基于多因素的LSTM瓦斯浓度预测模型*

为解决煤矿瓦斯浓度预测问题,提出基于多因素的LSTM瓦斯浓度预测模型。模型首先对煤矿多源监测数据进行数据融合、缺失值处理;其次通过特征衍生、有监督化、无量纲化,融合各环境因素特征和时序数据的时间性特征,且衍生出更多交叉项特征和高次项特征;然后利用经验法和逐步试错法确定隐藏层维度;最后进行模型训练和测试。研究结果表明:基于多因素的LSTM瓦斯浓度预测模型的RMSE仅为0.021,MAE为0.01,比单因素LSTM模型、RNN模型预测效果好。因此,基于多因素的LSTM瓦斯浓度预测模型可更精准地进行瓦斯浓度多步预测,促进煤矿安全生产。     

西南某化工园区周边区域环境空气中苯系物和卤代烃的污染特征及健康风险研究

于2020年8月和11月,在中国西南某化工园区周边6个采样点采集环境空气样品,对5种典型苯系物(苯、甲苯、乙苯、邻二甲苯、间/对二甲苯)和7种典型卤代烃(三氯甲烷、三氯乙烯、四氯化碳、四氯乙烯、三溴甲烷、一溴二氯甲烷和二溴一氯甲烷)进行研究,明确了区域典型苯系物和卤代烃(BSHs)的污染特征,并评估其对人体的健康风险。结果表明:化工园区周边环境空气中苯系物检出率均 60%,卤代烃中除三溴甲烷、一溴二氯甲烷和二溴一氯甲烷外,检出率均 50%。苯系物和卤代烃的平均质量浓度分别为4.14～11.19μg/m~3和0.30～10.86μg/m~3。BSHs的浓度夏季低于冬季,这可能与人为的季节性燃烧源有关。苯、四氯化碳和四氯乙烯超过国际WELL建筑标准v2,全年超标率分别为3.33%,8.33%和11.67%。BSHs的非致癌和致癌风险均为成人儿童,成人和儿童的非致癌总风险分别为1.87×10~(-2)和1.26×10~(-2),处于可接受水平;成人和儿童的致癌风险分别为1.76×10~(-3)和1.19×10~(-3),处于不可接受水平。     

一段式亚硝化厌氧氨氧化SMBBR处理中低浓度氨氮废水

在常温条件下,采用一段式亚硝化厌氧氨氧化SMBBR处理中低氨氮浓度废水.结果表明,在进水氨氮浓度为100 mg·L^-1,溶解氧为0.4~0.7 mg·L^-1条件下,负荷（以N计）为0.16 kg·（m³·d）^-1,去除率可达（51.58±6.80）%,实现了一段式亚硝化厌氧氨氧化的稳定运行.AOB、ANAMMOX和NOB活性分别稳定在（2253.21±502.10）、（4847.46±332.89）和（1455.17±473.83）mg·（m²·d）^-1,AOB和ANAMMOX菌之间形成了良好的协同作用.高通量结果显示,Ca.Brocadia（ANAMMOX）、Nitrosomonas（AOB）和Nitrospira（NOB）占比分别为11.57%、1.01%和0.94%.一段式部分亚硝化厌氧氨氧化工艺的稳定运行为厌氧氨氧化技术处理中低浓度氨氮废水提供了参考.     

基于MODIS时序NDVI主要农作物种植信息提取研究

农业在黄河三角洲地区占有重要地位,及时、准确地掌握该地区农作物分布信息对政府有关部门制定农业政策、指导农业生产具有十分重要的意义。时序植被指数能够反映农作物物候特征,帮助识别农作物类型,在农作物种植信息提取方面具有明显优势。论文选取2014年MOD09Q1时序遥感数据集,以黄河三角洲主要农作物为研究对象,利用Harmonic Analysis of NDVI Time-Series（Hants）滤波重构NDVI时序曲线,通过对比待分像元NDVI时序曲线与参考时序曲线的相似性,实现农作物种植信息提取。对分类结果进行面积统计和空间分布精度检验：冬小麦、棉花、玉米的面积提取精度分别达到96.8%、95.5%、85.1%,空间匹配总体精度达86.9%。结果表明该方法有效可行,能够为该地区农业监测提供技术基础。     

基于偏最小二乘法的黄土湿陷性评价模型

基于统计学相关理论的黄土湿陷系数预测及评价方法是简化其工程应用的重要途径.当前采用多元回归方法建立黄土湿陷系数预测模型过程中往往缺乏对自变量间多重相关性对预测精度影响的合理考量.基于上述考虑,该文分别采用普通多元线性回归方法和偏最小二乘回归方法建立了黄土湿陷系数的多因素(天然含水量、初始孔隙比和压缩系数)回归模型并对二...     

基于偏最小二乘模型的河流水质对土地利用的响应

流域土地利用类型变化是影响河流水质的重要因素之一.为探究子流域尺度土地利用与河流水质之间的相互关系,本文基于太子河流域遥感影像和水质数据,采用偏最小二乘模型(partial least squares,PLS),分析不同土地利用类型对流域水质的影响程度.选取7个不同子流域土地利用类型面积百分比作为自变量X,总氮(TN)、硝酸根离子(NO_3~-)、氯离子(Cl-)与硫酸根离子(SO_4~(2-))这4个水质参数浓度值作为因变量Y,构建了土地利用类型与河流水质数据的偏最小二乘模型,并使用其余子流域数据对构建的模型进行验证.结果表明,太子河流域不同子流域土地利用类型与河流水质指标TN与NO_3~-之间线性关系显著,决定系数R~20.62.其中,耕地面积变化对水体中TN浓度变化影响明显,居民及工矿建设用地面积变化则对水体中NO_3~-浓度变化影响强烈.但对于Cl-和SO_4~(2-)来说,土地利用类型对其浓度大小有一定影响,但并不是最主要的影响因素.虽然太子河流域未利用地面积百分比极小(1.13%),但是未利用地面积变化对水质参数有较显著影响(影响系数0.24).     

基于自适应偏最小二乘回归法的CUACE模式污染物预报偏差订正改进方法研究

针对GRAPES-CUACE模式预报的6种常规污染物浓度,采用非线性动力统计-订正方法——自适应偏最小二乘回归法,建立了中国不同地区的CUACE模式预报偏差订正模型,采用多种敏感性试验优选了不同季节各区域的最优自变量组合方案,并对2016年1—3月、11—12月全国342个城市PM_(2.5)浓度预报值进行了滚动订正检验,分析了订正前后PM_(2.5)浓度的时空变化特征,重点分析了该方法在京津冀、长三角、珠三角、川渝地区等关键区域的适用性及其改进效果.结果表明:(1)CUACE模式预报PM_(2.5)浓度普遍低于观测浓度,且与实测值的相关系数较低;CUACE 15 km分辨率模式PM_(2.5)浓度预报效果优于54 km分辨率模式,其中长三角地区改进最显著,珠三角和京津冀次之,川渝地区预报效果较差.(2)订正后的PM_(2.5)浓度更接近于实测值,订正后误差明显减小,相关系数明显提高,而且订正值与实测值的散点集中分布于对角线附近.(3)长三角地区PM_(2.5)浓度订正效果最好,准确率可达72.3%;珠三角地区次之,准确率为66.3%;京津冀和川渝地区订正效果稍差,但准确率亦可达63.6%和62.6%.(4)订正后污染日和非污染日的准确率、相关系数分别提高了57.5%和25.9%、304.8%和15.2%;绝对平均偏差、均方根误差分别减小了38.9%和18.7%、21.8%和8.5%.(5)针对北京、上海、广州、乐山的不同重污染过程,订正后的平均绝对误差分别减小了12.07%、46.63%、36.66%、17.71%,相关系数分别提升了25.86%、22.22%、16.92%、162.5%,说明该订正方法适用于不同地区的不同重污染过程的预报.     

基于能源回收的城市污水厌氧氨氧化生物脱氮新工艺

采用"甲烷化+半亚硝化+厌氧氨氧化自养脱氮"新工艺,实现了生活污水能源质回收及氮素低碳化去除.结果表明,联合工艺出水NH4+-N≈0,NO2--N≤0.5 mg.L-1,NO3--N平均为3.6 mg.L-1,溶解性COD<10 mg.L-1,去除率高达98%.其中采用升流式厌氧污泥固定床(UAFB)实现甲烷化,能去除80%以上的进水溶解性COD,甲烷平均日产气量为3.3 L,产气量与COD去除量之间的关系为0.3 L.g-1,39.2%的进水溶解性COD转化为CODCH4,只有6.52%转化为CODVFAs.采用序批式反应器(SBR)实现半亚硝化,亚硝化累积率达到97%,出水基本达到厌氧氨氧化进水基质配比(NH4+-N∶NO2--N=1∶1.13),半亚硝化的主要作用是转化NH4+-N,转化率为36.59%.厌氧氨氧化(ANAMMOX)反应器氨氮去除量、亚硝态氮去除量和硝态氮生成量之比为1∶1.18∶1.25,总氮容积去除负荷为0.62 kg.(m3.d)-1,对氮素去除的贡献率为56.91%,为氮素脱除的主导工艺环节.新工艺通过厌氧产甲烷实现能源质回收,并通过亚硝化-厌氧氨氧化实现自养脱氮,为现有城市污水处理厂工艺改造提供了一种新的思路和技术.     

城市污水量短时预测的混沌神经网络模型

通过分析进水水量时间序列的非线性动力学性质,认为该时间序列具有混沌特性.在此基础上,通过相空间重构的方法建立了用于城市污水水量短时预测的混沌神经网络模型;并利用此模型对污水厂的进水水量进行短时预测,取得了较为满意的预测效果.     

新冠肺炎疫情期间我国居民开窗通风频率和时间研究

密闭空间增加了气溶胶传染的几率,开窗通风对于降低感染风险、维持人体健康需求的新风量具有重要作用.为了分析新型冠状病毒肺炎（COVID-19,简称“新冠肺炎”）疫情期间不同地区人群开窗通风行为模式特征,通过电子调查问卷获取了我国31个省（自治区、直辖市）的7 784名居民在新冠肺炎疫情期间的开窗通风频率和通风时间及人口学信息,分析了不同人群的通风行为及主要影响因素.结果表明:①调查中99.7%的居民会开窗通风,其中有69.2%的居民通风频率大于2次/d,38.2%的居民通风频率大于3次/d,不同人群间通风频率差异显著.②各地区居民的每日通风时间在93~126 min之间,受疫情影响程度高的地区居民开窗通风时间更长;与非疫情期间相比,各地区居民的通风时间在疫情期间均大幅下降.③疫情期间我国人群开窗通风行为的影响因素主要包括疫情相关因素和非疫情相关因素.其中,疫情相关因素主要是小区管控措施和小区周边医院分布情况,小区实施疫情管控措施及小区周边有定点医院的人群通风频率较高;非疫情相关因素主要是居民住宅类型、楼层及环境温度,相比于单元楼或公寓,居住在平房的人群通风频率较高,居住在单元楼或公寓的人群通风频率较低.④居住在单元楼或公寓中层的居民通风时间最长,居住在低层的居民通风时间则最短.调查人群的开窗通风频率和通风时间均与环境温度呈显著正相关.研究显示,新冠肺炎疫情期间,99.7%受试者具有开窗通风行为,各地区居民的每日通风时间在93~126 min之间,少于非疫情期间.