基于可公度法的航材故障预测

介绍了可公度性的概念和可公度信息预测理论。应用可公度信息预测理论,以故障时间窗口期为研究对象,对航材故障预测进行了初步探索,进而建立了一种较为实用的预测模型,并且给出了具体算例,验证所建模型的科学性和有效性。通过与指数平滑法预测模型对比可看到可公度预测模型精度更高且计算模型更为简单,为航材故障次数预测提供了一种解决方案。进而可以更好地应用在实践当中,提高航材管理水平,保障飞行任务的完成。     

基于BP神经网络方法的引滦入津工程黎河段水质预测研究

根据引滦入津工程黎河段前毛庄断面水质监测数据,采用BP神经网络与非线性时间序列相结合的方法,建立BP网络非线性时间序列水质模型.应用该模型对氯化物和氨氮水质指标进行预测.结果表明,模型预测精度较好.通过预测结果验证了模型的可靠性.与机理性模型相比,提出了该模型的应用条件及优缺点.     

灰色理论和熵权法在长输管道风险评价中的应用

根据长输管道系统风险的成因、危害以及所具有的灰色特性,结合国内环境条件、运行状况和管理水平等实际情况,采用灰色关联理论与熵权法相结合的评价模型,对长输管道风险评价作定量的研究,确定了长管道系统的主导风险因素的风险排序.为了降低主观因素的影响,合理优化评价过程,在借鉴长输气管道风险理论研究成果的基础上,首先运用专家评分体系对长输管道系统进行评分,计算出各个风险因素的指标值.将得到的指标值分别运用传统的灰色关联理论模型和熵权改进的灰色理论模型来计算,最后将两组计算结果进行对比研究,证明两种方法的结合使用得出的结果更加客观合理.     

各国滑坡灾害减灾做法

今年3月之后,我国各地开始进入汛期,地质灾害随各地降雨量的增加,呈增长之势。 自上世纪80年代末,随着联合国“国际减轻自然灾害十年（INDR）”计划的启动,包括滑坡在内的自然灾害引起了国际社会的空前重视,许多国际和区域性自然灾害合作研究计划相继实施,极大地推动了全球范围内自然灾害预测预报研究。1995年“国际减灾十年计划”提出开展相关的国际合作研究的建议与计划,     

基于EEG频谱特征的驾驶员疲劳监测研究

研究表明疲劳驾驶是引发交通伤亡事故的重要原因之一,因此有必要采取相应的预防措施。脑电是公认的睡眠(疲劳)金指标,因此论文提出了基于脑电频谱特征的驾驶员疲劳预测方法。采用了驾驶模拟实验中记录的三路驾驶员脑电信号,并利用驾驶员自评与专家评定两种方式相结合的方法将驾驶数据分为疲劳和清醒。针对脑电中眼电噪声很强的特点,对记录的脑电进行了自适应滤波消噪处理,结果显示可有效滤除眼电伪迹;然后根据脑电的频域特征比较突出且与疲劳相关的特点,从去噪后的脑电中提取出了的75个频谱特征;最后利用这些频谱特征,采用朴素贝叶斯分类的方法建立了驾驶员疲劳监测模型。实验结果表明,该方法能监测出驾驶员84%的疲劳状态。     

液化烃罐区安全管理指标体系构建与优化研究

以液化烃罐区的安全管理要素为研究对象,运用系统理论将安全管理要素分为罐区风险管理、职工素质、作业环境及设备风险4个部分,依据体系指标选取原则及层次分析法构建指标体系框架并选取初始指标。采用整体打分模式构造判断矩阵,依据单人单准则确定各指标权重,再依据多人单准则确定各指标的综合权重。通过重要性指标筛选与灰色关联度分析达到优化目的,得出液化烃罐区安全管理指标体系中可删除或可整合的指标,为罐区安全管理工作指明重点,切实提高罐区安全管理水平。结合企业丁二烯罐区实例进行分析,根据该罐区安全管理现状及体系指标权重进行模糊综合评价,得出罐区安全管理现状等级,说明液化烃罐区安全管理指标体系具有较强的实用性。     

尾矿高浓度排放技术的发展概况及展望

对于尾矿传统湿排技术来说,不仅坝体的稳定性差,对环境也有极大的影响,然而高浓度排放技术有效地缓解或解决了这些问题。文章从尾矿脱水、料浆输送和尾矿沉积等多方面,介绍了高浓度排放国内外发展情况,如多段式到一段式脱水和脱水设备的发展、泵压输送中泵送设备的类型,以及尾矿沉积中排放口的布置方式等。介绍了边坡角预测理论,主要包括Blight和Bentel边坡角预测模型、Kupper提出的边坡角经验公式,以及Sofra和Boger提出的边坡角经验公式。指出了高浓度排放技术存在的问题,如膏体的定义不清晰、高浓度排放的适用条件、沉积裂缝和边坡角预测模型不精确。最后总结了高浓度排放的发展趋势,如膏体排放模式、排放口的中央式布置和设备选型,如高浓度底流和处理量的脱水设备,以及高压高效率的泵送设备等。     

基于灰色模型的电力变压器可靠性分析

针对电力变压器可靠性建模精度要求高、但可靠性数据较少这一问题,将电力变压器看做是一个灰色系统,分别利用灰色GM(1,1)模型和无偏灰色GM(1,1)模型建立电力变压器的可靠性分析的数学模型,通过数据拟合得到电力变压器相应的故障率数据,对拟合精度进行检验后发现本文提出的可靠性建模方法精度高、实现快捷,是一种有效可行的电力变压器可靠性研究方法,其分析结果可为制定电力变压器的维护与维修策略以及状态检修工作提供依据。     

基于我国物种毒性数据的多溴联苯醚预测无效应浓度分析

采用多溴联苯醚(PBDEs)对我国广泛分布生物物种的生态毒性数据,根据欧盟现有化学物质风险评价技术指导文件,对不同环境介质中PBDEs预测无效应浓度(PNEC)进行了推导。结果表明:我国淡水环境PBDEs(四溴、五溴、八溴)的PNEC水分别为50μg·L~(-1)、0.53μg·L~(-1)、0.017μg·L~(-1)。沉积物环境PBDEs(四溴、五溴、八溴和十溴)的PNEC沉积物分别为823.35 mg·kg~(-1)wt、1.55 mg·kg~(-1)dw、12.72 mg·kg~(-1)dw、38.41 mg·kg~(-1)dw。土壤环境PBDEs(四溴、五溴、八溴和十溴)的PNEC土壤分别为668.3mg·kg~(-1)wt、0.38 mg·kg~(-1)dw、147 mg·kg~(-1)dw、98 mg·kg~(-1)dw。次生毒性PBDEs(五溴、八溴和十溴)的PNEC经口分别为0.3~0.7 mg·kg~(-1)、0.56 mg·kg~(-1)、2 500 mg·kg~(-1)。该数值期为我国PBDEs的环境风险评价提供科学基础。     

基于RBFNN的催化再生烟气二氧化硫浓度预测研究

为了提前掌握催化裂化再生烟气中二氧化硫的排放浓度,有效动态指导烟气脱硫设施运行参数调节,研究开展了RBF和BP神经网络在催化裂化再生烟气二氧化硫浓度预测中的应用。通过业务和数据分析,确定了影响再生烟气二氧化硫浓度的工艺特征变量。利用2组采用不同方法清洗的数据,对比分析了RBF和BP神经网络模型在提前15 min情况下,预测再生器出口二氧化硫排放浓度的效果,结果表明2种模型的预测精度分别为90.36%和86.43%。RBF神经网络二氧化硫浓度预测模型经过400个工业样本测试,浓度预测值的最大误差为14.01 mg/m³,最小误差为0.05 mg/m³,平均误差为6.08 mg/m³,满足企业现场应用的要求。