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。     

融合YOLOv5-ResNet级联网络的烟火检测方法

火灾产生的烟雾和火焰对人类生命财产及安全会造成严重威胁。针对现有烟火检测算法在实际工业应用中无法满足高检测率、低误报率以及高实时性的检测需求,提出了一种融合YOLOv5-ResNet级联网络的烟火检测算法。首先,为了提高YOLOv5检测网络对烟火目标的检测性能,尤其针对小目标烟火,通过增加注意力机制模块、小目标尺度检测层、Focal Loss损失函数的方式改进YOLOv5目标检测网络;然后,为了降低误检情况的发生,将检测到的烟火目标进行阈值筛选,筛选后的烟火目标增加部分背景信息后送入ResNet34分类网络,剔除非烟火目标;最后,通过综合分析连续多帧检测结果和烟雾面积变化情况,进一步降低误检的发生。结果表明：融合YOLOv5-ResNet级联网络的烟火检测算法,在29个烟火视频的查全率为99.38%,漏检率为0.62%;在45个非烟火视频的误检率约为0.001 6%,在所有测试视频的平均检测速度为51.67帧/s, YOLOv5-ResNet级联网络算法检测精度较高,检测速度较快,误检率低,可满足实际的大规模复杂工业场景下检测任务,综合性能优于现有的其他火灾检测算法。     

处置阶段信息对高速公路交通事故持续时间的调节效应分析

应急处置阶段对交通事故持续时间演化至关重要,在信息视角下研究处置阶段信息对高速公路交通事故持续时间的影响具有重要意义。为了研究处置阶段信息在持续时间演化过程中的作用机制,从词频、上报次数、字符数及波动情况方面,采用内容分析法定义了处置阶段信息的评价指标,基于显著性调节变量建立高速公路交通事故持续时间的调节效应模型。通过稳健性检验,验证了模型的有效性。研究表明：变量Z₁、Z₂、Z₄、Z₅、Z₆、Z₇、Z₈、Z₉、Z₁₀分别对事故范围与持续时间的关系具有调节作用,调节变量在不同水平时影响幅度具有显著性差异。其中,Z₈、Z₆、Z₇的调节效应最强,依次为0.049、0.034、0.032。充分发挥处置阶段信息的调节作用,将有助于信息采集、发布和报送的有效性,进而辨识应急处置关键因素以促进处置效果。     

基于模糊理论的大型游乐设施应急救援措施综合评估

为解决近年来高空飞翔游乐设施频繁发生高空滞留事故和应急措施不妥当的问题,提出了一种对大型游乐设施应急措施有效性开展综合评估的方法。首先,利用模糊数学理论,以大型游乐设施全生命周期应急措施的影响因素为基础,构建了大型游乐设施应急措施评价指标体系;然后,以某主题公园的高空飞翔为评估实例,应用应急措施模糊数学综合评价模型,对评估实例的应急措施进行评价;最后,为了优化应急措施综合安全水平,基于评估结果生成了一级模糊评价向量风险趋向图,并对各评价指标进行综合分析和提出了优化建议。通过评估实例验证了该方法在大型游乐设施应急措施评估中的有效性和适用性。研究成果可为大型游乐设施应急措施的制定、改进和评估提供一定的理论依据和思路。     

复合赋权云模型在户外体育赛事风险研究中的应用

为降低户外体育事故发生率,采用层次分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)、熵权和云模型相结合的方法对户外体育赛事的风险因素进行综合评价。根据安全综合管理四要素,从人、机、环、管4个方面出发,构建户外体育赛事风险评价指标体系。利用层次分析法和熵权法计算各指标的主观、客观和综合权重,并基于云模型对比分析评价云图与标准云图,确定优势指标。最后结合事故实例进行风险评价。结果表明复合赋权云模型对各项风险因素指标赋权合理,其分析得到的优势指标与真实事故原因基本一致。相较于其他赋权评价模型,本评价方法在大型复杂体育赛事风险评价中,能实现主客观结合,有利于实现对风险因素指标的精确赋权,使评价结果更加真实可靠。     

基于IM-FCM的装配式建筑施工安全风险评估

为准确评估装配式建筑施工安全风险,提高施工安全管理水平,针对现行评估中动态解释能力不足的缺点,构建装配式建筑施工安全风险评估指标体系,引入组合数有序加权算子量化专家主观评分建立耦合交互矩阵,通过相互作用矩阵与模糊认知图的融合模型识别关键风险、预测演化趋势,并以武汉市某项目实证分析安全风险等级。结果表明：该项目整体风险偏高;随着施工安全风险的交互耦合与演化发展,风险评价系数上升10.28%,风险等级从3级升至2级;施工过程中应重点防控竖向或水平构件支撑系统存在缺陷等关键风险因素;相互作用矩阵与模糊认知图的融合不仅能对施工安全风险进行动态评估,还能预测时序维度上的施工安全风险演化趋势。     

多情景下航空公司航线网络抗毁性研究

航空运输易受多种外部因素干扰,评估不同情景下航线网络的运行水平对有效减轻外部干扰具有重要意义。运用复杂网络方法,分别构建国内3家航空公司(A、Z、M)无向加权航线网络。基于网络拓扑结构,进一步考虑空间灾害影响,利用加权度中心性、加权介数中心性和机场灾害风险度识别重要节点,并设计随机、蓄意和自然灾害3种灾害情景,借助网络效率和最大连通子图相对大小评估航线网络抗毁性。结果表明：3家航空公司的航线网络对随机灾害具有较强的抗毁性,而对蓄意灾害表现出脆弱性;其中,基于加权介数中心性的蓄意灾害对航线网络的破坏性最大,且蓄意灾害下Z航线网络更容易瘫痪;暴雨对3家航空公司航线网络的破坏力大于沙尘暴大于随机灾害,且自然灾害下M航线网络更容易瘫痪。     

分类分级视角下供水管网地震韧性评估研究

为解决供水管网安全精细化管理问题,提升城市供水管网地震韧性水平,在综合分析影响供水管网安全的主要因素的基础上,引入分类分级理念,结合动态分级法(Dynamic Classification Method, DT)和集对分析-可变模糊模型(Set Pair Analysis-Variable Fuzzy Recognition Model, SPA-VFRM),建立供水管网地震韧性评估分类分级模型,动态优化供水管网地震韧性分类,量化评定管道安全韧性分级,并应用于某县城供水管网安全韧性综合评估。结果表明,提出的新模型可以有效实现供水管网地震韧性的分类与分级,提高供水管道风险识别的精确性,能够为制订科学的供水管网维护和改造策略提供理论支持。     

基于贝叶斯网络的城市爆炸事故风险概率研究

针对频发的各类城市爆炸事故,采用事故树和贝叶斯网络相结合的综合风险评价方法构建概率模型,在分类溯源的基础上进行风险的概率测算、原因诊断和敏感节点分析。首先,按爆炸源属性将研究对象划分为粉尘爆炸、可燃性气体或液体爆炸、可燃性固体爆炸和物理爆炸四类;其次,运用专家信心权重法评估细化的28个根节点事件的先验概率,结合条件概率表计算顶事件发生的风险概率;再次,通过逆向推理法分析风险的形成原因。结果表明：在城市爆炸事故中可燃性气体或液体爆炸发生的概率最大,人员监管不到位、防爆知识欠缺、违规操作生产等是城市爆炸事故的关键风险因素和敏感节点;最后,根据研究结论提出风险管控预防措施,以期减少城市爆炸事故的发生。     

聚焦高清视频监控解决方案——视频解码上墙显示篇

正经过众多安防同仁的推广和市场培育,高清网络视频监控系统作为未来的主流已经基本被行业大多数用户所认同。随着高清的广泛应用,安防监控企业也如过江之鲫纷纷投入高清系统的生产和研发。高清监控优势明显,但对于很多中小安防企业而言,在投入高清的研发、生产过程中是否存在一些有待解决的新的问题呢?H.264是2003年由国际电信联盟和国际标准化组织联合开发的新一代的视频压缩标准,它能够提供更高的数据压缩率,在同等的图像质量条