基于RFID及WSN技术的矿山实时三维定位及灾害预警平台

通过对比分析国内外矿山灾害死亡事故数据，突显我国矿山安全生产形势十分严峻，提出了构建矿山实时三维定位及灾害预警平台的重要性。平台基于无线射频识别技术和无线传感网络技术，实现井下工作人员、井下移动设备的三维定位，实现井下巷道工作环境的各种参数（如温度、湿度、井巷通风风速、有害气体含量等）的实时监测，分析实时监测数据，预警井下数据异常区域，防止灾害发生，分析灾害发生位置、原因及发生时井下人员、移动设备等信息，为灾后救援工作提供有价值的决策参考。     

基于改进PSO算法的室内时变污染源定位方法

室内污染源泄漏灾害预防是室内环境和公共安全等领域亟待解决的重要问题。快速定位室内污染源的位置是有效实施污染源控制的前提条件,也是进一步指导人员疏散和应急救援的关键依据。室内污染源因位置和释放强度的变化使得室内污染源形式繁多,而当前室内污染源定位研究主要集中在释放强度恒定的污染源上,针对释放强度时变的污染源定位研究较少。因此,提出了利用改进的粒子群智能搜索策略,基于主动嗅觉定位室内时变污染源的方法。通过对室内二维通风房间内泄漏速率呈衰减特征的时变污染源的泄漏模拟与源定位分析,表明了室内时变污染源定位方法的可操作性和可行性。     

基于BP神经网络的岩石损伤声发射事件源定位研究*

工程岩体一般包含大量的节理、裂隙等各类缺陷,利用AE技术可以对缺陷进行定位,但仍然有很大误差。为进一步减小AE定位误差,确定缺陷位置,做好安全预警工作,研究提高岩石声发射定位精度的优化方法。利用断铅实验模拟产生声发射信号,将声发射信号特征参数中的幅值、能量、振铃计数以及到达时差作为输入,断铅点真实坐标作为输出,构建BP神经网络模型,并通过实验确定最优隐含层数等参数,最后通过交叉学习训练交叉预测得出断铅点坐标,并与基于到达时差的传统定位法以及考虑材料各向异性条件下的波速优化算法进行对比。结果表明:BP神经网络算法与传统方法相比,板状岩石声发射定位的误差显著减小,定位精度提高;岩石试件定位误差的误差波动更为平稳,有效改善了声发射源位置对定位效果的影响。本方法为岩石缺陷的精确定位提供了1种较好的技术手段。     

北京市燃气工业锅炉CO2排放因子及不确定性分析

降低碳排放评估的不确定性对于减排政策选择和成本效益分析十分重要,基于北京市227个天然气锅炉样本检测数据,分析影响CO₂排放因子的关键参数特征,评估北京市天然气锅炉本地化CO₂排放因子,采用蒙特卡洛模型对排放因子的不确定性进行分析,并将其与IPCC、国家清单、城市清单等同类排放因子进行了比较.结果表明:北京市天然气锅炉CO₂排放因子为2.052 kg/m3,90%概率分布范围为1.982~2.086 kg/m3;基于热值的CO₂排放因子推荐值为55.829 kg/GJ,90%概率分布范围为55.788~55.908 kg/GJ,排放因子的不确定范围为-3.59%~1.57%.北京市天然气锅炉CO₂排放因子稍低于IPCC2006国家温室气体清单指南推荐缺省值（0.5%）.天然气低位热值对排放因子的影响最大,其方差贡献率达94%,而单位热值含碳量和氧化率二者的方差贡献率仅占6%.通过北京市本地实测数据和蒙特卡洛模型模拟,给出了天然气锅炉排放因子及概率分布的范围,提高了评估精度,有助于改进北京市温室气体排放清单活动水平的数据收集工作,指导并降低天然气工业锅炉CO₂排放因子不确定性.      

伽玛相机在放射源搜寻监测中的应用

放射源在工业、农业、医疗等各领域已广泛应用,随之放射源丢失事件时有发生,伽玛相机能够实现放射源远距离成像、定位和活度估算,减少人员受照剂量。本文介绍了某型伽玛相机基本性能,在²⁴¹Am、⁶⁰Co和¹³⁷Cs多枚实源共存环境条件下对其核素识别、热点定位进行测试,验证了其有效性,同时针对¹³⁷Cs源进行了不同成像距离处的活度估算,根据实验结果提出了相关建议,为伽玛相机在搜源应急监测中更好的应用提供技术参考。     

铅暴露的环境健康风险评估模型的本土化研究

我国现阶段重金属污染引发的群体事件频繁发生,其中铅污染事件尤为突出和严重。铅污染暴露对儿童健康损害的严重性、不可逆性以及铅污染后果的积累性和潜伏性特点,使得铅暴露的环境健康风险评估对中国的铅污染防治具有重要意义。目前,国际上最常用的铅污染暴露的儿童健康风险评估模型是美国EPA开发的IEUBK模型。为使IEUBK模型在中国得到更好的应用,本文首先对美国IEUBK模型系统做出如下本土化:1鉴于中国儿童的饮食结构、生活习惯及暴露参数等方面与欧美儿童存在的差异,对IEUBK模型暴露模块中的膳食模块和土壤-灰尘模块的数学模型进行改进;2探讨IEUBK模型中生理毒物代谢多隔室模型的高速精确的迭代算法。即针对生理毒物代谢多隔室模型的线性特征,通过离散化方法转化为线性方程组,引进中间变量,设计出了不需要进行高阶矩阵计算、存贮量较小、计算速度快且大样本模拟计算时优点明显的模型求解的一次迭代算法;3根据改进后的模型算法,编制模型的底层代码程序,并优化设计出友好的IEUBK模型系统中文输入界面。接着,对本土化IEUBK模型系统进行测试,测试结果表明:模型迭代算法的计算快速、结果准确,输入界面友好。然后,对本土化IEUBK模型进行实证分析,实证结果显示:本土化IEUBK模型的血铅预测值与血铅实测值的统计学差异并不显著。因此,本土化的IEUBK模型可在中国推广应用。最后,本文探讨了本土化的IEUBK模型系统的进一步改进方向及其在中国环评、环境标准制定及环境诉讼等方面的应用。     

基于IEEMD样本熵分析的管道泄漏定位

为降低城市管道泄漏定位误差,提出1种改进的集合经验模态分解（IEEMD）样本熵分析的管道多点泄漏定位方法。首先通过在EEMD中添加自相关函数计算和EMD算法,得到IEEMD;然后应用IEEMD可将原始泄漏信号直接去噪并分解为真实信号分量和冗余分量,经样本熵分析计算剔除冗余分量,获得有效泄漏信号;最后根据互相关时延计算和声发射时差定位法精确计算泄漏点位置。结果表明:该方法泄漏信号提取效果好、计算效率更高,有效提高了信号的信噪比,降低了信号的均方误差;该方法将管道泄漏定位误差降低至4.06%,较大程度提高了管道泄漏定位精确度。     

Subcellular localization of copper in tolerant and non-tolerant plant

The ability of Elsholtzia splendens Naki( E. splendens) to accumulate copper appears to be governed by its high degree of copper tolerance. However, the tolerance mechanism on the physiological basis is unknown. Using transmission electron microscope (TEM) and energy dispersive analysis of X-rays(EDX), the likely location of copper within the cells of the tolerant and non-tolerant was determined. Here the role of vacuolar and cell wall compartmentalization in this copper tolerant plant were investigated. A direct comparison of copper locations of E. splendens and the non-tolerant Astragalus sinicus L. ( A. sinicus ) showed that the majority of copper in the tolerant was localized primarily in the vacuolar, cell wall, on the plasmamembrane, beside lipid grains induced by copper pollution, in the chloroplasts and amyloids; but in the non-tolerant, copper precipitates only be observed on the plasmamembrane, in the chloroplasts and cytoplasm under copper exposure conditions that were toxic to both species. This revealed that the tolerant accumulates more copper in the vacuole and cell wall than the non-tolerant, where was regarded as the storage compartment of tolerant plant or hyperaccumulator for heavy metals.     

Image rotation method for identification of NPW signals in the localization of pipeline leakage

Gas and oil are mainly transported through long-distance pipelines on land. Pipeline leaks lead to severe hazards to the environment and economy and even imperil human lives. Negative pressure wave (NPW)-based methods are fast and effective for leak monitoring and localization. The key problem for an NPW-based method is to determine the NPW and its arrival time, which is characterized by the knee point in the time domain signal. In this paper, an image rotation method is proposed based on the shape characteristic of the time domain signal induced by an NPW. Through image rotation, the knee point turns into the highest point, which is easy to detect. To verify the performance of the proposed method, leakage experiments were conducted on liquid and gas pipeline models. Previously developed FBG pipe fixture sensors were used to detect an NPW. These sensors were equidistantly installed on the pipeline, forming a sensor array. Based on the sensing array, a novel leak localization algorithm was used to compute the leakage position. The experimental results indicated that the image rotation method has good performance for identifying an NPW, even though many noise- and pressure-induced fluctuations exist in the signals. This method enables automated real-time monitoring and has potential for practical application.     

基于人脸信息的信息安全技术研究现状及应用前景展望

讨论了国内基于人脸谱信息的信息安全技术研究总体现状 ,包括人脸谱信息的检测、定位、特征提取及主要识别方法和算法 ,并对各种方法的优点和问题进行了评述 ,最后对基于人脸谱信息的信息安全技术的应用前景进行了分析和预测。