基于IAOA-KELM的储气库注采管柱内腐蚀速率预测

针对储气库注采管柱的内腐蚀速率预测问题,建立了基于阿基米德优化算法(Archimedes Optimization Algorithm, AOA)与核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine, KELM)相结合的模型提高腐蚀速率预测精度。通过引入佳点集、改进密度降低因子、采用黄金正弦算法缩小搜索空间,提高局部开发能力,利用改进阿基米德优化算法(Improved Archimedes Optimization Algorithm, IAOA)优化KELM正则化系数(C)和核函数参数(γ),进而建立IAOA-KELM储气库注采管柱内腐蚀速率预测模型;使用MATLAB软件运用该模型对某注采管柱内腐蚀数据集进行学习与预测,将IAOA-KELM模型与KELM、粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)-KELM、AOA-KELM结果进行预测误差对比。结果表明,IAOA-KELM模型的预测值与实际值较为拟合,其E_RMSE为0.65%,E_MAE为0.39%,R²...     

基于大孔模型的天然气管道泄漏火灾模拟分析

为探究天然气管道泄漏规律并界定天然气喷射火热辐射、爆炸超压的影响程度,基于高斯烟羽大孔泄漏模型确定了天然气泄漏量和泄漏速率,采用SHELL喷射火模型与TNT当量爆炸模型模拟分析了不同工况下喷射火热辐射强度半径和晚期爆炸超压半径。通过对实例模拟结果分析可知：天然气泄漏孔径的大小与大气环境稳定程度,前者对天然气火灾的影响作用较为显著。参照火灾伤害阈值表能够界定火灾伤害等级与环境破坏程度。PHAST平台能全面、直观的模拟天然气泄漏火灾的强度与范围,其结果能够为现场安全评价、制定管道火灾应急预案提供相应的参考。     

中国能源金三角NO2时空格局及其驱动因子

利用臭氧监测仪(OMI)提供的大气污染监测数据,结合产业结构、汽车保有量、国家政策措施等,通过城乡NO₂浓度差异的排放源分析方法提取能源金三角(EGT)地区2005~2019年对流层NO₂垂直柱浓度时空变化特征并探讨影响区域大气NO₂浓度驱动因素.结果表明,EGT煤炭化工源NO₂浓度与第二产业产值增速的相关系数为0.71(P<0.05),说明本文方法所提取的长时序煤炭化工源NO₂浓度能有效地指示产业结构调整和政策措施变化.NO₂浓度从2005~2011年的90.56molc/m²增加至2012~2015年的720.77molc/m²,再下降至2016~2019年的247.36molc/m²,反映EGT经济发展模式经历了从小规模、中污染的点模式逐步发展成大范围、重污染的粗放模式,再到大范围、低污染的精工模式.与京津冀、华中、长三角等地区相比,EGT交通和工业排放对城市源NO₂污染贡献的变化特征进一步反映城镇化水平的发展和产业结构的优化.与OMI相比,高分辨率对流层观测仪(TROPOMI)能在短时序上提供丰富的影像细节信息,且随着观测时长的增加,有望增强长时序大气NO₂污染的精准监测.     

改进SSA-LSSVM模型在埋地管道点蚀深度预测中的应用

埋地管道点蚀深度受土壤环境、运输物质、管道材质等多种因素的影响，因此腐蚀数据存在不稳定性，会导致精确预测其点蚀深度存在较大难度，故提出RS结合MSSA-LSSVM预测模型。首先利用RS对腐蚀影响因素实现降维，提取关键影响因素；其次融合三步改进策略解决麻雀搜索算法已陷入局部最优等问题，利用时间复杂度分析对算法改进后性能进行验证；然后利用MSSA求解出LSSVM中核函数参数σ²和惩罚因子C的最优解，同时选取RBF核函数，使其预测性能达到最优，最终构建RS-MSSA-LSSVM的埋地管道点蚀深度预测模型。结果表明：优化后模型精度得到了极大的提升，且均优于其他模型，证明该模型鲁棒性较好。