危险品运输网络优化设计研究综述

为分析当今反恐新形势下的危险品运输网络优化设计问题的研究现状,系统总结国内外关于一般场景和恐怖袭击威胁2种情况下危险品运输网络优化设计研究的主要模型和方法,梳理两者现有的研究内容,并讨论其共性及恐怖袭击威胁情景下的研究的新特点。结果发现:目前关于解决危险品运输网络优化设计问题模型的鲁棒性研究较为缺乏,尤其是模型在更为复杂和不确定性更强的恐怖袭击情景中适用性不强;危险品运输的鲁棒优化模型即使在突发事件条件下,也可以使决策者能够作出相对满意的决策;鲁棒性危险品运输网络能够规避风险扰动,可用来防止在恐怖袭击中因危险品车辆爆炸等造成更大的危害。     

贮罐类重大危险源三维风险分级模型研究

为了实现重大危险源分级监管,基于风险管理理论,建立贮罐类重大危险源定性三维分级模型和风险定量分级模型。提出风险评价敏感性因素,选取可能性影响因素、严重性影响因素、敏感性影响因素3类风险评价指标。使用层次分析法(AHP)计算贮罐风险分级指标权重。根据风险可接受准则,将贮罐类重大危险源风险等级划分为4级,实现基于三维风险模型的贮罐类重大危险源快速分级。结果表明:用贮罐类重大危险源三维风险分级模型,通过简单数学模型计算贮罐风险值,能为企业提供风险分级标准,有助于实现政府对贮罐类重大危险源分级监管。     

Calibrating a Basin‐Scale Groundwater Model to Remotely Sensed Estimates of Groundwater Evapotranspiration

Remotely sensed vegetation indices correspond to canopy vigor and cover and have been successfully used to estimate groundwater evapotranspiration (ET_g) over large spatial and temporal scales. However, these data do not provide information on depth to groundwater (dtgw) necessary for groundwater models (GWM) to calculate ET_g. An iterative approach is provided that calibrates GWM to ET_g derived from Landsat estimates of the Enhanced Vegetation Index (EVI). The approach is applied to different vegetation groups in Mason Valley, Nevada over an 11‐year time span. An uncertainty analysis is done to estimate the resulting mean and 90% confidence intervals in ET_g to dtgw relationships to quantify errors associated with plant physiologic complexity, species variability, and parameter smoothing to the 100 m GWM‐grid, temporal variability in soil moisture and nonuniqueness in the solution. Additionally, a first‐order second moment analysis shows ET_g to dtgw relationships are almost exclusively sensitive to estimated land surface, or maximum, ET_g despite relatively large uncertainty in extinction depths and hydraulic conductivity. The EVI method of estimating ET_g appears to bias ET_g during years with exceptionally wet spring/summer conditions. Excluding these years improves model performance significantly but highlights the need to develop a methodology that accounts not only on quantity but timing of annual precipitation on phreatophyte greenness.     

关于气溶胶颗粒物沉积率系数平均方法模型的改进研究

气溶胶颗粒物在壁面的沉积率系数模型的研究已经成为现代气溶胶动力学研究的重要课题.本文通过实验腔测量和理论分析相结合,对Koivisto等(2012)提出的平均方法模型(AM)中的关键参数(即时间间隔)的选取和对测量数据量的要求两个问题进行研究.选取目前广泛使用的最小二乘法模型(LSM)和Lai和Nazaroff(2000)提出的理论分析模型进行对比.研究发现,AM模型中的时间间隔这一关键参数,应由目前的50矫正为20;AM模型和LSM模型均要求实验测量数据个数等于或者大于10,但是AM模型在小数据量情况下的预测结果更精确.     

Model of chloride ingress into concrete in cold regions

Chloride ingress and freeze-thaw cycles are the most important mechanisms for deterioration of concrete in cold areas. In this study, chloride ingress into concrete that has been exposed to freeze-thaw cycles was investigated. Data demonstrated that freeze-thaw cycles allow for a larger effective diffusion coefficient. Based on our findings, the concept of a developing coefficient was defined to obtain the evolution equation of the effective diffusion coefficient. Together with considering the effect of aging of concrete on the effective diffusion coefficient, the time-dependent diffusion coefficient was also obtained. Based on Fick's second law and time-dependent diffusion coefficient, chloride ingress model of concrete in cold regions was derived. Finally, the model was tested by comparing predicted results, lab results, and in situ inspection data.     

预测沉积物-水微宇宙系统中化学品浓度变化的多介质模型

沉积物-水微宇宙系统是经济合作发展组织(Organisation for Economic Co-Operation and Development,OECD)颁布的化学品测试准则中推荐的试验系统之一,可用来测试化学品对底栖生物的慢性毒性。为了在试验前对化学品的浓度变化进行预测,进而确定试验方法,以摇蚊慢性毒性试验系统为例,采用环境多介质模型的建模方法,构建了一种可通过化学品理化性质和试验系统参数,对化学品在沉积物-水试验系统中浓度变化进行预测的模型。结合试验数据和文献资料,给出了模型中试验系统参数的推荐取值,并使用Matlab软件中的Simulink工具对模型进行编程和求解。以此模型为基础,给出了模型在3个方面的应用,即预测蓄积时间、预测平衡时间以及拟合试验数据。对80种已有或假想化学品的蓄积时间和平衡时间进行了计算,得出的范围分别为1~204 d和1~73 d。此外,适当修改模型结构和模型参数,也可将其应用于其他暴露场景中。但使用模型对化学品浓度进行预测时发现,模型仅对沉积物中化学品浓度的预测结果较为准确,而对水中化学品浓度的预测结果与实测值相差1~2个数量级。模型对浓度的预测精度未来仍需进一步提高。上述研究结果完善了沉积物-水微宇宙系统试验方法。     

基于前向神经网络的广义环境系统评价普适模型

为了建立由水环境、空气环境、生态环境、水资源环境、灾害环境、遥感环境、社会经济环境等不同环境系统组成的广义环境系统评价都能普适、通用的神经网络模型,针对BP神经网络因收敛速度慢、易于陷入局部极值而使实用性受限的缺陷,提出以双极性sigmoid函数作为网络隐层节点(神经元)的激活函数,而网络输出为所有隐层节点输出的线性求和的前向神经网络的广义环境系统评价模型.在设置广义环境系统指标参照值和指标值规范变换式,并对指标值进行规范变换的基础上,分别构建了适用于广义环境系统评价的任意2个指标规范值的前向神经网模型(NV-FNN(2)结构)和任意3个指标规范值的前向神经网模型(NV-FNN(3)结构).而对于指标较多的广义环境系统评价,只要将多指标分解为以上2个指标和3个指标的两种简单结构的前向神经网络的广义环境系统评价模型的组合表示即可.理论分析和实例检验结果表明:该模型对任意广义环境系统的规范指标值皆普适、通用,因而使不同环境系统的评价变得简洁、统一.规范变换和优化算法相结合的建模思想和方法对简化广义环境系统评价的多元回归、投影寻踪回归、回归支持向量机和径向基神经网络建模亦有借鉴和启迪作用.     

内循环厌氧反应器流动模型及反应过程模拟

为揭示内循环厌氧反应器放大过程中所出现的规律,本文对反应器中流动模型和反应过程进行了模拟研究,通过对主反应区的停留时间分布的实验研究,确定了主反应区流型可用一平推流与两个并联的全混流进行串联的三参数组合模型进行模拟.在实验范围内,平推流区所占的体积分数约为36%,两个全混流区所占的体积分数分别为53%和11%.结合厌氧反应动力学方程,应用组合模型模拟了实际反应器的状态,并和实验值进行了对比,发现反应器出口处CH_4体积流量最大误差为9.67%,在可允许的范围内.同时,模拟了基质初始COD和温度变化对反应器出口状态的影响.研究表明,与其它模型相比,组合模型计算简洁,同时又有较好的精度,能够满足反应器的设计需要.     

用水协会运行绩效及其影响因素分析——基于江西省3949个用水协会的实证研究

近年来我国用水协会的数量呈爆炸式增长,但学者对其运行绩效及影响因素的研究不够全面和深入。论文使用江西省11个市3 949个用水协会数据,对用水协会的运行绩效及其影响因素进行实证研究。研究表明,是否注册、参与农户数、组建边界、协会主要领导人产生方式、是否有工程产权证、灌溉设施完好率、灌区规模对用水协会运行绩效有显著正影响;而租用和借用办公场所、协会工作人员数、协会起源、协会主要领导人身份则有显著负影响。要使用水协会运行良好,应重视协会的注册工作,完善协会主要领导人产生方式,控制协会工作人员规模,深化小型农田水利工程设施产权制度改革。     

工贸行业安全生产预警指数数学模型构建

通过对《冶金等工贸行业安全生产标准化基本规范评分细则》的仔细解读,将安全预警指标分解成13个一级指标和38个二级指标,对应指标给以相应的经过归一化处理后的权重。针对这十三个安全预警指标建立了数学量化模型,给出了计算方法和安全预警指数的状态划分。结合GM(1,1)灰色预测理论和等维新息模型,构建适合工贸企业的预测模型,对未来的安全生产预警指数作出预测,帮助工贸企业实时掌握安全生产动态,做到科学合理决策。