基于Web服务的海量风暴潮灾害数据实时可视化研究

目前,风暴潮灾害的数值模拟给出的海量数据结果往往使得研究者难以理解,阻碍研究工作的深入进行,同时从应用角度也不能满足对灾害进行实时可视化的需求.因此,本文针对风暴潮灾害数值模拟的计算格式和结果数据特点,探讨了Web Service技术和可视化处理技术基础上为研究人员提供实时的风暴潮灾害数值模拟以及水位、流场的时空分布可...     

面向海洋应用的异构数据集成查询方案

异构数据的集成问题是当前数据处理领域的热点问题,它的目标是解决多源异构数据的集成,实现高效的数据共享.随着数字海洋的提出,海洋数据量增大,加上海洋数据异构性较强的特点,面向海洋应用的异构数据集成问题变得日益突出.本文介绍了一种海洋异构数据集成框架,采用中介器/包装器的体系结构进行查询处理,查询分解中使用B树查询XML节...     

通风状况对乳胶泡沫材料燃烧特性影响

设计小尺寸实验平台,研究不同通风管道风速对乳胶泡沫材料燃烧特性的影响。在不同风速条件下进行实验,获得材料表面温度分布、质量损失速率、火焰高度和火蔓延速率等特性参数。实验结果表明,在管道风速为0,1.5,3,4.5,6 m/s时,平均火焰蔓延速率分别为0.24,0.20,0.23,0.25,0.24 cm/s,最大质量损失速率分别为2.80,2.26,2.65,3.18,3.63 g/s。在有风条件下,随着风速的增加,火焰燃烧过程变得更加剧烈,最大质量损失率变大。实验样品的燃烧过程可以分为3个阶段:初始生长、完全燃烧和熄灭。最大火焰高度发生在燃烧过程的第2阶段,不同管道风速下的最大火焰高度分别为96.39,72.83,90.68,94.96,95.32 cm。     

高效液相色谱-电感耦合等离子体质谱法测定水产品中砷形态的研究进展

水产品中的砷化合物存在形态多样且含量远高于陆地生物,砷的毒性取决于它的化学形态,因此对水产品中砷形态的分析具有重要意义.高效液相色谱(HPLC)与电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)由于低检出限和宽线性范围的优点,被广泛应用于水产品中砷的形态分析.本文结合国内外使用HPLC/ICP-MS分析水产品(海藻、鱼类、甲壳类和贝类)中砷化合物的文献资料,总结了该仪器的重要工作参数和方法的分析验证性能,包括分离柱类型、流动相条件、线性方程和相关系数、检出限、定量限以及精密度等方面;同时也总结了各类水产品中砷的赋存形态和含量.本文可为进一步研究水产品中砷的迁移转化规律、食品质量安全评价与风险评估及相关法规的制定提供可靠技术参考.     

回收转炉煤气的安全保证

根据转炉煤气回收的实际运行经验 ,介绍分析了安全回收转炉煤气应采取的保证措施。     

白果壳遗态Fe/C复合材料对水中磷的吸附特征

为研究PBGC-Fe/C-G（白果壳遗态Fe/C复合材料）对水中磷的吸附特征,以PBGC-Fe/C-G为吸附剂,对吸附剂投加量、溶液体系pH、初始磷质量浓度、温度和吸附剂粒径为影响因素进行静态吸附试验分析,并结合SEM、EDS、XRD和FT-IR等手段对吸附前、后材料进行表征,以揭示PBGC-Fe/C-G的吸附除磷机制.结果表明:①当初始磷质量浓度 < 10 mg/L、吸附剂投加量为0.2 g/（50 mL）、溶液为酸性（pH=3）、反应温度为45℃、吸附剂粒径 < 0.149 mm时,吸附效果最佳,吸附量达1.62 mg/g.②准二级动力学模型和Freundlich吸附等温模型能较好地模拟PBGC-Fe/C-G对磷的吸附过程.③热力学结果显示,ΔG < 0、ΔS>0和ΔH>0,说明PBGC-Fe/C-G对磷的吸附过程是自发、熵增的吸热过程.研究显示,PBGC-Fe/C-G吸附除磷主要通过配位作用、静电引力、等电荷离子交换和物理作用4种协同完成,其中Fe活性位与磷酸根离子的配位反应为主要的反应过程.      

基于深度学习的近岸海浪等级视频监测

深度学习是机器学习的重要研究领域,同时作为大数据的有效处理和分析工具越来越受到关注。以多源长时间序列近岸海浪视频环境数据为样本,波浪仪同步测量海浪等级数据为图像标签,构建了面向海洋环境适用于深度学习的海浪训练集、测试集。通过数据扩增技术对视频监测数据进行预处理,提高模型泛化能力,依据视频的相关性,引入误差函数,优化模型灵敏度,提出了适用于海洋领域海浪等级深度学习模型架构（Wave-CNNs）,最后将提出的改进深度学习模型应用于3000样本海浪图像训练集,并通过300样本海浪图像测试集对结果进行验证,实验结果表明,算法对3个等级海浪识别精度达到了66.6%,优于传统Bayes及SVM方法。     

基于STL的海表面温度预测算法

海表面温度是海洋科学研究中重要的参数之一，有效预测海表面温度对海洋灾害预警、海洋经济以及海洋生态环境研究具有重大意义。针对海表面温度具有周期性、持续性、非平稳性和非线性的特性，首先利用基于局部加权回归的周期趋势分解方法将原始海表面温度序列分解为周期项、趋势项和余项，挖掘海表面温度的潜在信息并去除序列中的随机噪音，再结合长短期记忆网络模型的优点，搭建神经网络来预测未来5天内的海表面温度。通过与其它模型的预测效果进行对比，实验结果表明，本文方法在预测海表面温度时具有较好的预测精度，能够实现海表面温度的有效预测。     

基于安全标准化的非煤矿山安全管理系统研究

根据金属非金属露天矿山安全标准化的要求和企业自身安全生产管理需求,分析矿山安全标准化系统要素及其PDCA运行模式,提出创建矿山安全标准化系统的过程思路。基于矿山安全标准化和现代安全管理理念,采用B/S应用模式研发露天矿山"现代安全管理系统",对系统功能和优点进行深入分析,简要阐述系统的应用方式和运行效果。     

消防服用织物材料热湿舒适性综合评价

为提高消防服的热湿舒适性能,减少消防员在灭火救援过程中的热应激反应,基于现有消防服用织物材料的物性参数和单项热湿舒适性指标,采用多元回归分析的方法综合评价消防服各层材料的热湿舒适性能,研究各外层材料的单项热湿舒适性指标与物性参数之间的关系。结果表明:以黑色芳砜伦为外层材料、Goretex为防水透气层材料、Nomex针刺毡为隔热层材料、Nomex/FR-VISCOSE(50%Nomex,50%阻燃黏胶)为舒适层材料的消防服热湿舒适性最好,并得出织物的吸湿速率常数、透湿率和干燥率与物性参数之间的显著多元回归模型。