当互联网遇上环保

曾设计逾百座数据中心的格罗斯这样说道:"不仅是普通人,即使是业内人士得知这些数字后,都感到惊讶——一座稍具规模的数据中心的用电量,很可能已经超过一座中型城市。"互联网是零污染的绿色产业?事实上,目前全球约有24亿网民,各大互联网公司为了让网民24小时享受网络便利,一直提供全天候无间断服务。这样一来,服务器昼夜运行,造成的电力消耗是巨大的。虚拟数据也能造成资源浪费根据去年《纽约时报》的一项调查中显示,素来被认为是环保的因特网产业其实并     

三维点云基础上排土场垮塌影响范围研究

高台阶排土场下游常分布有居民区、厂房等,一旦垮塌,后果严重,因此完善的防治与应急准备工作十分关键,而排土场垮塌影响范围的预测是这些工作的重要前提依据。为提升高台阶排土场垮塌影响范围的预测准确性,需要获取准确的地形边界基础数据。通过利用三维激光扫描仪对新建排土场及其下游地形精细扫描,对获取的三维点云数据去噪、拼接、建模等处理,生成精度更高的数字高程模型与三维实体模型。在此基础上,结合新建高台阶排土场地质勘查与设计资料,建立颗粒离散元数值模型,利用PFC3D计算高台阶排土场垮塌影响范围,并与经验公式法计算结果对比分析,结果表明排土场颗粒离散元数值模型精度符合要求,可快速、准确地计算影响范围,从而为相关部门提供科学决策依据。     

我与耀哥的情缘

每当想起李白的诗句:"当君远相知,不道云海深。"我就情不自禁地想起耀哥。耀哥与我为同龄人,一个年份出生。他比我大2个月,又曾在同一黑土地长大。正因为是同乡,属相又相同,现在身处外地同一个城市,网络相遇,且有"他乡遇故知"的情愫。时下倡导的有缘人,是指"真实交友,真诚寻缘。"正是彼此都有那种真诚惜缘的愿望,让各自的心中种下友谊的种子。有人说,网络是虚拟的世界,交友要慎重。说的并无道理,在这个繁杂而缺失诚信的社会中,这种观点在     

基于可拓云模型的电力生产安全综合评估方法

为保证电力生产过程的安全性,必须对其安全水平进行客观合理的评估.针对电力生产安全评估的特点,全面考虑安全生产分级边界的模糊性和随机性,采用可拓云理论来评估电力生产安全综合状态.首先结合现代安全管理理论和生产实际建立电力生产安全综合评估指标体系,并采用主客观综合赋权法确定各评估指标的权重;然后综合云模型本身的不确定推理特性和可拓学中物元理论兼具定性、定量分析的特点,构建可拓云模型进行评估,并引入置信度因子和危险因子标识评估结果的可信信息和危险信息;最后通过算例分析验证了该方法的可行性和合理性.     

基于云平台的重庆环境监察移动执法系统集成研究

通过分析重庆市环境监察现场执法业务应用需求,结合现有的信息化现状及信息技术发展趋势,设计了“一个平台、一个中心、两个体系”的系统总体架构,提出了“移动端防控、链路安全、内网和服务器防护”的网络传输和信息安全系统设计,采用VPN专网,有效解决了符合三级等保安全的移动设备的传输网络,采用虚拟化的云服务平台,研发了市－区两级的重庆市环境监察移动执法系统,并在市局、涪陵和九龙坡区试点应用,取得了很好的应用效果。     

基于云平台的双重预防机制系统研发与应用

针对双重预防机制中风险管理、隐患管理需要大量记录、人员难以落实到位的问题,运用物联网以及云计算等技术,采用SaaS结构,提出了一种基于云平台的双重预防机制信息化系统架构。基于该系统,企业可以实现规范的风险管理和隐患闭环管理,达到双重预防机制线上线下统一,以有效落实安全主体责任。该系统提供了开放、灵活的服务方案,企业和监管部门可根据实际情况通过购买服务的方式实现安全管理绩效的提升,实现安全监管的数据化,为企业的安全管理以及监管部门的安全监管提供有效工具和科学的数据支持。     

基于云模型的装配式地铁车站施工安全风险评价

为有效评价装配式地铁车站施工安全风险,减少施工安全事故发生,保障施工安全,提出基于组合赋权和云模型的风险评价方法。首先,根据国家规范和项目资料,初步识别装配式地铁车站施工安全风险因素;再利用德尔菲法优化风险因素,建立包括6个一级指标和25个二级指标的装配式地铁车站施工安全风险评价指标体系;然后,采用熵权法和组合数有序加权(C-OWA)算子确定指标的组合权重,进而结合云模型确定风险评价等级;最后,基于某装配式地铁车站项目验证上述评价方法。结果表明：该项目评价等级为较低风险,与施工现场实际情况基本一致,但人员和施工技术的风险等级为中等,在采取安全防控措施时应重点考虑。     

华南背景山区云中草酸的形成机制及影响因素

草酸(C₂)是大气颗粒物中有机物的重要组成部分,现有研究推测草酸主要来源于云中液相反应,然而,关于其云中形成机制的研究较少. 本文系统分析对比了华南背景山区的云水和云间隙颗粒物中二羧酸类物质,包括直链饱和二羧酸(C₂~C₉)、支链饱和二羧酸(iC₄~iC₆)、不饱和二羧酸〔马来酸(M)、富马酸(F)、柠康酸(mM)〕以及多官能团羧酸〔苹果酸(hC₄)、丙酮酸(Pyr)和乙醛酸(ωC₂)〕的浓度分布. 利用随机森林和多元线性回归方法进一步定量评估了草酸前体物、温度及云水性质(云水中液态水含量、pH、化学组成)对云水中草酸形成的影响. 结果表明:①云水和云间隙颗粒物中草酸的平均浓度分别为431 μg/L和27.28 ng/m3,分别占直链饱和二羧酸浓度的78.9%和70.0%,占水溶性有机碳浓度的2.4%和1.1%. ②云水中C₂/总二羧酸类物质(浓度比)与二羧酸类物质浓度比〔如C₂/(C₃~C₉)、C₂/(iC₄~iC₆)、C₂/(hC₄+Pyr+ωC₂)和C₂/(M+F+mM)〕均呈显著正相关(R2为0.47~0.76, P均小于0.01),表明C₃~C₉、iC₄~iC₆、hC₄+Pyr+ωC₂和M+F+mM可能是云水中草酸形成的重要前体物. ③前体物对云水中草酸浓度变化贡献最大,贡献率为79%,其中hC₄+Pyr+ωC₂是最重要的前体物;其次是云水性质,贡献率为20%;温度的贡献率为1%. 研究显示,云中过程是草酸形成的重要途径,其形成过程受前体物、云水性质和温度等因素的影响.