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811.
针对公共安全突发事件应急救援的封闭空间场景(Confined Space Scene,CSS)信息采集不通畅、不全面而影响救援等问题,提出1种基于不变特征转换(Scale invariant feature transform,SIFT)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的图像信息异常检测方法。在场景内外信息传递“断环”情况下,该方法可利用物联网技术采集的图片,或以网络图片信息、历史类似场景数据等作为补充,通过SIFT特征提取、K means聚类处理以及SVM分类,实现场景的智能识别。经仿真分析,该方法能实现封闭空间内外部图像信息互通,“接补”因无法了解事件内部情况而产生的救援环节链条的“断环”,为救援提供决策参考。 相似文献
812.
814.
采用流变仪对不同含固率猪粪的流变性质进行测量,分析其流变特性,将流变数据与非牛顿流体模型进行拟合,得到用于描述猪粪流变特性的最佳流变方程。结果表明:猪粪是一种非牛顿流体,黏度随剪切速率的增加而减小并趋于稳定。基于其流变特性,运用计算流体力学(computational fluid dynamics,CFD)模拟技术,对猪粪厌氧消化反应器内的流场进行研究。模拟结果显示:反应器内速度最大值出现在桨叶末端,猪粪流体在其反应器内的宏观循环运动状态为沿着搅拌轴径向的绕流运动;壁面及顶部和底部区域速度几乎为零,形成死区,容积比率为29.85%。 相似文献
815.
816.
本文以湖北省漳河流域为研究对象,从2008-2017年中选取了16次洪水过程(10次过程用于率定参数,6次过程用于检验),分别采用了4种方法进行雷达降雨估算,并将估算结果输入到TOPMODEL和新安江模型进行了径流模拟计算。结果表明:4种雷达降雨估算方法中动态Z-I的平均相对误差最小为8.16%,其次是分组Z-I为20.1%,最优Z-I和经典Z-I分别为29.7%和29.02%;从径流模拟结果来看,动态Z-I效果最佳,分组Z-I次之,最优Z-I和经典Z-I模拟效果相对较差,且TOPMODEL模型的洪峰相对误差和峰现时差比新安江模型的模拟结果要小,新安江模型模拟结果的确定性系数与TOPMODEL模型接近。 相似文献
817.
对水质自动监测站取水问题及常见原因进行了较为全面的分析和研究,并针对性的提出了解决办法。 相似文献
818.
能源强度是反映一国综合能源利用效率的重要指标。在我国,工业是能源消费最多的生产部门,其出口产品的生产已成为影响能源强度的重要因素,由此也说明出口贸易结构的调整是实现节能降耗的重要措施之一。本文基于中国33个工业行业的时间序列数据,运用Granger因果关系模型及多元线性回归模型分析了1992-2008年工业低、中、高能耗行业组出口比重的变化对能源强度的实际影响。分析结果表明,我国能源强度和出口贸易结构之间存在单向因果关系,中、高能耗行业组与低能耗行业组出口比重变动对能源强度的影响分别表现为正向与反向作用。并且,低能耗行业组出口比重的上升对降低我国能源强度的作用远大于中、高能耗行业组出口比重下降所产生的节能影响。三个能耗组出口比重变动对能源强度的影响反映了我国工业内部结构的变动及不同行业的能源需求特征。据此,本文提出了优化产业结构和工业内部结构、融入更多有效可行的经济手段于节能减排措施中、加大研发投入以促进传统出口产品更新换代等政策建议。 相似文献
819.
丹江口库区典型小流域地表径流氮素动态变化 总被引:1,自引:0,他引:1
探明面源污染特征对制定丹江口水库水质保障体系具有重要意义。以胡家山小流域为研究对象,对村落和林 耕复合两种典型土地利用类型和流域各集水区出口地表径流氮浓度进行了连续监测。结果表明:村落降雨径流中总氮、硝态氮浓度较高,其中总氮均值超过20 mg/L,变化幅度都不大;氨氮浓度较低,但变化剧烈,这种氮浓度演变过程和降雨强度关系密切。硝态氮是村落氮输出的主要形态,占总氮输出的6031%~9655%,与总氮输出变化过程具有显著的相关性。林 耕地的氮浓度相对较低,总氮表现出上升—下降—平稳—上升的变化过程,硝态氮和总氮变化有着显著的相关性。在空间传输过程中,小流域下游氮浓度表现出稀释和富集两种效应,其中村落的氮输出对两种效应影响较大;在时间上,受耕作制度和气象变化,各集水区的氮浓度季节性变化明显,总氮浓度表现出春季>夏季>秋季>冬季,硝氮浓度表现出秋季>夏季>春季>冬季。胡家山小流域径流中氮素的含量均高于水库水体氮素含量,总氮高于地表水Ⅴ类水质标准,需要加强对小流域污染源的控制与处理,尤其是对村落径流的处理。
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820.
南昌市夏季PM_(2.5)中多环芳烃来源解析 总被引:1,自引:0,他引:1
在南昌市设立了5个不同功能区采样点,分别为居民区、工业区、商业区、交通干线区以及郊区,于2008年夏季进行PM2.5采样,对样品进行测定和分析后,通过因子分析法判断PM2.5中多环芳烃(PAHs)的主要污染源,再利用多元线性回归法确定各主要污染源对PAHs的贡献率。结果表明,南昌市夏季PM2.5中PAHs的主要污染源为车辆排放源、高温加热源、燃煤污染源,它们对PAHs的贡献率分别为37.9%、28.2%和22.0%;要控制南昌市夏季PM2.5中的PAHs,主要是要对机动车尾气排放量进行控制,并加强机动车尾气治理工作。 相似文献