桥梁转轮除湿机的检测与评估技术

通过检测转轮除湿机获取其真实减湿能力数据,分析湿差对比法、查询法、多点温度检测法等评估特点,完成除湿机技术状况评定,提高桥梁转轮除湿机产品质量和使用寿命,进一步提高桥梁数字化防腐养护工作。     

责任关怀视角下“油气储运安全”混合式教学探讨

为提高学生对油气储运安全课程工程实际应用部分的接受程度,增强其学习自主性,在“责任关怀”理念的指导下,于大四上学期采用线上线下混合式教学模式讲授该门课程。结果表明：混合式教学模式能将线上线下教学的优势相结合,课堂时间和空间得到了扩展,极大提高了学生对课程思考的积极性,发挥了学生的自主性;教师依据线上线下的效果反馈也能更加精确地研判学生学习情况并持续改进教学;采用混合式教学模式,学生的学习成绩全部及格,学习效果普遍较好。     

多出口场景下考虑动态出口选择的人员疏散

为使多出口场景下人员疏散情况与实际更吻合,基于元胞自动机(CA)建立考虑更换目标出口的动态出口选择模型。综合考虑行人到出口的距离和出口前的拥挤程度对其选择的影响;通过选择模糊度和出口保持率来模拟行人选择出口的犹豫和随机性;再根据疏散环境的变化计算各出口被选择概率,更新行人的目标出口。比较动态出口选择策略与静态出口选择策略的差异。结果表明：动态出口选择策略有低密度无效和高密度有效2个阶段,且在高密度下选择模糊度小更利于疏散。出口保持率的增加能否提高疏散效率与选择模糊度有关。出口区域半径的增加在一定程度上能降低疏散时间。与静态出口选择策略相比,该策略可以提高出口利用率,缓解各出口密度不平衡程度,提高疏散效率。     

农村突发公共卫生事件应急医疗设施选址研究

为提高农村突发公共卫生事件应急医疗设施选址决策的科学性,基于新冠肺炎(COVID-19)疫情传播迅速,危害性强的突发公共卫生事件特征,依据应急医疗设施设计标准并兼顾农村医疗预算少、应急道路崎岖的特点,首先,选取设施备选地工程地质条件、单位成本、传染率、抵达时间、场所规模以及服务覆盖区域6项影响因素,将熵值法(EVM)和层次分析法(AHP)有效结合确定影响因素权重;其次,建立考虑患者到应急医疗设施的距离之和最小以及所选择应急医疗设施的综合评价值最优的多目标选址模型;然后,设计改进的粒子群优化(IPSO)算法求解模型,得到选址决策;最后,选取天门市部分村庄进行实证分析,以验证模型算法的有效性。结果表明：传染率和单位成本是建设应急医疗设施主要影响因素,IPSO算法选取3个应急医疗设施,能够满足8个村庄患者的治疗需求,并保证患者在4～7 min内就医,为高效开展疫情防控活动提供保障。     

基于DWT与SVM的风门开闭阶段识别方法

为解决因风门开闭导致的风速传感器数据异常波动与误报警问题,提出一种基于离散小波变换(DWT)与支持向量机(SVM)的风门开闭阶段识别方法。使用多尺度滑动窗口将传感器风速监测数据离散化为若干段不同尺度的子时间序列数据,利用统计方法与DWT,提取各尺度子时间序列数据中的统计特征与隐含的波动特征,建立SVM风门开闭阶段识别分类模型。为进一步优化识别结果,基于重叠度(IoU)规则合并、修正、组合、取优分类识别结果,再根据相似准则建立长度方向取变率为2、整体相似比为1∶16的相似试验模型,开展风门开闭扰动试验,验证方法的可行性。结果表明：在测试集上的识别准确率较高,对于风门开闭时间的识别准确率可达到90.08%,风门开闭阶段的划分准确率可达到71.05%,优化滑动窗口尺度数量,可继续增加方法识别的准确率。     

新形势下公路领域环保管家服务模式探讨

公路领域环境保护工作内容多、要求高、技术性强,传统环境保护管理模式不再适应新形势,近年来公路环境保护问题频现。在梳理当前环境保护工作新形势的基础上,针对公路规划建设过程中面临的环境问题,提出在公路领域引入全过程环境保护管理服务模式——“环保管家”的破题思路,并根据服务对象特点将该模式划分为行业级环保管家、企业级环保管家和项目级环保管家3个层级,给出其职责定位和服务内容,同时对其发展提出应强化交通行业主管部门职责、深入探索“环保管家”服务模式、加强相应工作经费保障等建议。     

基于ADPSO-FNN算法的催化再生烟气二氧化硫预测方法

为了解决催化裂化装置再生器出口烟气二氧化硫质量浓度难以实时预测的问题,提出一种基于自适应粒子群优化-模糊神经网络(Adaptive Particle Swarm Optimization-Fuzzy Neural Network, ADPSO-FNN)算法的催化再生烟气二氧化硫质量浓度智能预测方法。首先,针对数据来源多,且来自数据采集系统(Data Collection System, DCS)与实验室信息管理系统(Laboratory Information Management System, LIMS)中多维数据时间尺度不匹配的问题,利用基于自适应回归算法实现多时间尺度的数据清洗;其次,建立基于模糊神经网络算法的二氧化硫质量浓度预测模型,提取再生烟气产排过程中的动态特性;然后,提出基于动态惯性权重和学习因子机制的自适应粒子群算法,平衡全局探索能力及局部开发能力,实现再生烟气二氧化硫质量浓度的预测;最后,利用炼厂检修前、后的数据分别建立二氧化硫预测模型并进行测试。结果显示：该预测方法实现了催化再生器出口二氧化硫的准确预测,解决了现场多时间尺度数据难以建模的问题。     

基于混合决策的城市固定避难所选址优化

为了提高震后城市避难资源供需匹配效率,根据应急避难灾民的需求特征,分析了避难人员分层疏散和不同类型避难所规划布局,提出了基于模糊集理论、多属性妥协解决策(VlseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje, VIKOR)方法和双目标机会约束模型的混合决策方法。根据定性因素评价结果优化开放避难所的适宜性,并最小化避难所开放数量。通过加权ε-约束、中心极限定理和分段线性函数逼近得到近似单目标混合整数线性规划模型,借助实例验证模型的有效性。对比确定性和机会约束性模型得到的优化结果,为考虑避难所选址问题中的需求多样性和不确定性提供依据。结果表明,该方法不仅可以从多个决策者的专业知识中受益,还能更好地对冲震后需求的不确定性,确保在时间、空间有限的情况下,避难救援行动有序和高效开展。     

突发洪涝灾害中考虑心理焦虑影响的多周期应急物资调度研究

在突发洪涝灾害背景下,综合考虑应急物资短缺率、动态降雨量预报,以及物资供应周期时长等因素对灾区群众心理焦虑的影响作用并建立相应的心理焦虑量化函数。在此基础上以最小化物流成本和心理焦虑成本为目标,构建突发洪涝灾害背景下的多周期应急物资调度模型,并通过快速非支配排序遗传算法对模型进行求解。最后,以2021年7月河南省暴雨事件为案例进行实例验证分析,结果表明：1)相比于基础应急物资调度模型,本文提出的考虑心理焦虑成本的模型会增加20.09%的物流成本,但焦虑成本降低了93.57%;2)对供应周期时长的敏感性分析表明,当供应周期时长由72 h降至48 h,物流成本提高29.00%,焦虑成本下降43.70%;周期时长由48 h降至24 h,物流成本增加49.81%,焦虑成本下降51.41%。研究结论有助于应急管理部门更好地制定适用于洪涝灾害的应急物资调度方案。     

油气智慧管道“端+云+大数据”跨域“信息-物理”安全保障技术现状及发展趋势

5G与工业互联网建设融合加速油气智慧管道建设发展,油气智慧管道“端+云+大数据”框架高度集成、数据统一、智能决策等优势降低了油气管道的管理成本,优化了管理人员风险决策,避免了人员误操作等风险。然而在大数据与人工智能背景下,来自外界的信息安全威胁逐日增加,全球工业控制系统高危漏洞不断攀升,油气智慧管道“信息-物理”耦合环境除面临传统物理安全威胁外还需应对新型、复杂的“信息-物理”跨域攻击。我国对油气智慧管道“端+云+大数据”跨域“信息-物理”安全保障技术研究起步较晚,落后于油气生产基础设施安全保障的现实需求。系统性辨识了油气智慧管道在物理端、信息端、云计算、云平台、大数据等方面的安全威胁,并针对各方面安全保障技术现状进行了总结。面对新型攻击模式和信息攻击跨域传播对油气智慧管道的安全威胁,提出了油气智慧管道“信息-物理”安全保障技术发展需求、发展难点和发展建议,为完善我国油气智慧管道跨域“信息-物理”安全保障技术体系提供参考。