城市燃气管网泄漏事故分析知识图谱构建及应用研究*

为深入认识燃气管网泄漏事故的发生发展机理,提高事故分析预测的自动化、智能化、数字化水平,利用知识图谱对燃气管网泄漏事故进行研究。在事故案例分析的基础上,从人-物-环-管的角度对燃气泄漏过程以及火灾爆炸次生事故的相关实体进行归纳梳理,对实体间的逻辑关系和非逻辑关系进行辨识,并对实体的属性进行分类,进而构建出较为全面的燃气管网泄漏事故知识图谱。在此基础上,搭建BP神经网络模型,基于已知实体或属性状态,预测相关联其他实体或属性的状态。研究结果表明:燃气管网知识图谱能够有效展示燃气管网泄漏事故发展的动态过程及相关要素,结合BP神经网络能够有效预测事故的发展路径及相关状态,从而提高燃气管网泄漏事故的分析预测水平与效率。     

基于多源数据融合的煤矿工作面瓦斯浓度预测*

为了解决瓦斯浓度预测使用的单一数据在预测中影响还不够深入的问题,提出基于LSTM神经网络的多源数据融合瓦斯浓度预测模型。模型将上隅角瓦斯浓度、采煤机速度、工作面吨煤瓦斯涌出量等不同数据融合作为输入层参数,使用Adam优化算法更新LSTM网络层参数,利用Attention机制突出关键影响瓦斯浓度的因素,开展多源数据融合的瓦斯浓度预测,结合某矿1008工作面的实际数据,分析不同数据在瓦斯浓度预测中的作用。研究结果表明:单变量下的Attention-aLSTM预测效果相比LSTM提升14.2%;多源数据融合下的Attention-aLSTM相比自身提升了5%。     

台风灾害的模糊风险评估模型

台风灾害的致灾因子具有多重性，这使得台风灾害的风险评估相对于其它灾害来说更加复杂。本文以广东省14个市辖区为例，分别从台风暴雨和台风大风的角度分析了台风致灾因子的时、空、强规律；结合进行研究区承灾体的易损性分析，即选择研究区人口密度、人均GDP和农业占GDP的比重等3个指标综合反映研究区台风灾害的潜在损失风险。在此基础上，本文进一步评估了研究区台风灾害所造成的风险水平的地区差异。结果表明，阳江、深圳、汕尾、珠海、湛江是广东省14个市辖区中受台风灾害影响风险最高的5个区域。     

自然灾害风险分析的基本原理

介绍了风险研究的基本内容,探讨了自然灾害风险分析的基本原理。从风险的本质和自然灾害的具体表现可以看出,自然灾害风险的分析,依赖于一整套贯穿于致灾因子到灾害影响的、能前后相联的模型。本文对各个环节的模型提出了一些原则性的建议。     

基于植被指数和神经网络的热带人工林地上蓄积量遥感估测

热带森林作为陆地生态系统的组成成分之一,研究其蓄积量估测对我们了解其在全球碳循环中的地位和作用有很重要的意义.但遥感估测森林生态参数的精度如何,还是个不确定的问题.利用LANDSAT-TM数据,基于森林清查数据和遥感技术,以尾叶桉和加勒比松为例,对中国南方地区人工林蓄积量估测进行了尝试研究.首先,通过测量样方胸径、树高,建立森林蓄积量估算模型.其次,通过对比分析不同植被指数与森林蓄积量之间的关系,选择合适植被指数组合,建立多元回归和神经网络模型.结果表明:单波段TM数据和大多数植被指数与蓄积量相关性并不好.神经网络比回归分析模拟效果好.而多元回归和神经网络模型大大提高预测精度.本研究方法对大面积的森林蓄积量估测具有一定的参考价值.     

基于小波神经网络的芦苇潜流人工湿地水质预测

人工湿地系统对污水的处理效果好,工艺简单,投资运行费用低,但影响其出水水质的因素很多,并且往往是非线性的,因此目前很难将这些影响因素模型化并用于水质预测. 已有的预测方法不是过于复杂就是预测精度不高. 神经网络是一种具有较强预测能力的新方法,适用于各种非线性模型的预测. 在小试研究的基础上,使用3种不同的、经过训练的小波神经网络,对芦苇潜流人工湿地沿程各采样口的水温,ρ(DO),pH,Eh和ρ(COD_Cr)等水质指标进行了预测. 结果显示,各指标的平均相对误差分别为:水温≤4.21%,pH≤1.36%,ρ(DO)≤9.77%,Eh≤6.50%,ρ(COD_Cr)≤17.76%,表明小波神经网络模型适用于人工湿地模型的预测.      

环氧化合物分子结构与致变活性的关系

由化学物质毒性效应登录(RTECS)1998年光盘系统检索获得86种环氧化合物对鼠沙门氏菌致变活性数据.应用主成分分析法从11种分子描述符中选择出5种对致变活性有明显影响的描述符:碳原子数,苯环数,氢原子数,烷基数和氧原子数.通过样本学习集训练并优化神经网络结构,建模分类预报:对于86个样本,低和高2类活性,正确分类率达到92%.结果表明:3～4个骈接苯环的环氧化物的特殊结构具有很强的致变活性.     

基于神经网络的火灾探测系统

本文提出了一种基于神经网络的火灾探测方法,其对火灾的各种状态进行了识别,提高了早期发现火灾的能力,实验结果表明,该方法在火灾自动探测中是一种十分有效的方法。