基于时差收敛算法的声发射源定位方法研究

本文针对传统基于时差的声发射定位方法精度及稳定性不足且易受检测环境影响的问题,提出了一种基于收敛算法的声发射源定位方法,经过循环迭代不断优化声发射信号的到达时刻计算方式,使得定位计算重构的定位源稳定收敛在近似同一区域,从而提高声发射源的定位准确度。     

浅谈火电厂二氧化硫排放总量的核算

介绍鹤煤热电厂脱硫系统基本情况,分别采用监测数据法和物料衡算法计算全年二氧化硫排放总量,分析监测数据法误差较大的原因.物料衡算法能够满足日常环境管理和污染减排管理的要求,并提出物料衡算法计算中应注意的问题.     

基于BP神经网络的煤矿综掘面风流智能调控模型研究北大核心CSCD

煤矿综掘面传统的通风系统智能化程度低，风筒出风口风流状态无法根据实际通风需求来进行连续动态调控，易造成巷道内瓦斯和粉尘聚集严重，影响掘进面安全高效开采，危害工作人员的身体健康。为提高掘进工作面通风智能化、精细化管理水平，以陕西神木柠条塔矿S1202综掘面为研究对象，利用数值模拟试验数据作为训练样本数据，建立了基于Adam(适应性矩估计)算法优化BP(反向传播)神经网络的煤矿综掘面风流智能调控模型；由实时监测数据驱动该模型输出调控方案，通过自主研制的出风口风流智能调控装置对风流进行连续动态精准调控；在物理实验平台和井下分别进行了模型调控效果测试，其中在物理实验平台以一个截割循环为单位，验证了模型连续调控的效果，在井下验证了单方案的降尘效果。结果表明，模型能够根据粉尘和瓦斯浓度实时监测数据实现风流智能调控，有效优化风场分布，降低瓦斯和粉尘浓度。     

不同建议分布MCMC算法在地下水污染源反演识别中的对比研究

为了探究正态分布、均匀分布和随机游走三种不同建议分布的MCMC算法对地下水污染源反演识别结果的影响,并遴选出最优的建议分布.本文根据假想案例建立了污染质运移模拟模型及基于Kriging方法的替代模型,并建立了基于正态分布、均匀分布和随机游走三种建议分布的MCMC算法以反演识别地下水污染源的释放历史.结果表明,针对本文算例,以均匀分布为建议分布的MCMC算法具有反演精度高、稳定性好、收敛速度快等优点,最为适合作为本研究案例的建议分布进行地下水污染源反演识别研究.     

基于量子神经网络的地层对比研究

针对油田开发井之间的地层对比过程中,砂体相变快、小层断失以及工作量大的问题,提出一种基于量子神经网络的地层对比方法。采用量子计算原理,利用朝阳沟油田长46区块6口井共计126个地层样本构造量子神经网络模型,然后对全区336口井进行地层对比工作。实验表明,三级小层对比的正确率最高可达88.48%。这说明了量子神经网络对于多开发井间的复杂地层对比具有良好的效果。     

高速公路视频监控系统应用探析

自1984年我国开始建设第一条高速公路——沪嘉高速公路开始(长15.9公里),到现在已三十多年时间,截止目前中国高速公路通车总里程达到十万公里以上,已超过美国居世界第一。高速公路的快速发展带动了保障其安全、高效运行的高速公路监控系统的广泛应用。高速公路监控系统从无到有、从小到大,从模仿国外到完全自行设计并制定适合我国的相关标准,目前取得了相当大的成绩。尤其是近几年来,伴随着我国经济的快速发展,对高速公路信息化的需要也呈现出高度智能化、高度信息化、高     

车辆大数据研判系统 大数据时代“打防控”利器

一、行业发展趋势随着社会及技术的发展,犯罪与反犯罪的较量更多、更集中地体现在科技手段的运用上,斗争的主动权更多、更集中地建立在对情报信息的掌握上。目前公安部对于重点人员已经形成了成熟的部、省、市三级的情报预警平台以及丰富的技战法,但是考虑到所有发生的案件中有50%左右都是涉车涉驾的案件(如图1所示),因此对于车辆的防控需要思考以下两个问题:(1)如何对社会上的高危车辆进行有效的预警防控?优化警力部署,进行有针对性的车辆排查?(治安事前防控)     

矿井通风网路的线性解算法及其程序设计

针对“京大二试算法”存在的不足——当已知矿井总风量时,“京大二试算法”的迭代格式是错误的,解算出的风量分配不合理,提出了矿井通风网络线性算法的数学模型.该通风网络算法是将支路特性方程变换为线性关系,则风网回路方程被线性化,就可以应用线性逼近法求解.该算法弥补了“京大二试算法”的缺陷,当已知矿井总风量时,解算出的风量值更接近真值,结果更加精确.介绍了线性算法数学模型的迭代格式及迭代精度问题,并编制了该线性算法的Matlab程序,程序简单,节省计算时间,给出了算法原理,并以实例进行计算,得到了令人满意的结果.     

源解析中环境受体数据处理与扩展方法的建立

本文对包含污染源或气象条件等发生剧烈变化且数据量小的实测受体数据进行了正态扩展,得到扩展数据.同时,利用PMF和PCA模型验证了扩展方法得到的数据量是否能满足模型的要求.结果表明,扩展范围和扩展受体成分谱个数是两个影响扩展数据合理性的主要因素,最佳扩展条件为:扩展范围取标准差的0.5倍,扩展受体成分谱个数为6个.通过53 h算法标记出每个化学成分时间序列中能够代表污染源或气象条件等发生剧烈变化的值并给出对应的估计值.将与估计值的相对误差(RE)超过80%的被标记的值剔除,其余的替换成估计值,发现扩展后PCA解析结果与原始数据处理后数据解析结果基本一致,能够得到主要贡献的污染源及贡献率;若将被标记的值全部剔除后,则不适合做PCA解析;仅通过PMF验证,且扩展数据与原始数据的解析结果中污染源类的判断一致.将受体数据各化学成分的时间序列中代表污染源或气象条件等发生剧烈变化的值替换成53 h算法给出的估计值,对于受体数据量小且用无源成分谱的多元统计方法解析无法给出结果的情况下的源解析有更大价值.