多软件联合的煤矿三维数值建模方法及其应用

为了解决复杂三维地质模型构建耗时费力、难度大的问题,提出了一种联合多个软件的复杂三维地质模型快速构建的方法,以钻孔信息为基础资料,利用3DMINE建立岩（煤）层等高线,以dxf文件形式导入GOCAD生成岩（煤）层点阵数据文件,利用SURFER对点阵数据进行网格化处理,导入RHIRO软件之中生成ANSYS可读取的iegs文件,经过ANSYS划分网格后导入FLAC3D中进行数值计算。以山东郓城煤矿的地质模型构建为例进行介绍,给出了以该方法进行地应力反演后得到的区域应力场分布云图。通过多个煤矿应用表明:该方法建模速度快,摒弃了繁杂命令流式建模方法,通过数据的逐步对接,减少了中间过程的人为干扰和误差,兼顾了ANSYS优良的网格划分功能和FLAC3D数值计算能力,且效果较好,可在其他领域和行业复杂地质模型构建中推广使用。     

营运驾驶员驾驶事故影响因素仿真研究

解决营运驾驶员驾驶事故频发的不安全行为问题,基于复杂适应系统（CAS）理论和多主体建模与仿真（ABMS）方法,构建营运驾驶员驾驶事故模型。通过调节车辆状况、管理者管理监督水平、营运驾驶员情绪状态、安全教育水平、驾驶经验和环境综合条件等因素,运用NetLogo仿真平台分析安全管理水平、营运驾驶员安全责任意识、心理负荷水平对驾驶事故的影响。研究表明:营运驾驶员驾驶事故的发生系统是一种典型的CAS,营运驾驶员驾驶事故是三大主体属性和行为环境交互的结果,且交互作用程度不同。因此,运输企业要考虑多种因素,采取相应的措施来降低营运驾驶员驾驶事故的发生。     

中外垃圾土体渗透系数试验对比分析

从试验数据、试验方法 2个方面总结归纳了关于现有垃圾填埋场渗透系数的国内外试验,并且通过对比国内外渗透系数的一系列试验成果,分析了国内外渗透系数试验在基础数据、试验方法多样性方面的优劣。以此为基点,对未来国内岩土工程发展方向提出了建议。     

动水射流多参数优化耦合反演方法

通过数据驱动模型理论和变密度各项异性湍浮力射流模型的有机结合,提出了射流比和射流喷角多参数优化耦合反演的新方法:通过射流模型计算射流比和射流喷角多参数匹配设计的数值工况,构建计算水域内部观测点污染物浓度解集;以数据驱动模型理论建立状态变量(污染物稀释度)同控制变量(模型多参数)之间的非线性关系;将拟获得的稀释度带入关系中,进行模型多参数的组合优化反演研究,结果表明基于数据驱动模型理论的多参数反演方法可以获得最优的射流参数,有利于射流水体与环境水体间的掺混。     

公共场所行人异常行为识别方法综述

为明确公共场所行人异常行为识别理论与技术研究进展,首先,借助中国知网(CNKI)和Web版引文数据库(WOS),给出公共场所行人异常行为广义定义与泛在特征,将常见异常行为划分为危害行为、不合群行为和违规行为3类;其次,从数据和技术基础视域,将现有异常行为识别方法划分为人工设计法、人体骨架法、红绿蓝(RGB)图像法和可穿戴传感器法4类;然后,梳理国内外主流人群异常行为数据集,分析相关算法在数据集上的性能表现;最后,从可用数据集和数据融合检测等方面总结现有研究方法局限性,给出未来研究方向与优化建议。研究结果表明：4类异常行为识别方法各有其优缺点;异常行为识别领域缺乏行为种类丰富、定义清晰、高质量的人群异常行为数据集;未来研究应聚焦稳健性强、准确率高的异常行为识别方法、模型及算法;探索多维数据融合互补检测方法,提升异常行为识别理论成果的应用场景的自洽性和自适应性,提高公共场所人群安全治理水平。     

天山北坡经济带城市NO2污染的时空分布特征

基于2015—2020年近地面NO₂质量浓度数据和2019年哨兵-5P TROPOMI卫星探测的对流层NO₂柱浓度数据,采用相关性分析、趋势分析等方法探究新疆天山北坡经济带6个城市NO₂污染的时空分布特征。结果表明：（1）从年均值来看,天山北坡经济带NO₂质量浓度总体呈下降趋势,尤其2018—2020年下降明显。其中乌鲁木齐NO₂质量浓度值最高、博乐最低。（2）从季度均值和月均值来看,各城市NO₂质量浓度季节变化明显,其中夏季最低、冬季最高;月均值呈“中间低、两头高”的变化特征。（3）从日均值来看,各城市NO₂质量浓度大多呈现双峰型分布,分别出现在早上10:00和晚上23:00。（4）从空间分布来看,NO₂柱浓度高值区多分布在人口密集和工业发达的城市地区,尤其是乌鲁木齐、昌吉、五家渠、石河子污染最为严重。     

湖南空气质量预报中的数据预处理和特征工程

为提高空气质量预报的准确率,建立了融合气象和环境观测资料、结合机器学习和数值天气预报,且预测时效较长、预测精度较高的机器学习模型库。以湖南6个城市(长沙、株洲、湘潭、益阳、常德、岳阳)的空气质量预报为例,将数据预处理、特征工程方法运用到模型之中,得出以下几点结论:①数据预处理工作包括样本收集、数据清洗、缺失值处理、异常值剔除等,对提高模型预测稳定性帮助很大。②点、线、面的特征组合有助于完整地描述污染物的生消过程。引入传输指数后,株洲市模型对传输型污染过程的预测性能得到明显提高,对轻度、中度、重度污染的分类准确度分别提升了23.6%、16.6%、30.0%。引入静稳指数后,长沙市模型PM_2.5浓度测试的相关系数由0.938提升至0.959,均方根误差由10.33下降至8.46,且模型对中度以上污染天气的极值预报结果更接近实况;益阳市模型在高浓度样本预测中存在的系统性偏低现象得到改善,对轻度以上污染天气的预报结果得到较大矫正。③随机森林的特征重要性排序功能可以大幅度减少特征的数量,使得模型的可解释性和稳定性增强。     

变电站电磁环境监测布点建模仿真研究

针对变电站电磁环境自动监测站布点方案普遍存在的效率不高、科学性不足等问题,以某500 kV变电站电磁环境自动监测站选址为例,通过建模仿真得到该变电站工频电场和工频磁场的空间分布,并实测验证了仿真结果的准确性。通过统计该变电站工频电场和工频磁场的空间分布特征,提出了基于变电站空间场强分布特征的自动监测站布点方案,建议优先在场强中位数分界线附近区域布点,以更好地反映变电站电磁环境。研究结果可指导变电站电磁环境自动监测站选址,提高变电站电磁环境监测布点的科学性,提升监测效率。     

生态环境大数据研究与应用进展

生态环境大数据是为生态环保决策管理提供服务的大数据集、大数据技术和大数据应用的总称。生态环境大数据除了具有大数据的"6V"特征，还具有高维、高复杂性、高不确定性的"三高"特性。本文从生态环境大数据的定义和特征出发，阐述了国内外生态环境大数据的"萌芽-探索-应用-战略"的发展历程及其在科学研究、商业应用和政府决策等领域的主要应用，总结了基于第四研究范式的生态信息学理论基础和依托于信息技术和数据挖掘的技术方法，分析了当前形势下我国生态环境大数据应用面临的三大挑战，提出了未来生态环境大数据五大热点方向，生态环境大数据必将在推进生态环境治理体系和治理能力现代化中发挥重要作用。