强化生物除磷过程中污泥胞内糖原的红外光谱分析

采用傅里叶中红外光谱对强化生物除磷过程中污泥胞内糖原物质进行了表征,并将污泥样品与糖原标样的红外光谱进行对比,确认糖原物质在1020 cm-1峰附近有较明显的特征吸收贡献.因此,采用红外光谱945~1150 cm-1区域内的吸收光谱数据,结合测得胞内糖原的含量,应用偏最小二乘法和BP神经网络算法分别建立了污泥红外光谱与糖原含量的定量分析模型.结果显示,偏最小二乘法得到的测量值与预测值具有较小的平均绝对误差(MAE),其相关系数达到0.921.     

基于Faster R-CNN的海底管道智能检测方法

为提高海底管道缺陷及组件的检测精度并实现智能化海底管道安全检测,提出一种基于快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)的海底管道智能检测方法。首先,通过基值校正和分段映射-伪彩色化方法,将漏磁检测信号转化为伪彩色图,以增强漏磁信号的关键特征;其次,基于多模态数据增强来提升检测模型的泛化能力;然后,基于多模态数据增强后的样本训练改进的Faster R-CNN网络,建立最优的智能检测模型;最后,以试验场和渤海在役管道为例,验证所提方法的有效性。结果表明：所提方法的平均检测精度可达93.8%,相较原始的Faster R-CNN算法提高8%,且平均交并比达到0.75,能够精准地实现海底油气管道多目标检测,保障海底管道的安全运行。     

基于BP神经网络的污水格栅间气体监测*

为实现对城市污水泵站格栅间内H2S和CO有害气体浓度实时准确监测分析,设计气体传感器阵列监测系统,建立单隐层BP神经网络模型对气体浓度样本进行训练,确定网络隐含层数为9,训练函数为traindm,模型优化后输出的H2S和CO气体浓度与实测值的平均相对误差分别为1.3%与0.4%。研究结果表明:采用BP神经网络模型对传感器阵列采集到的样本数据进行训练,可提高其测量精度,提升精度范围在57%~75%之间,能够满足对污水泵站有害气体监测的基本要求,所建立模型表现出良好效果。研究结果可为污水格栅间有害气体监测提供新方法。     

中国民航业安全风险监测与仿真研究

根据系统安全的思想,通过对航空安全历史数据的分析和专家经验,从人员、设备设施、环境和组织管理4个方面,提出中国民航机务、空管、飞行、机场4个分系统安全风险监测指标体系,共102个风险因素指标,并合成为27个行业安全风险监测指标。以民航历史数据为样本,建立资源优化神经网络(RON)模型,将安全风险监测指标与中国民航安全指数相联系,分析安全指数的关键影响因素,达到安全管理决策支持的目的。通过建立的风险监测指标体系和RON模型,可以实现民航整个行业、各分系统及单个指标的安全风险监测和预警。     

石油工业动火安全防护方法研究

在石油生产设备设施的建设安装和检修动火过程中，工程技术人员创造发明了防护盲板、防护接地、加装管道扫线接口和绝缘螺栓四种防护方法。防护盲板主要应用于隔离动火一方与不动火一方的防护，防止在动火管线可能着火放炮时，保障动火安全；防护接地是为防止被动火设备因电焊机杂散电流引起火灾而设置的专用接地线，把杂散电流引入大地；扫线接口既可用于管道的排空，又可利用此接口输入气体或液体对管道进行扫线；绝缘螺栓应用于管线法兰与容器法兰之间加绝缘盲板的临时固定，以隔离管线与容器法兰的电焊杂散电流通路。为石油工业动火作业安全提供技术参考。     

基于组合模型的能源需求预测

能源是人类生存和发展的重要物质基础,也是当今国际政治、经济、军事、外交关注的焦点。能源需求预测是合理制定能源规划的基础。能源需求预测的模型很多,总的来说,可以分为单一模型预测和组合模型预测。本文在分析几种常用单一模型的优缺点和适用范围的基础上,建立BP神经网络与灰色GM的优化组合模型,对江苏省未来十五年煤炭和石油的需求量进行预测。结果表明:①随着经济的发展,未来江苏省对煤炭和石油的需求量逐渐增加,其中煤炭从2008年的19 601.39万t标准煤增加到2020年的25 615.26万t标准煤,年均增长率为1.81%;石油从2008年的2 628.64万t标准煤增加到2020年的3 532.60万t标准煤,年均增长率为1.36%;②基于BP网络与GM(1,1)的组合模型克服了单一模型的缺点,实现了优化组合模型"过去一段时间内组合预测误差最小"的原则,且预测结果误差较小,不仅适用于能源的中长期预测,还可以推广到其他领域。     

黄昏时段驾驶员对红绿色障碍物空间距离判识差异

为研究黄昏时段不同颜色引起驾驶员空间距离判识差异的变化规律,选用32名驾驶员,在黄昏环境照度变化的实际道路中,对不同深度距离下红、绿色障碍物的空间绝对距离和相对距离进行判识.比较人在三维空间中对红、绿色障碍物距离判识结果,获得判识距离差异特征值.对所获得的试验结果,运用BP神经网络模拟距离判识差异随照度和深度距离不同而变化的规律.结果表明:在三维空间,红、绿色障碍物黄昏时段距离判识差异显著,绿色障碍物判识距离大于红色,BP网络可以很好地拟合距离判识差异变化规律;随着外界环境照度的下降,红、绿颜色引起的距离判识值差异均增大,其中绝对距离差异增加明显;随着空间深度方向距离增加,判识差异也增大,其中相对距离判识差异增加量较绝对距离小.     

安全乘坐电梯

电梯安全问题近几年逐渐被关注。随着高层住宅楼的普及，电梯已成为都市人生活中必不可少的一部分。据了鹪，近年来中国电梯数量以每年20％的速度激增，是世界上电梯增幅最快的国家之一。但由于人们对电梯安全知识知之甚少，常因不当行为导致电梯事故不断发生，电梯安全使用知识亟须普及。     

应用BP神经网络进行隧道围岩快速分级

在隧道施工过程中,为准确、及时地进行围岩快速分级,引入BP神经网络方法,通过制定快速分级参数标准,对已经开挖的隧道工作面按照隧道围岩分级规范进行分级,并测量其快速分级参数,将围岩分级的结果与其对应的快速分级参数建立BP神经网络的训练集合,从而得到围岩分级模型。最后测量正在开挖隧道工作面的快速分级参数,并提供给模型进行判别,从而达到快速、精确分级目的。通过某隧道围岩样品实例验证,该模型判断结果与实际施工情况吻合,可用于指导施工阶段的隧道围岩快速分级。     

高层民用建筑设置消防给排水设施需注意的几点问题

本文通过对高层民用建筑火灾特点的分析,指出了消防给排水设施在高层民用建筑中的重要作用,从而具体阐述了高层民用建筑中设置消防给排水设施应注意的几点问题。