基于GM-SVR的小样本条件下化工设备可靠性预测

为了准确预测化工设备可靠性趋势，针对化工设备失效寿命数据为小样本的情形，基于灰色估计法与支持向量回归机在小样本数据处理中的优势，建立了失效寿命时间服从三参数威布尔分布的化工设备可靠性模型；结合GM（1，1）和SVR对模型进行参数估计，在压缩机可靠性分析中进行了实例应用，对比分析了最小二乘法、灰色估计法和GM-SVR的估计效果。研究结果表明:GM-SVR对威布尔分布参数的估计精度明显优于最小二乘法和灰色估计法，可以有效地应用于化工设备失效数据为小样本时的可靠性预测。     

水源型流域污染系统控制科技支撑战略

创新水源型流域污染系统控制科技支撑战略,对我国流域水环境综合治理与管理具有前瞻意义.文章从引导科技支撑发展方向,发展多维流域认知系统,创立流域系统控制知识,创新水源流域环境技术,建立流域水环境经济学与完善流域环境管理体系六个方面构建了水源流域污染系统控制的科技支撑战略体系;从制定水源型流域环境区划、水源型流域安全发展规划、水源型流域环境保护规划与水源型流域保护工程规划四个方面提出了水源型流域污染系统控制科技支撑的战略行动;从转变治理方向、改变治理目标与调整控制范围、优化监控指标等方面提出了水源型流域污染系统控制科技支撑的战略建议.     

基于SVR的含缺陷管道剩余强度研究

针对采用标准预测含缺陷管道剩余强度误差较大这一问题,在Matlab中建立基于SVR的含缺陷管道剩余强度预测模型,并基于60组含缺陷管道爆破试验数据进行训练测试,以验证模型的实际性能.结果表明:SVR模型预测测试集结果的最小相对误差为0.55％,最大相对误差为10.35％,平均相对误差为2.63％,预测结果的R2高达0....     

基于SVM的矿井通风阻力系数影响因素分析与预测

矿井通风阻力系数是通风安全最重要的基础参数之一,为了实现矿井通风阻力系数简单准确地预测,提出了利用支持向量机（SVM）来预测矿井通风阻力系数的方法。通过分析影响因子与矿井通风阻力系数的相关性关系,并利用MATLAB逐步建立单影响因素与矿井通风阻力系数、多影响因素与矿井通风阻力系数之间的SVM预测模型,对比分析各预测模型的相对误差,确定最佳矿井通风阻力系数预测模型,即当输入模型影响因素为巷道断面积、周长和支护方式时,预测相对误差小于10%的样本数占测试样本的76%,相对误差小于20%的样本数占测试样本的90%。结果表明:该预测方法在矿井通风阻力系数预测中是可行的,并具较高的准确性。     

基于MDE和分形优化SVM的周期来压预测

为了解决周期来压的预测问题,首先对已知支架周期来压荷载曲线使用多重差异进化算法(MDE)进行拟合,将每重拟合形成的单一正弦曲线与上次差余曲线(Ei)再作差余曲线(Ei+1)。将这些Ei图通过分形几何的盒子法计算维度和相关系数(r)。将每条Ei的维度、r和支架相对距离(L)作为输入值,对应的Ei的周期Ti、缩放系数Si和纵移系数Di作为目标值,使用支持向量机(SVM)进行训练。通过对维度和r规律的研究得到拟设置支架处荷载各Ei的维度和r,带入训练后的SVM模拟得到Ei的Ti、Si和Di,进而得到Ei的表达式。将上述Ei求和即为所求拟设置支架处的周期来压荷载。实例分析说明,该种方法预测结果可以大体反映支架周期来压的基本形式和变化规律。     

GIS在化工园区事故应急救援辅助决策中的应用

采用GIS平台与应急决策支持技术相结合,以园区高危工艺和重大危险源作为分析对象,开发化工园区安全管理系统中的应急救援辅助决策模块,针对园区内高危工艺或重大危险源事故后果预测与事故应急救援管理的科学性和有效性,扩展为对整个化工园区的事故风险管理与事故应急救援辅助决策支持。运用该模块可实现园区内突发事故后果预测、最优救援和疏散路径规划、应急辅助决策方案生成,有效提高化工园区事故救援的科学性和效率,减少人员伤亡和财产损失,提高化工园区安全管理水平。     

模糊综合评价法在疏散时间影响因素研究中的应用

人员疏散是一个复杂的运动过程,人员疏散时间受众多因素影响,具有一定的模糊性和随机性。该文将人员安全疏散作为一个系统进行分析,从疏散场所、疏散人员以及疏散环境三个角度分析影响人员疏散时间的因素,构建出人员疏散时间的评价指标体系。结合模糊综合评价法的基本原理和步骤,建立人员疏散时间影响因素的三级模糊综合评价模型,并应用该模型对某高层建筑火灾中影响人员疏散时间的因素进行模糊综合评价。     

2014~2017北京市气象条件和人为排放变化对空气质量改善的贡献评估

2014～2017年北京地区霾日数和污染日数逐年减少,PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2和NO_2年平均质量浓度下降,污染程度缓解,采暖期中的11～12月尤为明显.针对空气质量的显著改善,从气象条件的改善和减排措施两方面进行探讨分析,并结合数值模式和大数据挖掘技术实现气象和排放对大气污染贡献率的定量化研究.结果表明,2017年与过去3 a相比,平均风速增加7. 9%,≥3. 4 m·s~(-1)的风速频次最高(10. 6%),≥70%湿度日占比最小(25. 1%);其中,采暖期与过去3 a同期相比,小风日数减少8. 6%、大气环境容量指数和通风指数平均增加约11%,边界层高度以3. 2%·a~(-1)的速率升高,尤其11～12月各要素改善更显著,且该时段内2014年各因子变化与2017年相似.非采暖期(4～10月)累积降水量558. 3 mm,仅次于2016年,有利于污染物的清除和湿沉降.利用WRF-CHEM对霾和污染频发的12月进行模拟发现,气象要素的改变导致2017年12月北京PM_(2.5)质量浓度较2014～2016年同期分别降低5%、38%和25%.因缺少政府实际施行的减排方案,无法利用WRF-CHEM量化气象和减排的具体贡献率,因此借助大数据挖掘算法,基于K近邻算法(KNN)和支持向量机(SVM)模型对气象和减排对空气质量改善的贡献进行评估,结果显示2017年减少的霾日和重污染日,65. 0%归因于减排的贡献,35. 0%归因为气象条件的改善.可见,气象与生态环境部门应继续加强数据开放共享,科学开展气象条件预报与减排评估.     

TiO2/g-C3N4在泡沫陶瓷表面的负载及光催化空气净化性能增强

以市售P25(TiO_2)和g-C_3N_4为原料,以多孔氧化铝泡沫陶瓷为载体,进行了负载型光催化组件的设计与环境应用.运用浸渍提拉-热处理法制备负载P25/g-C_3N_4的泡沫陶瓷组件,对其微结构进行了表征测试,并将其应用于空气中NO的去除.结果表明,P25/g-C_3N_4在氧化铝泡沫陶瓷表面负载牢固,P25/g-C_3N_4禁带结构匹配有利于光生电荷的分离.研究了P25/g-C_3N_4比例对光催化性能的影响,当g-C_3N_4占P25的量为30%时,负载组件的光催化性能最佳,对NO的去除率达到79.6%.在5次循环反应后,负载型光催化剂表现出良好的稳定性.本研究为P25/g-C_3N_4复合光催化剂的空气净化应用提供了思路和技术基础.     

基于回归支持向量机的指标规范值的水质评价模型

传统的回归支持向量机的水质评价模型不具有普适性和通用性,当指标较多时,模型的学习效率和求解精度均会受到影响.若适当设定3类水体(地表水、地下水和富营养化水体)各项指标的参照值及指标值的规范变换式,使不同指标的同级标准的规范值差异不大,从而可以认为用规范值表示的不同指标皆“等效”于某个规范指标.因此,可建立用规范值表示的任意m项指标组合皆适用的水质评价的回归支持向量机模型.通过实例对模型的实用性进行了效果检验,结果表明:用基于回归支持向量机的指标规范值的水质评价模型对河桥地表水、黑龙洞泉域地下水和山仔水库富营养化水体的水质评价结果与用BP神经网络评价法、模糊综合评价法和属性识别评价法的评价结果基本一致.