Research on the optimization method of computational model in the design and application of subsurface fluid stratified sampling device
Notice bibliographique
Résumé
In order to improve the automation and intelligence level of underground fluid sampling, this paper proposes a kind of underground fluid automatic sampling device, and carries out the structural design of the sampling device, the control system design and the field experiment test.According to the action process and movement characteristics of the underground fluid stratified sampling device, the control system needs to use multiple electromagnetic control valves to control the switching of the oil circuit of different actuators respectively.In order to improve the control state and response speed of the stratified sampling device system, a fuzzy identification algorithm is chosen to identify the control model, and the MIMO robust generalized predictive controller is used as the robust adaptive controller of the system to realize the low-flow and low-disturbance acquisition of underground fluids at the same monitoring point and at different depths.In the field sampling, the average values of DO at sampling depths of 1m, 2m, 3m, 4m, and 5m for manual sampling, vertical sampling, and fuzzy adaptive device sampling under the 1-2 sampling plumb line were 7.98mg/L, 7.86mg/L, 8.25mg/L, 7.83mg/L, and 7.77mg/L, respectively.The deviation of dissolved oxygen content at the same sampling point in the three ways is small and the trend of change is consistent at different depths.It shows that the fuzzy adaptive stratified sampling device system designed in this paper can be applied to the sampling of subsurface fluids with dissolved oxygen as the detection target.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».