基于信息熵评价决策模型的突发公共事件应急处置指挥方案优选

提出基于信息熵评价决策模型对突发公共事件应急处置指挥决策中的作战方案进行优选的方法。首先介绍应急处置指挥决策的概念和过程;其次,分析了信息熵以及基于信息熵评价模型的多属性决策方法;最后,给出基于信息熵的评价决策模型在突发公共事件应急处置指挥方案优选中的应用。实地演练表明,该决策模型在应急指挥决策方案排序与优选是客观合理、切实可行的,能够为应急处置指挥决策提供一定的参考。     

道路交通紧急救援服务点的优化选址

针对道路交通紧急救援对公平性、效率性、事故并发性的多目标决策需求,提出用于道路交通救援点选址的多目标决策模型。该模型通过最小化最大救援时间满足救援公平性;通过最大化一次覆盖的需求量和最小化救援点到需求点总加权时间满足救援效率;通过最大化备份覆盖的需求量满足事故并发与重大事故的救援。针对多目标决策模型,开发基于模拟退火法的优化解法,结合算例分析,能够获得减少最大救援时间、最大化一次覆盖和备份覆盖需求量的多个目标方向上最优解,实现pareto最优化的成功率均在95%以上。实例计算比较表明,笔者提出的模型与算法可以为决策者提供多目标选址方案。     

煤与瓦斯突出影响因素评价分析的模糊层次分析方法

在综合分析煤与瓦斯突出的影响因素的基础上,采用模糊层次分析法（FAHP）建立了煤与瓦斯突出模糊层次分析模型并进行了实例分析,确定了煤与瓦斯突出各影响因素的权重系数。评价结果表明：地应力、地质构造、瓦斯压力等是影响煤与瓦斯突出的主要因素。为制定相应的煤与瓦斯突出防治措施,提供了科学的理论依据和切合实际情况的评价方法。     

煤矿应急资源优化管理与调度监控研究

为了提高煤矿应急资源在日常的分类分级管理和在突发事故救援过程中的统一调度,把煤矿应急资源划分为人员流、物资流和信息流,并且通过构建煤矿应急资源救援调度模型和建立煤矿应急资源实时监控机制,提高应急资源在突发事故或预案演练中的应急保障能力,最终实现应急资源的日常分类管理、灾时统一调度的应急联动体系。     

基于改进粒子群算法和元胞自动机的城市扩张模拟——以南京为例

为合理利用多智能体算法解决城市扩张动态模拟问题,基于地理学理论和社会学规律对粒子群算法进行有针对性的改进,提出分段式粒子群算法(SPSO),并结合元胞自动机模拟复杂时空过程的能力,构建出适用于城市扩张模拟的地理元胞自动机SPSO-CA。在SPSO-CA中我们利用多时像的土地利用数据、交通路网数据和地形数据,挖掘出1995~2000年南京城市扩张的土地转换规则。再由此规则实现1995~2008年的南京市城市扩张过程的动态模拟。最后对比SPSO-CA、PSOCA及NULL模型结果得:SPSO-CA总精度86.3%,Kappa系数为0.792,Moran’s I为0.078,PSO-CA总精度83.6%,Kappa系数为0.755,Moran’s I为0.054,NULL模型总精度81.9%,Kappa系数为0.741,真实的Moran’s I为0.072。这表明无论是总精度还是空间一致性,SPSO-CA都优于PSO-CA和NULL模型,即用SPSO-CA模拟城市扩张是可行的。     

响应面法和神经网络优化Acinetobacter sp. DNS32发酵基质

为了提高阿特拉津降解菌Acinetobacter sp.DNS32的产量,分别采用响应曲面法和基于人工神经网络的遗传算法对阿特拉津降解菌DNS32发酵培养基中3个重要基质成分(玉米粉、豆饼粉、K2HPO4)进行优化研究。响应曲面法确定3种成分的含量为玉米粉39.494 g/L,豆饼粉25.638 g/L和K2HPO43.265 g/L时,预测发酵活菌最大生物量为7.079×108CFU/mL,实测量为7.194×108CFU/mL;人工神经网络结合遗传算法优化确定3种主要成分含量为玉米粉为39.650 g/L,豆饼粉为25.500 g/L,K2HPO4为2.624 g/L时,预测最大值为7.199×108CFU/mL,实测量为7.244×108CFU/mL;最终确定培养基配方:玉米粉为39.650 g/L,豆饼粉为25.500 g/L,K2HPO4为2.624 g/L,CaCO3为3.000 g/L,MgSO4.7H2O和NaCl均为0.200 g/L;优化后阿特拉津降解菌DNS32发酵生物量比优化前提高了36.6%。结果表明,在阿特拉津降解菌DNS32发酵培养基组分优化方面,响应面法和基于人工神经网络的遗传算法都是可行的,基于人工神经网络的遗传算法具有更好的拟合度和预测准确度。     

响应面法优化超临界水氧化处理农药废水

在间歇式超临界水氧化系统中对草甘膦农药废水进行降解实验。选取温度、反应时间、过氧量3个量为因素量,总有机碳(TOC)去除率为响应量进行中心组合设计（CCD）。在实验的基础上,利用响应面分析法（RSM）对实验结果进行分析及参数优化：建立了TOC去除率与各个因素关系的二次多项式数学模型;分析了各个因素单独的及相互作用对TOC去除率的影响;优化结果表明,在温度483℃、反应时间29.2 min、过氧量148.4%的条件下,达到了最佳效果,此时TOC的去除率为100%。     

脂肽类生物表面活性剂液体发酵条件的响应面优化

通过Plackett-Burman和Box-Behnken实验对解淀粉芽孢杆菌XZ-173液体发酵生产表面活性素进行了响应面优化研究。首先使用Plackett-Burman实验对影响表面活性素产量的17个因素进行显著性筛选,结果表明,MnSO4、CuSO4、温度和转速为显著性因素。再运用Box-Behnken实验对这4个显著因素的取值进一步优化,得到各因素优化后的数值分别为4.4 mg/L(MnSO4)、0.18 mg/L(CuSO4)、29℃(温度)和163 r/min(转速)。响应面分析结果表明:该菌株产生表面活性素的最佳培养基为:葡萄糖15 g/L,蛋白胨5 g/L,L-谷氨酸钠6 g/L,KH2PO40.8 g/L,MgSO40.4 g/L,KCl 0.4 g/L,酵母提取物3 g/L,L-苯丙氨酸2.5 mg/L,MnSO44.4 mg/L,CuSO40.18 mg/L,FeSO40.12 mg/L;最适培养条件:pH 7.5,温度29℃,转速163 r/min,接种量5%,装液量50 mL/250 mL,摇床培养36 h。在优化后的条件下,表面活性素实际产量为336 mg/L,实际实验结果与模型预测结果相一致。表面活性素采用HPLC技术分离,发现其在浓度仅为50 mg/L时EI24就可达到70%以上,反映了表面活性素优异的乳化活性以及广阔的应用前景。     

填埋场中亚硝酸还原酶测定条件的优化

填埋垃圾中的含氮化合物经一系列生物脱氮作用,最终使得填埋场中的氮素得以消减,在这一过程中亚硝酸还原酶起着十分重要的作用。以填埋场中的填埋垃圾为研究对象,在土壤亚硝酸还原酶测定方法的基础上,对亚硝酸还原酶活性测定条件进行了优化。结果表明,填埋垃圾中的亚硝酸还原酶活性测定的最优条件为:垃圾样品风干温度25℃,2mL的1%NaNO2溶液和2.5 mL的1%葡萄糖溶液,抽气5 min,置于25℃的培养箱中培养24 h。优化后的测定条件相对标准偏差(RSD)小于1.27%,表明该方法具有较高的灵敏度和精密度。     

生物倍增工艺同步脱氮除磷强化途径分析

通过对生物倍增工艺处理市政污水的沿程污染物降解规律的考察表明,工艺对有机物的去除效果显著,COD和BOD5出水分别为47.80 mg/L和19.80 mg/L;氨氮去除率可达100%。发现厌氧区提前发生反硝化并一定程度上影响系统除磷效果;通过对各主要影响因素进行分析,认为低碳源的进水条件是影响系统同步脱氮除磷效果的关键因素;提出在进水口直接添加碳源以及分点进水的碳源分配＋辅助化学除磷的方式可强化氮磷去除效果。