火电厂SCR烟气脱硝催化剂特性及其应用

SCR工艺是火电厂的主流烟气脱硝技术,催化剂是SCR脱硝工艺的核心。通过对不同型式催化剂特性及其应用的对比分析,得出了蜂窝式催化剂综合性能较优的结论,并对不同烟气条件下的催化剂选择提出了建议.     

人工神经网络方法在拟建小区域环境质量评价中的应用

人工神经网络的评价方法用于小区域环境质量评价中,根据本地区特点因地制宜地选择环境质量参数,代入模型中进行环境质量评价及预测,对用于环境质量评价的BP人工神经网络模型进行了改进,即对网络模型的训练样本进行了扩充,从而提高了模型的抗干扰能力和准确性.将改进了的BP人工神经网络模型应用于四川省资阳市沱江二桥拟建项目小区域的大气、地表水环境质量评价中, 对该市小区域大气、地表水环境质量状况进行评价,评价结果表明,BP人工神经网络模型用于环境质量评价是可行的,且评价结论客观,评价模型普遍适用.     

风险管理在水电工程中的应用

水电工程是一个在建设过程中充满风险的、相当复杂的系统工程,其风险管理伴随着工程建设的全过程.随着我国水电工程建设体制改革的进一步深化,风险管理越来越受到工程界的重视.分析了在水电工程中存在的主要危险有害因素,提出了具体的风险管理和评价方法,并对一些主要的评价方法进行了大致的比较,同时对水电工程的风险管理工作提出了一些改进措施.     

桥梁安全综合评价体系构建及重心法评价研究

目前桥梁安全综合评价研究并不成熟,在分析了桥梁安全综合评价应该考虑的主要因素的基础上,提出并确立了桥梁安全综合评价体系.探讨了应用模糊重心决策法进行桥梁安全综合评价的实现过程,为桥梁安全管理人员和安监部门理性决策提供理论依据.     

道路交叉口冲突仿真分析

针对基于事故的安全评价在数量、周期、均值、随机性等方面以及基于现场冲突观测识别在主观性、可靠性、成本、指标全面性等方面存在的问题,提出基于冲突仿真的交叉口安全预评价分析方法:研究利用安全间接分析(SSAM)模型分析冲突的基本原理和冲突时间(TTC)、遭遇时间(PET)等分析指标的计算方法;以及利用VISSIM仿真软件进行冲突仿真分析应注意的策略。以邢台市某道路交叉口安全改善方案为例,进行改善前后冲突仿真的比较分析。研究结果表明,改善后在通行效率显著提升的同时,交叉、追尾、车道变换冲突的数量均显著减少,TTC值有所增加,说明改善后安全程度有所提升。笔者提出的方法和案例应用为道路交叉口改善措施的安全预评价提供了一种分析途径和有益借鉴。     

家具企业安全管理调查研究——运用行为抽样法调查分析不安全行为

为降低家具企业事故的发生概率,通过对家具企业机加工车间工人的不安全行为的观察,依据其主要表现,将工人的不安全行为分为静态和动态两类;运用行为抽样法对生产现场工人的不安全行为情况进行的抽查,并对其不安全行为进行现状评价;通过分析不安全行为发生的原因,提出相应的改进措施。     

生态土壤渗滤系统启动周期研究

利用室内模拟试验装置,考察了4种生态土壤渗滤系统在0.1 m3/(m2·d)的水力负荷条件下对生活污水中TP、COD和NH3-N的去除效果及启动周期; 同时对整个系统及同类生态工艺启动周期的判断方法做了探讨.研究结果表明,生态土壤渗滤系统对TP、COD和NH3-N的启动周期分别为15～27 d、24～40 d和24～26 d; 土壤渗滤系统对TP的启动周期最短,对COD的启动周期最长; 处理系统启动周期的判断原则是综合考察系统对主要污染物各自的启动周期,以最长的作为系统启动周期.4组试验中,1#和2#系统的启动周期为40 d; 3#和4#的为24 d.     

基于灰预测模型的大跨度预应力混凝土桥梁施工监测

运用灰色系统理论,建立大跨度预应力砼刚构-连续组合梁桥悬臂浇筑施工梁段立模标高预测的GM(1,1)模型,并用残差的GM(1,1)模型对其进行修正;同时把该预测模型应用于松原龙华松花江特大桥实际工程;其结果表明梁段立模标高预测精度较高,完全能够满足工程的需要,为同类桥梁的施工监测提供参考。     

建筑物基底反力的实时监测与分析

以某大楼的基底反力监测为例 ,阐述了建筑物基底反力实时监测的原理与方法。监测分析结果表明 ,对在建建筑物进行的基底反力实时监测直接反映了土体受力状态 ,可间接得出桩基的受力情况。     

PSO和SVM混合算法确定太湖入湖河流水质主要影响因子

以影响太湖入湖河流水质的24个因子值为研究对象,将PSO算法与SVM算法相结合。PSO算法用于优化SVM算法的参数c和g,以利于快速、高效地确定c和g的全局最优值;SVM算法基于最优的c和g,分别以24,21,18,15,12,9和6个因子作为特征向量预测水质的污染程度。结果表明,当特征向量为9个影响因子时预测率最高。其参数c=18.56,g=1.35,对应的预测率为：全局预测率92.59%,重度污染水质预测率88.89%,轻度污染水质预测率94.45%。因此,通过PSO和SVM混合算法,可以确定影响太湖入湖河流水质的主要因子,利用这些主要因子对水质进行预测预警,不但可以节省时间,而且可以得到精确的结果。