基于覆盖水量的监测点优化选址法的缺陷与改进

研究了给水管网水质监测点选址的方法,分析了覆盖水量法存在的缺陷,针对这一缺陷,提出了一种基于覆盖水量指数的改进方法,在评价节点的代表性时,该方法同时考虑了总覆盖水量和覆盖水量时间分布对节点代表性的影响,提高了管网水质监测点优化选择的准确度和监测数据的代表性.为了提高优化问题求解的速度,采用了遗传算法求解水质监测点优化选址问题,并将此两类方法应用于2个案例管网.对于案例中的管网,采用布设7个监测点,可有效监控所有95个节点中85%以上的管网水量.同时,实际案例管网的应用表明,与覆盖水量法相比,覆盖水量指数法的计算结果具有更好的代表性,基于此建立的给水管网在线监测网络能够更好地代表管网的水质情况.     

大气污染总量控制GA方法中的多源模拟系统

大气污染总量控制的GA方法,是利用遗传算法(GA)的自适应全局搜索寻优功能,通过模拟的自然进化机制来求算经过全局优化的区域允许排放总量以及区域允许排放总量在区域内各污染源之间的分配方案的一种新的大气污染总量控制方法。在基于遗传算法的大气污染总量控制中,需要运用一个高效而可靠的大气污染多源模拟系统,以便根据源强分布快速计算出准确的浓度场。文章介绍了该大气污染多源模拟系统的设计与实现技术。     

Real-time leak detection in oil pipelines using an Inverse Transient Analysis model

Based on Inverse Transient Analysis (ITA) method, a real-time leak detection method is proposed to capture leak location and the associated leak rate in oil pipe conveyance systems. In the proposed approach, location and flow rate of leak (if any), the fluid properties, as well as physical parameters of the system, are calculated in consecutive periods through minimizing the discrepancy between the calculated and measured flow parameters of the system. The method of characteristics is employed to numerically calculate the transient responses of the system and the genetic algorithm is utilized as the optimization engine. The proposed approach was applied to several real pipeline systems in which the required transient flow data are either directly collected from the field or fabricated with a third-party numerical software. Extensive numerical explorations were conducted to investigate the performance of the proposed method in real-time leak detection and to determine the extent to which field data errors, stemming from Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) systems and measurement equipment, affect the leak flow rate and location detectability of the proposed approach. The results show that the proposed approach provides promising results under a variety of transient and steady-state flow conditions even in the case with small leak flow rate of around 2% of the line rate. The results also reveal that the noises in the measurement data and the errors originated from SCADA systems do not significantly compromise the leak detectability of the proposed approach, confirming that the proposed approach can be utilized in practice.     

基于模糊规则和BFS算法的行人疏散模型研究*

为建立更加真实的行人疏散模型,基于模糊规则和广度优先搜索（BFS）算法,利用元胞自动机,提出1种优化的行人疏散模型。引入动态模糊速度规则,建立移动速度与周边环境的模糊对应关系,从而模拟行人在不同环境下的运动速度;通过设定危险度规则,使用基于双端队列的BFS算法快速计算每个格子距离安全出口的“静态危险度”,并与出口处人群密度的“动态危险度”耦合,使元胞自发地向“总危险度”更低的方向移动;结合动态速度规则建立1种基于排队理论的出口疏散机制。结果表明:所建模型能够再现行人流自组织现象,真实地反应行人不同的移动方式以及疏散的具体过程;模型考虑了出口排队疏散机制对疏散时间的影响,使疏散效率得到提高,为行人疏散模型的建立以及公共场所的设施布局等应急疏散预案提供有效参考。     

基于改进Apriori算法的电力通信设备缺陷关联性分析*

为了保障大规模电力通信设备接入电网的稳定运行,首先分析通信设备的物理模型,然后分析电力通信设备缺陷的影响因素和缺陷特征及两者之间的映射关系,接着对Apriori算法进行改进,降低算法的时间复杂度和内存空间,导入电力通信设备缺陷数据模型并结合关联规则,提出基于改进Apriori算法的电力通信设备缺陷关联性分析方法。结果表明:电力通信设备存在缺陷频繁项集,并与影响因素之间存在强关联关系,最后以实际电力通信设备缺陷数据仿真算例对本文方法的有效性进行验证,为通信检修策略的制定提供支持。     

常态化疫情防控背景下区域应急医疗物资选址-分配模型*

在常态化疫情防控背景下,为避免本土病例造成区域不同需求主体防护物资短缺问题,构建最小化医院物资集散点需求未满足率加权和、最大化物资购买集中点分配公平性的储备库选址-分配模型,并基于某市相关数据,利用改进的非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）进行仿真研究。结果表明:某市应选择储备库数目为5,在物资分配时考虑物资防护等级要求,可减少医院物资集散点物资浪费,增加物资购买集中点获得量。     

雷电产生的海洋电磁场研究中Levinson-Durbin算法实现

雷电是海洋天然电磁场的主要场源之一,它会对水中兵器产生较大影响.由于雷电持续时间较短,利用传统的谱估计方法难以提取出信号的线谱频率.利用基于输出序列自相关阵的Levinson-Durbin递推算法,求解AR模型参数,进而计算出信号的功率谱.计算结果表明,Levinson-Durbin算法可以准确地估计出信号的线谱特征.     

考虑熟悉度与恐慌效应的人群引导疏散仿真算法研究*

为研究紧急情况下人群疏散行为特点,结合势场理论和多出口选择模型,建立考虑引导、熟悉度和恐慌效应的PFT-LMES人群疏散算法。通过搭建有障碍和无障碍2种室内场景,研究不同环境熟悉度以及行人密度下引导作用对人群疏散效果的影响。研究结果表明:引导作用能够提高疏散效率,平衡各出口利用率,引导效果随行人密度增加更加显著;总体疏散时间随引导强度的提高表现为先减小后增大;当接受引导的人数占总数的42%时,2出口各自选择人数与出口通行能力比例基本一致,引导效果达到最优;相对于环境熟悉度较高的人群,不熟悉环境行人的引导效果更为显著。研究结果可为大型场所的紧急高效疏散提供参考。     

基于QAA算法的巢湖悬浮物浓度反演研究

QAA(quasi-analytical algorithm)算法基于辐射传输原理,估算水体后向散射系数,是目前较为成熟的半分析模型方法.2009年6月对巢湖水体进行野外实测,在获得遥感反射率、吸收衰减系数、悬浮物浓度(cTSM)等数据的基础上,构建了巢湖水体cTSM的近红外双波段反演模型,并将QAA算法计算得到的后向散射概率作为输入,以期提高cTSM的反演精度.结果表明,①对巢湖水体而言,807 nm和834 nm是构建近红外双波段模型的最佳波段,807 nm处的单位散射系数为0.411 m2.g-1,834 nm处的单位散射系数为0.395 m2.g-1;②利用QAA算法计算得到的巢湖水体的后向散射概率为0.029,将该值输入反演模型后,cTSM的反演精度与输入其他经验值相比得到明显提高,反演值与实测值的均方根误差RMSE和平均相对误差绝对值MAPE分别达到12.143 mg.L-1和24.378%;③在cTSM较高的站点(近似高于30 mg.L-1),利用近红外双波段模型反演的悬浮物浓度结果更为稳定和可靠.     

OPAQ系统两种模式对O 3预报准确率的探讨

以江苏省宿迁环境监测中心OPAQ系统为例,基于人工神经网络算法的OPAQ空气质量预报系统的2种模式对O 3预报准确率的进行了分析,结果表明,趋势最优模式(RMSE模式)对预报当天及未来3 d的预报值与监测值的相关性系数均>0.78,相对误差在25%以下,在预测当天及未来24、48及72 h优-良天的预测准确率较高,分别为88.8%、87.2%、86.3%及84.7%,在预测轻度污染-重度污染的准确率较低;极值最优模式(SI模式)对预报当天及未来3 d的预报值与监测值的相关性系数(R)均>0.76,相对误差<32%,预测未来24和48 h的轻度污染-中度污染的级别准确率>60%。OPAQ系统的极值最优模式(SI模式)更适合作为夏季ρ(O 3)较高时的预测工具。