应用于高盐高辐照环境下的钢结构涂层防护行为研究

为研究在严酷环境下涂层对钢结构的防护性能,本文通过对应用于钢结构外表面、内表面以及钢支架的涂层进行了1年的现场暴露试验以及2000h的模拟加速腐蚀试验,积累了涂层在钢结构的老化数据,获取了涂层的腐蚀等级评级。结果表明：现场暴露1年后,载荷尚未产生明显的影响,所有涂层均未出现失光、变色、粉化、开裂、起泡等老化现象;经过2000h盐雾试验后,涂层表面形貌未发生明显变化,涂层未出现起泡、开裂和出锈等现象,表明涂层具有良好抗盐雾和水汽的渗透能力;经过2000h紫外老化试验后,涂层均未出现严重的老化现象,但都出现了不同程度的变色和粉化现象。     

电脱盐反冲洗废水稳定性研究

电脱盐反冲洗废水污染组成复杂,废水乳化带油严重,破乳分离困难。文章对比分析了电脱盐反冲洗废水与正常排水的水质特性,通过Zeta电位、表面张力和稳定性分析探究了体积稀释比对反冲洗废水稳定性的影响,考察了不同体积稀释比及转速与电脱盐反冲洗废水沉降或上浮速率的关系。结果表明：电脱盐反冲洗废水COD为55 785 mg/L,是正常排水的10.8倍,以非溶解性有机物为主;反冲洗废水Zeta电位为-2.5 mV,当体积稀释比为90%时,Zeta电位为-14.8 mV,随着体积稀释比降低,Zeta电位稳定在-14～-18 mV;反冲洗废水表面张力为42.20 mN/m,体积稀释比由100%变化至70%时,表面张力变化不大,但随着体积稀释比降低,表面张力呈增加趋势;反冲洗废水的不稳定性指数约为0.05,当体积稀释比从90%变化至1%时,不稳定性指数升高,而且转速由500 r/min增加至1 000 r/min时,不稳定性指数也有所升高;电脱盐反冲洗废水体积稀释比为80%～90%时,适于上浮处理;体积稀释比为20%～40%时,适于沉降处理。研究成果可为电脱盐废水混凝脱稳与气浮沉淀分离处理提供参考。     

基于多源数据的北京市城市中心及其空间结构研究

首先利用NPP-VIIRS夜间灯光数据并基于改进的阈值二分法识别北京市城市建成区,其次利用多源地理大数据和局部等值线树算法识别北京市城市中心,最后结合现行规划蓝图分析提取结果。结果表明：一般而言,基于夜间灯光亮度等值线树能够识别出基础设施完善且集中连片的产业园区、交通枢纽中心或者公共用地作为城市中心。基于手机信令人口密度等值线树能够识别出人类活动密集的居住用地或景点绿地作为城市中心。基于POI核密度分析数据等值线树能够识别出经济活动繁荣的商业用地作为城市中心。最后,通过发挥各种数据源的不同优势进一步验证发现北京市城市布局与城市战略定位相一致,北京市呈现明显的“一核一主一副,两轴多点一区”的空间结构。在对比验证提取结果的基础上,针对未能识别出的区域提出解决办法。     

推动生态环境规划数字化转型的研究与思考

生态环境规划在国家生态环境治理体系中发挥了越来越重要的作用。数字化技术是生态环境规划的基础工具,对于提升生态环境规划编制与实施的系统性和科学性发挥重要的作用。本文在回顾生态环境规划相关数字技术发展历程的基础上,指出了未来生态环境规划数字化转型的重要意义和必然趋势,分析了传统生态环境规划存在的一些技术方法落后、与信息化技术融合有待深入、信息化基础建设薄弱等问题和挑战,提出了生态环境规划未来数字化转型的若干建议,包括加强数值模拟、大数据分析、数字空间分析、虚拟现实等数字化技术的应用。     

海底沉积层内CO2水合物长期储存的地质风险评估∗

新一代南海可燃冰开采、固碳和地质修复三联技术采用 CO₂水合物置换开采法,将 CO₂注入开采完后的天然气水合物储层,并在低温高压条件下以水合物形态进行长期地质封存。此方法既可实现能源开采,又能有效缓解温室效应,但目前对于海底沉积层内 CO₂水合物长期储存的海底边坡稳定性问题研究较少。基于流固耦合方法和强度折减法,模拟得到海底边坡在不同位置、不同时期的应力、应变、位移变化情况,分析边坡在水合物全分解过程中的稳定性。依据南海可燃冰储藏区域的地形条件和土体参数,设计不同真实环境下的工况,探究各项参数的改变对边坡安全系数的影响。研究结果表明,将 CO₂水合物分解度控制在安全范围内,即可施行长期海底碳封存。 在水合物分解程度到一定程度后,斜坡的塑性应变值开始急剧增加,并逐渐形成了向上连通的塑性贯通区,此刻斜坡开始发生破坏。地形条件对斜坡稳定性的改变大于土体参数,影响程度排序为斜坡坡角＞水合物层厚度＞水合物层埋深,摩擦角＞黏聚力＞弹性模量,其中关键因素为坡角和摩擦角。     

三维地质建模及其在地下空间开发的应用研究∗

为了建立精确三维地质模型,了解地下空间情况,提出一种优化的建模方法,以钻孔数据为基础,利用surfer软件对数据进行插值拟合,运用Civil 3D 的曲面功能创建三维地质模型,并引入地质剖面图进行模型修正。以苏州观前街区为例建立三维地质模型,较为真实地反映了该区地质情况;通过剖切模型生成的三维地质模型栅格图、平切图对三维地质模型进行可视化分析,从而了解研究区域地质构造、地层起伏和变化规律;通过Civil 3D 软件的二次开发建立剪切地下构筑物的插件,实现地下空间开挖的功能,直观清晰地获取研究区地下空间的地质情况。工程应用结果表明,该建模方法较为精确,生成的三维地质模型有助于指导地下工程建设,对未来地下空间开发具有实际指导作用。     

一种基于改进的一致性算法数据融合技术

在重大工程结构健康监测中,随着研究对象复杂程度的提高,往往需要获得大量观测数据才能对结构进行有效的评估,因此采用多种或多个传感器进行测量已成为必然趋势。数据融合技术就是将多个传感器的测量结果进行综合处理,从而得出比单个传感器更为准确可靠的结果。本文基于一致性算法,提出一种改进的多传感器数据融合技术,该数据融合技术属于数据级融合,它克服了一致性算法中两传感器在测量精度不同时置信距离不同的缺点,并对支持矩阵进行模糊化处理,避免了人为定义阈值而产生的主观误差。文中通过算例,验证了此方法可获得较好的结果,并且能够有效地减小由于扰动因素造成的测量数据的变化。     

基于MCMC填补的SSA-SVM煤与瓦斯突出预测模型

为提升煤与瓦斯突出预测准确度,减小数据缺失对煤与瓦斯突出预测的不利影响,提出1种基于链式多重填补马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)的麻雀搜索算法(SSA)优化支持向量机(SVM)预测模型。根据突出影响因素选取模型参数,运用MCMC对突出事故缺失值进行数据填补,采用SSA优化SVM,建立MCMC-SSA-SVM模型对填补后数据集进行预测,验证MCMC填补有效性和SSA优化性能;分别构建SVM、SSA-SVM、PSO-SVM、GAM-SVM、CMC-SVM、MCMC-PSO-SVM和MCMC-GA-SVM这7种模型进行突出预测,对比预测准确度,分析MCMC-SSA-SVM、MCMC-PSO-SVM和MCMC-GA-SVM的适应度。研究结果表明：MCMC填补后准确度均提升7.89个百分点以上,SSA的优化性能强于PSO和GA,MCMC-SSA-SVM预测准确度最高,为97.37%,泛化能力优于对比模型。研究结果可为煤与瓦斯突出预测研究提供借鉴和参考。     

边坡稳定性自动机器学习预测方法研究

为了简便有效地评估边坡稳定性状态,针对目前传统机器学习的算法选择与超参数优化等难题,提出1种边坡稳定性自动机器学习预测方法。首先,简要介绍5种主流开源自动机器学习框架;其次,以422组边坡稳定性样本为数据集,进行自动机器学习纯自动化训练,并与传统机器学习对比分析模型的性能与耗时;最后,综合讨论与比较典型自动机器学习框架的特性。研究结果表明：自动机器学习预测效果总体上优于传统机器学习,提升边坡稳定性预测准确率和稳健性,且无需人为干预。研究结果可为岩土工作人员准确可靠地评价边坡稳定性提供便捷条件。     

基于大数据的电梯安全风险监管模式研究

电梯作为日常生活中使用频率最高的一种“交通工具”,近年来发生的多起电梯安全事故引发了全社会的重点关注,特种设备安全监察人员对电梯监管模式提出了新的要求,也对行业提出了新的命题。本文考虑大数据发展的优势,结合风险评价的方式,建立基于大数据的电梯风险监管模式。根据监管工作需求,划定风险等级,并制定相应的风险消除措施,提高监察工作的效率和精准度。