基于Ventsim系统的通风井巷断面优化研究

进行通风井巷断面优化须同时考虑巷道断面的经济最优和安全可靠.经济最优是井巷优化的基建费用、维护费用和通风费用之和最小.安全可靠是井巷优化断面尺寸能同时满足通风风速和行人运输的要求.先运用Ventsim三维通风动态仿真系统建立矿井通风系统三维模型,进行通风系统风网数据解算和风流动态模拟,并在此基础上,运用Ventsim系统对需优化断面进行经济断面选型;然后,对经济断面进行通风安全性和行人运输安全性验证,确定巷道优化断面;最后,将此方法应用于板溪锑矿回风斜井和明斜井的优化中,结果表明,用这种方法进行通风井巷断面优化有实际工程意义.     

高层建筑火灾初期人员疏散策略的优化分析

通过分析高层建筑火灾条件下的人员安全疏散问题,构建了高层建筑火灾初期的垂直疏散模型,并提出2种疏散策略.策略Ⅰ:电梯停靠层以下全部用楼梯疏散,停靠层及以上楼层用电梯疏散;策略Ⅱ:各楼层人员按不同比例通过电梯进行疏散.然后通过调用随机函数,在一个动态运行模式下求解模型,分析停靠层、楼层人数及电梯疏散人数比例对疏散效果的影响,得到2种策略条件下的近似最优解.分析楼梯、电梯的疏散规律,得出楼层人数、电梯停靠层和电梯疏散人数比例对疏散效果的影响并非单一的线性关系:楼层人数较少时,随楼层的增加,电梯疏散更具优势;楼层人数过多时,电梯、楼梯的疏散效果都不明显,此时需要合理确定通过楼梯、电梯疏散的人数比例才能提高疏散效果.比较2种策略发现,策略Ⅱ疏散时间更短,而策略Ⅰ在现实中的运行能力和可操作性更强.     

管式加热炉间壁式空气预热器现状分析及方案优化

管式加热炉排出的高温烟气夹带大量的热量,降低排烟温度、减少排烟热损失可以提高加热炉的热效率,以目前常用的烟气直接预热空气和烟气间接预热空气两个方案进行对比分析,找出存在问题,并对烟气预热器的结构、排列方式进行改进,降低管式加热炉的能耗。     

改进的Elman神经网络在瓦斯涌出量预测中的应用

在煤矿瓦斯灾害中,煤矿瓦斯突出是导致瓦斯重特大事故的主要原因之一。目前常用的基于反向传播(BP)神经网络和遗传算法-Elman神经网络(GA-ENN)耦合算法等建立瓦斯涌出量预测模型的预测方法在收敛性和精度上均存在一定的缺陷。提出了一种利用混沌免疫遗传优化算法(CIGOA)对Elman神经网络进行改进的新型智能优化算法来增强粒子的活性,提高其局部搜索能力和全局优化能力,克服了遗传算法(GA)的固有缺陷。对煤矿现场跟踪实测后进行仿真分析,结果表明:运用提出的CIGOA-ENN预测模型预测的最大相对误差为4.47%,最小相对误差为1.12%,平均相对误差为2.27%,明显小于BP神经网络和GA-ENN等预测模型的预测结果,表明CIGOA-ENN预测模型的输出结果更精确,对瓦斯涌出量预测系统的辨识误差更小,性能更优越。     

铜锈环棱螺室内实验条件优化

铜锈环棱螺作为一种新兴的潜在生态毒理学模式生物,适宜实验条件是开展其室内毒理学研究的基础。在人为控制条件下,初步探讨了饵料、水深、底质、密度和钙离子浓度养殖条件对铜锈环棱螺成体生长的影响,并进一步对麻醉条件进行了筛选(Mg Cl2·2H2O、乙醇、丁香酚、盐酸普鲁卡因和MS-222)。结果表明:当投喂冰鲜小球藻、密度6个·L-1水体积、水深10~15cm、泥土底质并且水中钙离子浓度30 mg·L-1时,铜锈环棱螺的体重增长最为明显。麻醉效果表明,Mg Cl2·2H2O对成螺的麻醉时间短并且伤害小,可作为实验用麻醉剂首选。以上研究结果为发展以铜锈环棱螺为模式生物开展环境(生态)毒理学研究奠定了基础。     

热电厂热储系统的构建和优化研究

热电厂热储系统的构建,对于废弃能源存储和废水再利用有重要意义。以吉林省桦甸市热电厂为例,通过对研究区水文地质条件和温度参数概化,利用FEFLOW软件构建桦甸市热电厂地下水-热耦合模型,用实际观测资料进行识别和验正,初步构建热储系统模型。设置不同井间距和抽水量来优化热储模型,研究结果表明:200 m井间距热贯通严重,500 m和1 000 m热贯通影响小;1 500 m~3/d的流量比1 200 m~3/d的流量在提热期温度下降更快,但提热总量显著增加;各方案提热总量对比显示,优化储热方案为井间距离500 m,储热期注水量8 400 m~3/d,热提取期抽水量1 500 m~3/d,冷水抽注水井在储热期和热提取期水量均为1 200 m~3/d,提热总量为2.27×10~(11)J/d。     

电解锰企业生产废水循环模式优化

通过对贵州省电解锰行业生产废水循环模式的调查,针对水质、水量特征进行改造:电解锰生产冷却循环水的强制排污水可降级作为电解产品和阴极板的冲洗水使用,处理后的含铬锰废水可作为制液氨水和电解清槽用水。进行以上优化后,电解锰生产废水闭路循环是可以实现的。     

Leak location of pipelines based on transient model and PSO-SVM

An improved and integrated approach of support vector machine and particle swarm optimization theory (PSO-SVM) is first used to detect the leak location of pipelines and overcome the problem of multiple leaks. The calibration and predictive ability of improved PSO-SVM is investigated and compared with that of other common method, back-propagation neural network (BPNN). Two conditions are evaluated. One with a leak involves a set of 20 samples, while another with two leaks has 127 samples. Both internal and external validations are performed to validate the performance of the resulting models. The results show that, for the two conditions, the values calculated by improved PSO-SVM are in good agreement with those simulated by transient model, and the performances of improved PSO-SVM models are superior to those of BPNN. This paper provides a new and effective method to inspect the multiple leak locations, and also reveals that improved PSO-SVM can be used as a powerful tool for studying the leak of pipeline.     

资源开发项目投资方案评价优选模型及应用

在分析某煤田“十一五”规划投资方案的基础上，在一般层次分析法中引入模糊数学理论，运用模糊层次分析法（FAHP），首先建立投资方案优选模型，对相关经济指标进行统一量化，建立评价指标体系，用于建立资源开发项目投资方案评价优选模型。使资源开发项目投资方案评价优选更加简便易行，具有良好的理论和实践意义。     

优选地震救灾路径的图与模糊集算法

由于在大地震的紧急救灾期，交通网络具有明显的结构变动性，传统的最短路算法设计出的路线难以满足救灾在时间、安全性与通行质量方面的要求。为了解决这一问题，考虑了有关的因素，基于模糊评价，对交通网络图中的长度权进行了修正；并增加了2个新的约束，然后综合应用图论与模糊极值的理论方法，建立了2个以最大限度地保障运行体的完整性与缩短运行时间为主要目标的，在多权图上优选路线的算法。该算法可较好地满足紧急救灾路线优化设计的需要。