非离子氨浓度换算方法的改进

国家地面水环境质量标准（GB3838－88）将非离子氨作为水质指标之一,但目前非离子氨未规定标准分析方法,执行标准时需将氨氮换算为非离子氨,方法是查表得出非离子氨摩尔百分比α（pH,t）,再用公式计算出非离子氨浓度。这种方法处理个别数据时简单方便,对大批量数据处理则有多次查表的麻烦,同时当PH值和水温超出表所给范围时,无法查表换算;而且只要pH值和水温之一不等手表值,就必须用差值法求解,过程繁琐且存在偏差。为此,我们根据α（pH,t）表中数据,求出氨在不同温度下的平衡常数,结合经典理论公式,进行多元逐步回归分…     

基于工业互联网的石化企业视频AI隐患智能识别管理系统的应用研究与建设

旨在应用工业互联网技术和视频AI算法,构建基于工业互联网的石化企业视频AI隐患识别管理系统,探讨基于视频AI分析技术的现场隐患智能识别在石化行业中的应用,助力石化企业安全隐患管理水平的提升。     

基于贝叶斯网络的高速动车组运营故障分析

为研究影响高速动车组正常运行的各故障因素间的因果关系,分析其耦合强度,将故障因素分为人、机、环3类,从系统角度又将机器因素分为5个子系统。人、机、环3类共识别27个故障因素;使用K2算法生成贝叶斯网络结构,引入扩展因果效应算法确定节点优先次序作为K2算法的先验知识,采用EM算法学习贝叶斯网络参数,构建基于贝叶斯网络的高速动车组运营故障分析模型;以209个CRH详细故障报告为例,对故障因素的故障发生概率进行排序并分析因素间的影响强度和灵敏度。结果表明:牵引供电系统故障发生概率较高;车门系统故障、牵引变流器故障易由内部零件故障引起,外界异物击打对受电弓影响较大;人、环因素更易引起多故障耦合;环境因素对牵引供电系统表现出较高的灵敏度。贝叶斯网络在分析高速动车组运营系统故障问题上具有可行性,分析结果有助于提升运营单位的管控能力。     

基于GA-Bp算法的炼油化工机械性能建模与仿真研究

传统的炼油化工机械性能模型仿真能力差,得到的结果准确性低。为了解决这一问题,基于GA-Bp算法建立了一种新的炼油化工机械性能模型,GA-Bp算法是同时具备Bp算法与遗传算法的优点,利用Bp算法良好的泛化和非线性映射特点与遗传算法具有的全局搜索能力的特点,结合两种算法的泛化能力、非线性映射能力、全局搜索能力写出了一种训练神经网络的算法(GA-Bp算法)。GA-Bp算法通过优化权值的范围,从而缩小对最优解的搜索范围,以此增加了训练神经网络的学习次数。实验结果表明,基于GA-Bp算法的炼油化工机械性能模型准确性更高。     

基于人工神经网络算法的大气污染统计预测模型研究进展

人工神经网络算法(ANNs)能够对影响大气污染物各变量间的非线性关系进行较好描述,因而在空气质量预测、重污染预警工作中得到了广泛的应用。随着算法结构的不断发展,基于ANNs的大气污染统计预测模型在其预测精准性上得以显著提升。对近年来的相关研究成果进行归纳,从变量的选取与预处理、算法结构的调整与优化等方面总结提升模型预测性能的主要方法,最终形成构建基于ANNs的大气污染统计预测模型的方法体系。     

基于深度学习算法的叉车危险操作行为检测

随着物流仓储行业快速发展及叉车数量的不断增多,针对叉车作业过程中存在的人员碰撞、挤压、坠落等潜在风险,迫切需要对危险行为进行及时检测和预警。为解决人员值守易漏报误报及传统方法检测精度低的问题,建立基于图像特征识别的叉车检测深度学习模型和算法。通过采集、处理现场视频图像素材,完成模型的训练及性能评价,建立相应的报警规则和报警阈值,搭建测试环境并进行仿真测试,开发相应的软件系统。结果表明:模型检测速率为130 ms/帧,人员靠近叉车准确率为85.6%,叉车举升人员准确率为83.7%,达到良好的实践效果。     

基于双层规划的应急物资调配研究

为在突发性自然灾害发生后的黄金救援时间内,使各应急物资调配中心的物资在最短时间内高效地运往各受灾点,最大程度地平衡受灾程度不同的受灾点群众对应急物资救援的心理满意度,构建以应急物资救援时间最短为目标的上层模型;通过借鉴前景理论量化受灾群众的心理满意度,在考虑各受灾点对有限应急物资存在竞争关系的基础上,建立下层非合作博弈模型;设计遗传算法求解上层模型、改进粒子群算法求解下层模型的层次混合算法。结果表明:构建的多应急物资调配中心多受灾点的非线性整数双层规划模型,使应急物资的调配具有时效性,且更加客观地衡量各灾点物资调配的公平合理性,该模型为应急物资调配研究提供借鉴与参考。     

基于YOLO-BP神经网络的古建筑修缮阶段火灾监测方法*

为提高古建筑修缮阶段火灾监测水平,有效预防火灾事故,提出1种基于YOLO-BP神经网络算法的古建筑修缮阶段火灾监测模型。针对修缮作业对古建筑产生的消防隐患,在施工场地设置监测点,并利用YOLO算法以火源、可燃物为目标进行检测与定位,计算火源与可燃物距离;以火源温度、含氧量、火源与可燃物距离3项指标作为BP神经网络输入层,以火灾概率为输出层,从而进行预测;基于古建筑修缮阶段焊接、切割动火作业阶段的样本数据进行仿真模拟。结果表明:利用模型监测古建筑修缮阶段火灾的准确率达93.9%,验证模型的可靠性;当火源温度在150~2 000 ℃范围内,含氧量不小于19.5%时,动火作业安全距离为10.1 m。     

基于蚁群算法的烟气中人员疏散路径选择优化

针对火灾烟气环境下的人员疏散问题,分析人员密度以及烟气能见度对疏散速度以及最佳疏散路径的影响。首先,得到烟气及人员密度对疏散速度的修正函数,并将该函数同蚁群算法的启发式信息函数进行耦合;其次,改进蚁群算法求解最佳路径的局限性,建立1种基于蚁群算法的人员疏散路径算法模型;最后,将算法模型应用于实例研究。研究结果表明:所提出的模型可较好地优化人员疏散路径,并进一步提高人员疏散效率。     

含聚油泥处理工艺参数优化及交互作用分析

采用自制的油泥分离剂通过热化学分离法处理聚驱油田现场产生的含聚油泥。采用正交实验得到的最佳工艺参数为:剂泥比2.0 m L/g,反应温度80℃,反应时间30 min,搅拌转速500 r/min,在此工艺条件下原油回收率为92.08%。利用支持向量机运算法(SVM)建立模型,分析了各工艺参数之间的交互作用,得出优化后的含聚油泥处理工艺参数为:剂泥比2.5 m L/g,反应温度80℃,反应时间34 min,搅拌转速530 r/min,理论上的最高原油回收率为94.76%。对于模型优选出的工艺参数进行了5组验证实验,平均原油回收率达94.50%。采用优选工艺参数处理3种不同来源的含聚油泥,原油回收率均高于90%。