基于PSO-SVM算法的环境监测数据异常检测和缺失补全

针对环境监测数据异常和数据缺失问题,提出了基于支持向量机的粒子群优化数据异常检测和缺失补全算法。利用粒子群优化算法选取较优的支持向量机训练参数组合,以此建立非线性的支持向量机模型,并利用结果模型对测得的真实数据拟合预测。以宁夏回族自治区某污水处理厂的污染物测量数据作为实验数据,结果表明,利用该算法预测数据的准确率可达97.977%,检测异常数据准确度高,缺失数据补全正确。     

基于TDLAS的火灾气体探测系统研制

将TDLAS(Tunable Diode Laser Absorption Spectroscopy)技术应用于极早期火灾气体产物的检测.对于火灾早期特征气体CO和CO2气体探测,选择中心波长为1582nm和1607nm的近红外吸收谱线,设计了一个基于TDLAS的火灾气体探测系统.对于CO和CO2气体,最低检测灵敏度分别达到2.3×10-6和22×10-6体积比浓度.该系统信号响应线性度高,长期运行稳定.     

地表水样品自然沉降时间对总磷测定结果的影响分析

地表水中总磷含量高低是评定水质优劣的一项重要指标,分析数据表明丰水期中总磷主要来源于泥沙中吸附的有机磷和无机磷,而溶解态磷含量较少;水样中总磷含量随着自然沉降时间的延长而逐渐降低.因此样品采集回来后样品的自然沉降时间是影响地表水中总磷测定结果的一个主要原因之一.     

海上搜救中发现概率的研究

对海上搜救中发现概率及其影响因素进行了研究。重点探讨了影响发现概率的核心因素扫海宽度和指数探测函数的得出和应用,并提出了扫海宽度的修正模型和指数探测函数的修正模型。以期为实际的海上搜救行动提供更加准确的理论依据,推动我国海上搜救辅助决策系统的开发与应用,最终促进搜寻成功概率的提高,保障海上员生命财产安全。     

煤矿岗前人员不安全状态智能检测系统研究——以红柳林煤矿为例

为从根本上降低煤矿从业人员实施不安全行为的概率,在充分考虑煤矿从业人员不安全个体状态是诱发其不安全行为的主要原因的基础上,设计开发一套矿工不安全状态智能检测系统。首先,对2007—2022年期间各高危行业安全事故调查报告和专家研究进行归纳,总结得出煤矿从业人员不安全状态的影响因素,构建包括生理状态、心理状态以及个体能力状态在内的3个一级指标和15个二级指标体系;其次,通过相应的表征模型对不安全状态影响因素进行深入剖析;最后,基于构建的从业人员不安全状态倾向数据库,建立煤矿岗前不安全状态智能检测系统。研究结果表明：在下井工作前对从业人员个体状态进行智能检测,能够实现矿工不安全状态“早发现、早干预”,能够有效地降低人因事故发生率,研究结果对煤炭行业安全管理具有重要的参考价值。     

Hunting in unfamiliar space: echolocation in the Indian false vampire bat, Megaderma lyra, when gleaning prey

The literature suggests that in familiar laboratory settings, Indian false vampire bats (Megaderma lyra, family Megadermatidae) locate terrestrial prey with and without emitting echolocation calls in the dark and cease echolocating when simulated moonlit conditions presumably allow the use of vision. More recent laboratory-based research suggests that M. lyra uses echolocation throughout attacks but at emission rates much lower than those of other gleaning bats. We present data from wild-caught bats hunting for and capturing prey in unfamiliar conditions mimicking natural situations. By varying light level and substrate complexity we demonstrated that hunting M. lyra always emit echolocation calls and that emission patterns are the same regardless of light/substrate condition and similar to those of other wild-caught gleaning bats. Therefore, echoic information appears necessary for this species when hunting in unfamiliar situations, while, in the context of past research, echolocation may be supplanted by vision, spatial memory or both in familiar spaces.Communicated by T. Czeschlik     

加油站油气回收系统VOCs泄漏FID现场检测方法及效果分析

油气回收系统密闭点VOCs泄漏质量分数值是衡量加油站是否存在超标排放的重要指标。为提高加油站VOCs泄漏检测的时效性、代表性与准确性,采用FID现场检测方法对郑州市某加油站油气回收系统进行了检测,全方位对比分析了实验室气相色谱法与现场检测法的检测时效性、准确性,提出了密闭区域检测及质量保证和控制建议,并根据实际检测数据分析了易泄漏点。结果表明：采用FID现场检测方法对油气回收系统密闭点进行检测,能使检测成本降低90%,检测效率提高 15 倍;在现场检测前完成仪器的校准、响应时间的测定与精密度的验证工作,可使VOCs最大质量分数偏差维持在5%以下,这进一步验证了FID现场检测方法测量的准确度;油气回收系统泄漏点的确定及现场检测流程和步骤的优化,可有效提高检测数据的代表性;检测设备的定期校准,可确保FID示值相对误差在±10％范围内,响应时间不超过30 s,从而为检测质量控制提供保障;为确保泄漏点完好,结合实际检测工作,应采用液位仪自动计量技术,加强设备的维护保养并设置加油枪气液比为1.05～1.15。综上所述,在保证FID的准确性与稳定性的前提下,采用FID现场检测方法对油气回收系统VOCs泄漏质量分数进行检测具有时效性强、准确度高、数据代表性强等优势。本研究结果可为加油站采用FID现场检测油气回收系统VOCs泄漏的质量分数提供参考。     

双室微生物燃料电池重金属毒性传感器的研制

构建了双室微生物燃料电池（double microbial fuel cells,DMFC）型毒性传感器分别对Cr（Ⅵ）、Cd2+、Cu2+、Zn2+进行在线检测研究。通过对反应器进行优化,确定DMFC在外电阻为1 000 Ω时达到最大功率密度;外循环速率为0.933 4 mL·min-1时反应器运行较稳定。在最优条件下,通过监测铜离子来确定检测时间为60 min,清洗时间为10 min。在以上条件下进行重金属检测,结果表明4种重金属的检测范围分别为0.3~10、0.4~10、40~160、15~80 mg·L-1。抑制率可以用来验证反应器的可行性,检测范围内抑制率与重金属浓度呈现一定的线性关系,其相关系数分别为0.959 7、0.979 5、0.944 1、0.936 6。并可得到相应的线性方程,这些方程可用于验证DMFC-传感器的稳定性。选取检测范围内的浓度进行验证,结果表明4种重金属的相对误差均小于11%,传感器相对稳定并可长期运行。