溢油多环芳烃模糊指数的研究

通过用氧化铝柱层析和等梯度呷醇：水=85％：15％）反相高效液相色谱（C18硅烷柱）紫外检测器254nm,测定30多种油品和我国海洋环境油类样品中的多环芳烃（PAHs）,建立了溢油PAHs模糊指数结果表明,油类PAHs响应因子和相对保留值的变异系数分别在8.4％－16.5％和0.00％－5.4％之间,回收率在74.6％－111.2％之间,精密度和准确度较好;海洋环境油类的多环芳烃模糊指数值（0.00383－0.01839）与润滑油类的值（0.00106－0.00942）接近,较石油及其它产品油的值（0.06983－1.00000）低;用润滑油类作为标准油,PAHs模糊指数作为溢油芳烃类监测的指示物（指标）,可提高监测海洋环境油类的代表性和可靠性     

碧流河水库水质状况的模糊模式识别及对策讨论

提出了确定污染指标权重的新方法,运用陈守煜建立的模糊模式识别理论模型对大连市碧流河水库连续３ａ的水质进行了综合评价,并探讨了水质保护对策      

基于BPNN的一江两河流域水体中重金属浓度预测

本文将反向传播神经网络(BPNN)应用于青藏高原一江两河流域(雅鲁藏布江山南段、拉萨河、年楚河)水体中重金属浓度预测,探讨了输入变量、预测因子、隐藏层节点数和模型结构的影响.模型以溶解氧(DO)、pH、电导率(EC)、总磷(TP)、铁(Fe)作为网络的输入层,重金属砷(As)、锑(Sb)、钼(Mo)、锰(Mn)的含量作为网络的输出层,使用Levenberg-Marquardt (LM)算法进行训练.其中,BPNN隐藏层的传递函数为tansig,隐藏层节点数为9,输出层的传递函数为purelin,输出层节点数为4.结果表明：(1)以单个元素作为预测因子时,As、Sb、Mo、Mn预测值和实测值的决定系数(R²)分别为0.98、 0.933、 0.894、 0.928;均方根误差(RMSE)分别为：9.7168×10^-4、 1.2508×10^-4、 3.3159×10^-4、1.9188×10^-3.(2)以4个元素作为预测因子时,预测值和实测值的决定系数(R²)为...     

基于全局跨尺度时空注意力的深度神经网络海表面温度预测模型

海表面温度（sea surface temperature, SST）是海洋与大气之间相互作用的关键因素,海温控制着全球大气和海洋生态系统的变化。准确预测海表面温度的演变对治理全球大气系统和海洋生态系统都具有重要的意义。为了对SST数据的空间自相关性准确建模,本文提出了基于全局跨尺度时空注意力的深度神经网络海表面温度预测模型（deep neural network based on global cross-scale spatiotemporal attention, GCSA-DNN）。模型分为3个部分,从长时序数据中提取时序依赖特征的时序建模模块,从SST序列均值中提取空间分布规律特征的多尺度局部空间建模模块和基于全局跨尺度的时空注意力融合模块,实现每个网格点对全局自相关性的建模。本研究选择空间分布规律不同的东海和南海海域数据,对1981年9月1日至2022年4月7日美国国家海洋和大气管理局（nationaloceanicand atmospheric administration,NOAA）的数据进行了预测分析,共14829条数据,其中1981年9月1日至2021年8月31日的...     

基于指标规范值的地表水水质的模糊综合评价

传统的模糊综合评价法用于地表水水质评价,当指标数较多时需要设计很多隶属函数,设计和计算工作量皆很大,实际使用不便。在设定指标参照值和规范变换式基础上,将指标按各级标准规范值相近程度进行适当分类,只需分类设计隶属函数即可,大幅减少了计算工作量,使模糊综合评价法应用于地表水水质评价变得简化。     

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。     

结构应力逆向推演模型及其不确定度定量分析

目的 针对现有结构安全在线监测与评估方法存在的短板,结合人工智能方法探索新的解决方案。提出一种基于有限测点应力逆向推演整体结构应力分布的方法,以数据驱动的模式,基于神经网络技术搭建算法模型。方法 以结构有限元仿真数据为基础,运用相关性分析方法,获取代表结构响应特征的有限个测点,利用神经网络方法构建基于有限测点应力推演结构全场应力分布的算法模型。结果 以科学试验平台的连接器结构为对象,开展该算法模型的应用研究,并且对该应用实例下的算法模型开展不确定度分析,推演结果的相对不确定度u95rel为8.6%。结论 该算法模型的推演结果正确反映了结构总体响应特征。从建模过程角度分析,该算法模型的不确定度来源主要包括相关性分析方法、神经网络建模以及模型收敛条件3个方面。     

安全评价辅助软件在液化石油气储存场所模糊综合评价方法中的运用

运用模糊综合评价方法的层次分析法对某液化石油气储存场所进行定性与定量相结合的安全评价,通过计算出评价指标体系的权重,用模糊综合评判方法对其进行安全度评判,以确定其安全等级（安全度）。利用Delphi软件编制的液化石油气储存场所安全评价系统软件,通过输入隶属度,借助此评价软件得出的评价结果,可以更加简洁、直观、迅速的得出被评价对象的优良程度。     

最大熵模糊综合评价法在污灌区土壤重金属污染等级划分中的应用

以开封市化肥河污灌区为例,运用最大熵模糊综合评价法开展了土壤重金属(Cu、Zn、Cr、Pb、Cd、Ni、As)污染评价.结果表明: 在污灌区13个样点中,属于3级重污染的样点达11个,占总样点数的84.62%,只有位于化肥河上游的两个样点属于2级水平,污染较轻;在所有污染因子中,Cd和As的污染最为突出,其中Cd平均权重值为0.541 9,是最主要的污染因子.与内梅罗法综合指数法评价的结果相比较,最大熵模糊综合评价法能够显示更多的土壤污染信息,引入目标函数和隶属度,重视不同污染因子的权重,具有更高的准确性.     

基于模糊层次综合法的起重机安全性评价

针对国内外起重机安全评估方法的缺失和不足,基于模糊综合评价法与层次分析法相结合的方法,以在役通用桥式起重机为例,建立通用桥式起重机安全评价模型,对其安全性进行定性和定量化评价,最后给出整机的安全等级及评价因子对系统安全的贡献程度.企业可根据评价结果提出具体的整改方案以有效地防止事故的发生.对实例桥式起重机的安全性分析,其评价结果和实际情况基本相符,能够比较全面地反映整机系统的安全性和各因素对整机系统安全性的影响及大小,为起重机安全评价提出一种有效的综合评价方法.