基于支持向量机(SVM)的回采工作面瓦斯涌出混沌预测方法研究

针对瓦斯涌出传统的线性预测方法存在的问题,根据瓦斯涌出时间序列固有的确定性和非线性,利用混沌动力系统的相空间延迟坐标重构理论,结合基于机器学习理论的支持向量机(SVM),建立基于SVM理论的瓦斯涌出混沌时间序列预测模型。经Ⅱ1024回采工作面瓦斯涌出时间序列仿真计算,仿真结果显示该预测模型具有比传统的回归方法更好的泛化能力,预测方法具有很高的预测精度。同时,该模型具有以往传统机器学习的瓦斯涌出预测模型建立简便、训练速度快等优点。由于充分考虑瓦斯涌出时间序列的混沌性,并利用SVM预测的优良特性,使得预测更科学。     

河南省一次PM2.5污染过程区域性影响数值模拟

为了研究区域输送对河南省PM_2.5重污染的影响,利用中国科学院大气物理研究所自主研发的NAQPMS(嵌套网格空气质量预报)模式模拟了河南省2014年1月12─19日的一次污染事件. 污染期间,河南省所有城市ρ(PM_2.5)小时均值最大值均超过250 μg/m3,达到了严重污染水平. 利用基于NAQPMS的污染源来源追踪方法评估了本地排放和区域输送的影响. 结果表明:研究期间,本地排放和区域输送对河南省ρ(PM_2.5)的平均贡献率分别达到了50.6%和49.4%. 在区域输送方面,安徽省对河南省ρ(PM_2.5)的贡献率(10.0%)最高,山西省(9.2%)、陕西省(8.5%)次之,河北省(仅2.1%)最低. 分地区来看,河南省中部地区以本省累积(贡献率为61.4%,下同)为主,东部地区以安徽省(30.4%)输送为主,南部地区以本省累积(45.1%)、湖北省(14.1%)及安徽省 (13.7%)输送为主,西部地区以陕西省(35.4%)输送为主,北部地区则主要以本省累积(58.1%)及山西省(20.7%)输送为主. 研究表明,尽管河南省各地区同时出现高污染,但其来源不同,有必要采取区域联防联控措施.      

基于滑坡体构型特征和激光点云的灾害规模判定方法研究

地震通常引发山体滑坡造成公路阻断。为精准判定堆积在路面的滑坡体规模,提出基于滑坡体构型特征和激光点云的灾害规模判定方法。首先,分析滑坡体表面和空间特征,总结灾害规模判定方法的约束条件;其次,基于灾害规模判定方法的约束条件,采用Delaunay三角网格将灾害表面剖分并投影至路面形成最小独立单元;最后,建立不同最小独立单元体获取灾害的激光点云积求解模型,最小独立单元根据其特点选择对应模型求解体积并累加。建立理论点云模型和ISPRS点云模型验证所提出方法的正确性与准确性,分析其优缺点。验证结果表明,该方法能够正确解析理论点云模型规模,接近其理论值,误差在0.7%以内;同时,该方法也能准确解析ISPRS点云模型规模,与Compute 2.5D Volume模块的处理结果对比分析,其相对误差在0.7%以内,满足大多工况条件下的灾害规模求解。     

铁-镧/壳聚糖复合材料在宽域pH范围内高效去除废水中的砷酸盐

采用原位沉淀方法制备了一种具有网格结构的铁-镧/壳聚糖微球(FLCB),该吸附剂可在较宽的pH范围内高效吸附砷酸盐.与壳聚糖微球(CB)相比,铁和镧离子的加入扩大了吸附剂的pH耐受范围.当pH=10时,其对砷酸盐的吸附效率高达80%.Fe—O键和La—O键的加入增加了FLCB的总正电荷密度,在一定程度上提高了FLCB的吸附容量.拟二级动力学模型和Langmuir吸附等温线(Qmax=105.01 mg·g^-1)可以更好地描述吸附过程.FLCB在砷酸盐上的吸附机理为：双齿双核或单齿单核形成的表面络合物占主导地位,吸附剂与砷酸盐的静电吸引占次要地位.     

高压开关设备混线装配自动化产线的设计

针对配网高压成套开关设备高品质产业化目的,研发了多规格高压开关设备混线装配检测的自动化产线。介绍了产线整体布局及柔性可重构工装、机器人装配作业岛、有轨制导车辆物流装置及工艺路线,并实施和验证了产线加工能力、装配效率和质量、工艺。验证结果表明:产线能够适应3种以上不同规格高压开关设备混线生产,不需更换或调整工装,节省生产换型时间25 min/台,比传统设计减少电机及减速机构50套左右,提升生产效率、品质的同时实现了节能效益的最大化。     

基于双色法的层流扩散火焰温度场和烟黑浓度场重构

高温和烟气是火灾事故中造成人员伤亡的两个重要因素,能快速准确地获取火焰温度和烟黑浓度的分布,是对燃烧产热量和发烟量的控制方法进行深入研究的前提。根据双色法的理论基础,结合火焰单元的划分方法,整理并简化了火焰温度和烟黑浓度求解过程。利用自主开发的软件进行重构计算,并选取甲烷/空气轴对称层流扩散火焰为例进行试验。重构结果表明,烟黑浓度和温度的分布在轴向方向上均呈现双峰到单峰的特点。将重构结果和数值模拟的结果进行对比,发现温度峰值和烟黑浓度峰值的相对误差分别低于1.59%和6.08%,表明重构结果和模拟结果具有较好的一致性。因此,可认为该重构方法具有可行性。     

一些典型管道煤气爆炸的数值模拟研究

为了研究煤气,瓦斯之类易爆品的爆炸机理以及怎样进行类似的灾害预防,本采用气体爆炸理论,对煤气爆炸问题进行了数值模拟,在整个模拟过程中不考虑外力,外源和热交换的影响,得到了可压缩流体的偏微分守恒方程;基于多流体网格法（MMIC）,给出了该问题的计算格式;最后对得到的结果进行了分析。并且运用可视从软件进行处理后获得了煤气二维爆炸场的动画模拟结果,从动画中可以比较直观且清晰地看到煤气的爆炸过程。     

基于人工智能的台风强度突变判别技术的应用

台风强度突变的趋势判别问题一直是台风预报中的难点。人工智能由于通过机器对大量样本进行分析和学习,能够隐式提取图像中深层抽象的复杂特征,而越来越多地被应用到气象领域中。以人工智能领域的深度残差网络(deep residual network)Resnet模型和基于时空关联深度学习模型LSTM (long short-term memory)为技术基础,通过标注、学习2005—2018年西北太平洋及南海台风的卫星云图数据中的关键信息,引入了生命周期指示,提出了一种自动、客观的台风快速增强趋势判别技术,可以有效地解决台风强度快速增强RI(rapid intensification)趋势预测和判别问题。通过对2019—2021年全年的业务台风云图和2022年多个强度突变的台风个例进行检验分析,结果表明基于人工智能的台风快速增强趋势判别技术优于传统主观的强度预报方法,具有一定的业务应用价值。     

三维表面有限元网格生成的修正Delaunay法

介绍了有限元网格生成的Delaunay法基本概念和实施步骤。三维表面有限元网格生成的方案,主要的运算都在二维参数平面中进行。三维表面上的Delaunay三角形的外接圆映射至二维参数平面上时,“外接圆”变成了形状复杂的封闭曲线。提出在二维参数平面上用“外接椭圆”近似封闭曲线而取代“外接圆”的修正Delaunay法。这种方法能够在三维空间表面上得到更理想的Delaunay三角形网格。     

基于HJ1A-CCD数据的高光谱影像重构研究

遥感影像高光谱重构可以从较少的光谱波段还原出丰富的高光谱信息,为水环境遥感提供更加适用的数据源,对内陆水体水色遥感具有重要意义.利用2009年6月13日获取的HJ1A-HSI和HJ1A-CCD数据,构建HJ1A-CCD数据的高光谱重构模型,重构结果表明:①与地面实测数据相比,重构数据和HJ1A-HSI数据在660～900 nm波长范围内的平均相对误差分别为0.305 1和0.337 7;②重构影像信息熵和平均梯度都高于HJ1A-HSI影像.此外,分别利用HJ1A-HSI数据和重构数据建立叶绿素a浓度的三波段反演模型,发现重构数据能得到更高的反演精度.