综合管廊内火灾自动报警探测器实验研究

为了能够有效提升综合管廊内火灾自动报警系统的准确性和可靠性,本文采用火灾实体试验的方法,通过对各类型火灾自动报警探测器响应时间的情况进行分析和比较,研究综合管廊电力舱内常用探测器的性能。研究结果表明:接触式缆式线型感温火灾探测器可以较早的探测到电缆温度异常变化的现象,可用于早期预警。点型感烟探测器对烟粒子浓度较为敏感,可用于综合管廊电力舱室的空间探测。分布式光纤型感温火灾探测器对明火温度的变化较为敏感,作为空间型的火灾探测器比较可靠。     

波浪与抛石潜堤相互作用的MPS法数值模型研究

为了研究波浪与抛石潜堤相互作用过程中大自由表面变形和堤内渗流等强非线性紊流运动问题,利用改进的MPS法,建立了模拟波浪与抛石潜堤相互作用的MPS法数值计算模型。模型将抛石潜堤假定为均质多孔介质,采用Drew的二相流运动方程描述多孔介质内外的流体运动;通过在动量方程中增加非线性阻力项,并引入亚粒子尺度紊流模型,模拟波浪与可渗结构物相互作用过程中的紊流运动。选取“U”型管中多孔介质内渗流过程和孤立波与可渗潜堤相互作用两个典型的渗流问题,通过将数值计算结果与理论解和实测值的对比分析,对所提出的MPS法紊流渗流模型的模拟精度进行验证。结果表明：基于改进的MPS法构建的垂向二维紊流渗流模型可以很好地再现 “U”型管中多孔介质内渗流以及波浪作用下可渗潜堤内外的复杂流场,显著缓解流-固界面处的压力震荡与粒子分布不均匀问题,实现了较高的模拟精度。     

基于组合赋权的混合粒子群优化支持向量机的岩爆倾向性预测

为有效预测岩爆灾害发生烈度,提出一种基于组合赋权的混合粒子群优化支持向量机(H-PSO-SVM)岩爆倾向性预测模型。根据岩爆发生机制,在分析岩爆发生的主要影响因素的基础上确定出评判指标;综合考虑模糊层次分析法(FAHP)所得主观权重和熵权法所得客观权重,应用调和平均数概念,构建组合赋权准则;引入遗传算法交叉、变异操作改进传统粒子群(PSO)极值跟踪和粒子更新方法,建立H-PSO-SVM岩爆倾向性预测模型。利用国内外已有工程实例数据进行50次随机抽样试验,对比分析H-PSO-SVM模型和PSO-SVM模型等预测结果。结果表明:H-PSO-SVM模型应用于岩爆工程实例预测具有可行性和适应性,模型预测的准确率高于其他模型,且预测结果更稳定。     

基于主成分和粒子群优化支持向量机的水质评价模型

水质的评价是治理水污染必不可少的工作。为了准确、快速地对水质进行评价,利用主成分分析法从水质监测常见的多个物化指标提取出主成分,然后将主成分作为支持向量分类机的输入,利用历史数据进行水质评价训练并用粒子群算法优化参数,构造出水质评价模型,将从物化指标中得出的主成分代入此模型即可得到水质类别。最后,选取水质监测点实测数据进行试验,结果表明,模型的水质评价结果准确且稳定。     

软锰矿粒子电极的制备及其对SMP的催化降解

针对二氧化锰对废水中氯离子电解生成活性氯具有较好催化活性的特点,以软锰矿为原料制备一种新型粒子电极,将其用于三维电极系统处理油气田高含氯废水,利用活性氯的强氧化性进一步强化废水中难降解有机物SMP的处理;并考察软锰矿粒子电极制备条件对电极性能和电解效果的影响。结果表明:软锰矿与石墨质量比6∶4、PTFE分散液加入量10%、330°C下灼烧2 h为软锰矿粒子电极最优制备条件;与常规活性炭粒子电极相比,软锰矿粒子电极电解活性氯的产生量、COD去除率均显著优于活性炭粒子电极;且软锰矿粒子电极在重复使用多次后,活性组分流失量较小,对SMP的降解效率仍较高,保持了稳定的电催化性能。     

采用支持向量机算法优化电化学处理油田污水的工艺参数

采用支持向量机(SVM)算法,将Box-Behnken设计法与支持向量回归算法(SVR)实验参数优化软件相结合,优化电化学去除油田污水COD的工艺参数。通过量子粒子群算法对SVM算法参数进行优化,从建立的回归模型中找到工艺参数的全局最佳点:电解时间60 min,电解电流3 A,三维电极填充料中石英砂质量695 g。模型得到的COD理论最优去除率为92.48%,验证实验得到的COD去除率为91.43%。     

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。     

基于韦伯-费希纳定律的空气质量普适韦伯指数公式

在适当设定各项空气污染物浓度"参照值"cj0的基础上,用相应于"参照值"cj0的污染物的"规范值"xj作为基于韦伯-费希纳(W-F)定律空气质量指数公式中的污染刺激量。由于各污染物同级标准的浓度"规范值"xjl差异不大,从而可以认为各污染物的韦伯指数公式等效于一个具有共同适用的韦伯常数α的W-F指数公式,并采用粒子群(PSO)算法优化得出α,得到对7项空气污染物皆适用的空气质量普适韦伯指数公式。该公式应用于多个实例分析,并与多种其它评价方法的评价结果比较表明,空气质量普适韦伯指数公式具有简单、实用和直观的特点。     

PSO和SVM混合算法确定太湖入湖河流水质主要影响因子

以影响太湖入湖河流水质的24个因子值为研究对象,将PSO算法与SVM算法相结合。PSO算法用于优化SVM算法的参数c和g,以利于快速、高效地确定c和g的全局最优值;SVM算法基于最优的c和g,分别以24,21,18,15,12,9和6个因子作为特征向量预测水质的污染程度。结果表明,当特征向量为9个影响因子时预测率最高。其参数c=18.56,g=1.35,对应的预测率为：全局预测率92.59%,重度污染水质预测率88.89%,轻度污染水质预测率94.45%。因此,通过PSO和SVM混合算法,可以确定影响太湖入湖河流水质的主要因子,利用这些主要因子对水质进行预测预警,不但可以节省时间,而且可以得到精确的结果。     

基于PSO-SVM算法的环境监测数据异常检测和缺失补全

针对环境监测数据异常和数据缺失问题,提出了基于支持向量机的粒子群优化数据异常检测和缺失补全算法。利用粒子群优化算法选取较优的支持向量机训练参数组合,以此建立非线性的支持向量机模型,并利用结果模型对测得的真实数据拟合预测。以宁夏回族自治区某污水处理厂的污染物测量数据作为实验数据,结果表明,利用该算法预测数据的准确率可达97.977%,检测异常数据准确度高,缺失数据补全正确。