KB) ( 257 )

城市排水管网系统是城市管理的重要组成部分。通过计算机视觉和人工智能技术在街景图像中自动检测雨水渠的状态，是智慧城市建设的重要方面。基于YOLOv5s，本文提出了一种街景视角下的雨水渠检测框架（YOLO-SDD）。通过分析小尺度目标的特征，YOLO-SDD专注于优化主干网络及其损失函数。一系列实验证明，在不同环境条件下检测雨水渠不同状态的任务中，YOLO-SDD平均精度（mAP@.5）可以达到89.6％，相较于基准模型YOLOv5s提高了2％。在有遮挡与无遮挡的情况下，雨水渠检测的平均精度分别提高了0.9%和3.1%。此外，进一步利用来自美国伊利诺伊州厄巴纳-香槟市的雨水渠数据集（SDUC）和用于航拍图像目标检测的数据集（DOTA）验证了YOLO-SDD的有效性和泛化能力。最后，将YOLO-SDD部署在Android系统上，验证了其在街景中实时检测不同状态雨水渠的能力。

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基于融合粒子群优化改进人工兔优化算法的无线传感器网络覆盖优化

2026 (2): 375-389.
doi: 10.1007/s12204-024-2574-x

摘要 ( 441 )

PDF(5000KB) ( 198 )

针对无线传感器网络（WSN）在节点部署过程中存在节点覆盖率较低的问题，提出一种基于融合粒子群优化改进人工兔优化算法（ARO-PSO）的网络覆盖优化。ARO-PSO成功地融合了人工兔优化的随机特性和粒子群优化的全局特性。首先，为了优化初始种群的质量引入了Sine混沌映射对种群进行初始化；其次，为了更好地平衡勘探和开发，进行了适应性设置；最后，结合人工兔优化能量因子的特性，引入了种群递减策略以进一步加快算法的收敛速度。通过在13个基准函数上与人工兔优化和粒子群优化及其他6种优秀的优化器进行实验和分析比较。结果表明：ARO-PSO的性能很大程度上超过了原算法。最后，将 ARO-PSO应用于2D和3D环境的无线传感器网络覆盖优化实验中，与标准人工兔优化和粒子群优化及其他最新算法相比，所提出的算法表现出了更高的网络覆盖率，改善了网络的监测质量。实验结果充分证明了基于ARO-PSO的无线传感器网络节点部署优化方法的优越性。

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连续报价拍卖场景中有限理性智能体的研究

2026 (2): 390-404.
doi: 10.1007/s12204-023-2681-0

摘要 ( 395 )

PDF(1115KB) ( 187 )

关注于被广泛研究的连续报价拍卖场景。在这些场景中，拍卖者通常会先学习所有智能体的价值分布并将其作为先验信息，然后依照这一先验信息向每个顺序到来的智能体报出一个物品价格，智能体只能学则接受这个价格买下物品或放弃交易。如果拍卖者能正确学习到价值分布，每个智能体的占优策略就是说实话。然而，智能体存在操纵她的价值分布来剥削拍卖者的可能。研究了两个著名有限理性模型预测的理性智能体行为：阶层-k模型和认知阶层模型。首先分析了最优谎报分布的结构，然后对每个模型下的智能体给出了计算最优分布的算法。在连续场景中，通过一些例子表明两个模型都是定义不清的。此外，在不同数量代理人、不同最小单位价值和不同风险承受能力的离散场景中评估了两种模型。实验结果和对实验场景中贝叶斯纳什均衡的简要讨论表明，阶层-k模型和均衡都预言智能体谎报分布中概率会集中在其最高可能的价格。与之相反，认知阶层模型预言智能体谎报分布中概率会集中在低价格。阶层-k模型和均衡在某种程度上解释了在线市场中的“赢家诅咒”现象。然而，这些模型和均衡都不能解释同一物品在不同商店中可能有不同价格的现象。为了解释不同价格现象，建议尝试其他有限理性模型来表示智能体和（或）考虑具有有限理性的拍卖者。

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开架式水下清洗机器人与全尺寸FPSO水动力相互作用数值研究

2026 (2): 405-419.
doi: 10.1007/s12204-024-2698-z

摘要 ( 802 )

PDF(3798KB) ( 207 )

现有关船体对水下机器人水动力特性影响研究多将船体视为无限大平面，较少关注船体形状影响。本文采用URANS（unsteady Reynolds-Averaged Navier-Stokes）求解器，研究已实现商用的开架式水下清洗机器人（open-frame underwater cleaning robot, OFUCR）与全尺寸浮式生产储油船（Floating Production Storage and Offloading，FPSO）平行中体段间的水动力相互作用。计算结果通过已发表结果进行验证。其中，OFUCR以1 kn速度运动，并与船体保持0.1 m的间距。计算了OFUCR的阻力、侧向力以及受FPSO干扰产生的斥力，并给出了OFUCR与FPSO间隙的动压、速度和涡强分布。研究了纵向和横向水流的影响。在FPSO的干扰下受壁面切应力和动压差影响，OFUCR阻力明显增大。当OFUCR沿船底运动时侧向力为斥力，沿舭部和侧边运动时为吸力。

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基于非线性扰动观测器的多模式混合动力车辆离合器滑摩扭矩估计

2026 (2): 420-427.
doi: 10.1007/s12204-024-2702-7

摘要 ( 811 )

PDF(1070KB) ( 198 )

在混合动力车辆的模式切换过程中，离合器滑摩扭矩呈现复杂变化以及强非线性。本文提出基于非线性扰动观测器（Nonlinear Disturbance Observer，NDO）的实时估计方法实现对于离合器滑摩扭矩的估计。首先，基于LuGre摩擦模型建立面向估计的离合器滑摩扭矩模型。其次，根据输出轴动力学响应设计NDO实现对于离合器滑摩扭矩未知部分的估计。同时，NDO需要的输出轴扭矩通过Luenberger状态观测器进行估计。为了验证估计方法的有效性，进行不同初始滑摩转速以及入口油温的台架实验。结果表明提出的估计方法有较好的估计精度。

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基于改进型自抗扰控制的欠驱动系统控制

2026 (2): 428-439.
doi: 10.1007/s12204-024-2703-6

摘要 ( 636 )

PDF(1977KB) ( 186 )

为了实现对一类欠驱动系统高精度、响应速度快、稳定性好的控制效果，设计了一种基于改进型自抗扰控制器的控制策略。首先，根据新的滑模趋近率设计了新的滑模跟踪微分器。考虑到传统的自抗扰控制只适用于单输入单输出系统，在该模型中使用两个滑模跟踪微分器分别获得给定位移和速度以及实际位移和速度。然后，设计了一种新的非线性函数，增强了平滑性和收敛性。利用非线性函数，设计了改进的欠驱动系统扩张状态观测器，优化了欠驱动系统的跟随误差能力。考虑到控制率部分参数值难以调节，采用粒子群优化算法对控制率部分的4个参数值进行优化。最后，仿真结果表明，所提出的控制策略能够实现对此类欠驱动系统的快速稳定控制。

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考虑碳排放的船舶舾装托盘配送路径优化方法研究

2026 (2): 440-457.
doi: 10.1007/s12204-024-2719-y

摘要 ( 476 )

PDF(972KB) ( 277 )

船舶舾装托盘配送产生的碳排放在造船物流中占很大比例。然而，由于问题规模大、约束复杂，且人工路径规划无法考虑碳排放目标，舾装托盘配送效率和绿色化程度较低。针对该问题背景，本文建立了异质车辆多拾取点绿色取送货问题的混合整数线性规划模型，同时考虑了经济成本与排放成本，以满足绿色物流的要求。提出了一种混合元启发式优化算法求解该问题，并根据问题特点设计了针对性的剪枝策略以提高求解效率。不同规模实例的数值实验结果证明了提出的混合优化算法具有求解性能优势。基于求解结果分析了经济成本目标模型和排放成本目标模型之间的成本构成和运输策略差异。本文还量化分析了异质车辆相比于同质车辆的优势，以及经济成本与排放成本之间的权衡关系。提出的方法可以在提高船舶舾装托盘配送效率的同时降低配送所产生的碳排放，有助于造船业的可持续发展。

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用于水下图像增强的全局密集双分支级联网络

2026 (2): 458-474.
doi: 10.1007/s12204-024-2735-y

摘要 ( 1338 )

PDF(25606KB) ( 200 )

近年来，随着海洋资源开发的兴起，水下图像增强技术备受关注。针对现有网络特征提取不充分和增强结果存在去雾不彻底和色偏校正不准确的问题，提出了一种基于全局密集双分支级联网络和空域灰度变换的水下图像增强方法。全局密集双分支级联网络一方面可以在减少信息缩减的同时，放大全局维度交互特征；另一方面通过获得不同尺度的空间信息来提取空间特征，从而实现更丰富的特征提取。空域灰度变换操作可以在提高对比度的同时对图像进行颜色校正，使得图像视觉效果更好。在训练完成后，可以端到端的对水下图像进行推理。实验结果表明，本文的模型在EUVP数据集上效果最好；与第二名相比，本文的模型在PSNR、SSIM、UIQM、UCIQE和CCF方面分别获得了3.371、0.06、0.716、0.024和2.527 dB的提升。和其他代表性方法相比，所提网络在处理水下图像严重色偏、低光照、细节丢失方面取得了显著的视觉效果提升。

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多含水层中开挖降水作用下的圆形深基坑流固耦合分析及地层分布影响研究

2026 (2): 475-485.
doi: 10.1007/s12204-024-2745-9

摘要 ( 324 )

PDF(1457KB) ( 114 )

在多层含水层中开展降水，其环境影响与地层分布密切相关。然而，以往的研究主要关注特定地层开挖降水作用下的环境影响，缺乏对地层分布的系统性研究。本研究基于上海中心大厦深基坑工程，建立了一个流固耦合数值模型，通过现场实测数据对模型输入参数进行了验证。在模型验证的基础上，对弱透水层的厚度、渗透性以及埋深开展了参数分析。研究表明，弱透水层的厚度以及渗透性对基坑沉降的影响较小，坑外地表沉降随着承压含水层厚度的增加而显著增加。基于数值分析，建立了一个可预测坑外最大地表沉降的拟合公式，该预测公式综合考虑基坑开挖深度、承压水头降深和多层含水层的土层分布。通过工程现场测试数据计算验证，该拟合公式适用于对上海软土深基坑的最大地面沉降进行预测。

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低渗油井节能生产参数多目标优化方法

2026 (2): 486-498.
doi: 10.1007/s12204-024-2736-x

摘要 ( 842 )

PDF(954KB) ( 152 )

针对低渗油井开采过程中生产参数随着油井工况变化的跟踪性能不足、匹配度低下，导致高能耗、低能效的实际问题，提出一种基于模型误差补偿的多目标生产参数优化方法，并依此制定低渗油井节能生产参数。首先，建立了低渗油井生产过程单井日产液量收益子模型与单井单位生产能耗成本子模型，并以此为基础，采用高斯混合模型方法对单井单位生产能耗成本子模型进行误差补偿，解决油井生产过程中的不确定信息对模型精度的影响问题，提高模型精度；其次，综合考虑模型决策变量与约束，建立了以最大化日产液量收益，最小化单位生产能耗成本的多目标优化模型；然后，采用非支配排序遗传算法求解所建多目标优化模型得到生产参数。最后，将求解结果中特征明显的解集作为生产参数，应用到长庆油田某采油厂低渗油井进行实际生产验证。结果表明：油井生产收益增大，且节能效果明显，验证了本文所建模型和优化算法的有效性。

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基于知识-数据融合模型的综合能源系统多元负荷短期预测

2026 (2): 499-514.
doi: 10.1007/s12204-024-2740-1

摘要 ( 701 )

PDF(1330KB) ( 131 )

多元负荷的短期预测对于综合能源系统（IES）的优化调度至关重要。但是，综合能源系统负荷呈现多元化、强耦合特征，严重影响了预测精度。以往仅仅使用深度学习预测方法无法对预测结果的影响因素进行解释，不利于指导综合能源系统的优化调度。为此，提出了一种基于知识引导的多任务时空同步图卷积网络的多元负荷预测模型。首先，根据不同建筑的能源使用特征对用户集群进行分类。然后，结合不同群体的无量纲趋势和专家经验，建立领域知识库。同时，基于改进的最大信息系数法对输入特征进行筛选，构建时空图数据，形成更为精细、高效的输入样本数据。最后，构建了多变量负荷预测的知识-数据融合模型，用于预测多变量负荷序列的局部波动，重构负荷比，负荷比与前一时刻数据相乘即可得到多元负荷的预测结果。以亚利桑那州立大学坦佩校区IES数据集作为测试案例。结果表明，该方法具有可解释性、较高的预测精度和较好的泛化能力。

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区域综合能源系统响应-恢复融合阶段弹性提升策略

2026 (2): 515-527.
doi: 10.1007/s12204-024-2742-z

摘要 ( 850 )

PDF(681KB) ( 126 )

综合能源系统的建设有助于提高用能效率，推动全球能源转型。然而，近年来极端自然灾害事件发生给综合能源系统安全稳定运行带来了一定的威胁，有必要提高综合能源系统抵御灾害、降低灾害损失并尽快恢复能源供应的能力，即提高其弹性。本文针对灾中响应和灾后恢复两个具有较强关联性的阶段展开研究，建立了弹性导向的综合能源系统灾中响应和灾后恢复融合阶段主从优化模型。主模型形成最优故障抢修计划，子模型确定最优供能恢复方案，并以元件修复状态和元件运行状态为耦合变量，构建了协同优化框架。将主-从模型融合为一个两阶段鲁棒优化模型进行迭代求解，以制定最优的综合能源系统故障恢复策略，提升系统在灾中响应和灾后恢复融合阶段的弹性。

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角接触球轴承保持架织构对油气两相流的影响研究

2026 (2): 528-536.
doi: 10.1007/s12204-024-2737-9

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表面织构技术是一种改善摩擦副表面摩擦学性能的方法。在角接触球轴承保持架兜孔处设计了圆柱形的表面织构，使用VOF模型和MRF方法对轴承腔内的油相体积分数、滚珠表面压力与油相分布，及内外滚道油相分布进行了数值分析。结果表明：在保持架兜孔排布圆柱形表面织构有助于增加轴承腔内的油相体积分数，改善滚珠表面压力分布及增加滚珠表面的含油量；保持架兜孔织构有助于滚珠在高速滚动时携带更多的润滑油，增加外圈的含油量，并且改善滚珠的油气润滑效果。提出一种新的角接触球轴承保持架表面织构的排布方法，使用混合网格技术对轴承流域进行了网格划分。通过对比研究得出，保持架兜孔织构有助于改善轴承油气润滑效率。

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