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211.
为了预防外浮顶罐密封圈雷击火灾,提出在密封圈内充入氮气的保护方法.将安全含氧量作为充氮的惰化目标,对外浮顶罐充氮管网进行设计,并通过试验来验证充氮管网的有效性.试验得到了充氮流量、进出气孔数量及管径与有效充氮时间的关系.若以142 m3/h的流量对容量为10×104 m3的外浮顶罐密封圈内充氮,则46.5 min内可以达到充氮惰化目标.雷电预警时间为60 ~ 90 min的条件下,充氮时间小于预警时间,表明所设计的管网是有效的. 相似文献
212.
Sebastiaan van Herk Jeroen Rijke Chris Zevenbergen Richard Ashley Broos Besseling 《Journal of Environmental Planning and Management》2015,58(3):554-575
Adaptive co-management and learning are paramount for integrated flood risk management. Relevant literature focuses on adaptation at the level of physical and societal systems. The level of projects and programmes is largely overlooked, but they comprise interventions that adapt our physical systems and they provide opportunities for learning to contribute to transitions of societal systems. This paper aims to increase understanding on how learning takes place and can be stimulated within a programme. The mixed-method case study of Room for the River, a €2.3 billion programme for flood risk management, shows that a programme can be organised using various governance arrangements to stimulate learning and be a means for adaptive co-management to deliver upon environmental objectives. 相似文献
213.
214.
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。 相似文献
215.
为研究城市轨道交通网络化运营线路的风险传导规律和耦合关系,构建基于随机Petri网的同构马尔科夫链模型。通过模型分析突发事件应急响应模式中线路之间的相互影响,以及各线路启动突发事件应急响应模式对整个系统稳态的影响。结果表明,用该模型可从数学上研究城市轨道交通运营线路之间的传导规律和耦合关系,找出影响整个应急指挥系统效率的关键因素,最终提高地铁应对突发事件的能力。 相似文献
216.
Development and Operational Testing of a Super‐Ensemble Artificial Intelligence Flood‐Forecast Model for a Pacific Northwest River
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Dominique R. Bourdin Dave Campbell Roland B. Stull Tobi Gardner 《Journal of the American Water Resources Association》2015,51(2):502-512
Coastal catchments in British Columbia, Canada, experience a complex mixture of rainfall‐ and snowmelt‐driven contributions to flood events. Few operational flood‐forecast models are available in the region. Here, we integrated a number of proven technologies in a novel way to produce a super‐ensemble forecast system for the Englishman River, a flood‐prone stream on Vancouver Island. This three‐day‐ahead modeling system utilizes up to 42 numerical weather prediction model outputs from the North American Ensemble Forecast System, combined with six artificial neural network‐based streamflow models representing various slightly different system conceptualizations, all of which were trained exclusively on historical high‐flow data. As such, the system combines relatively low model development times and costs with the generation of fully probabilistic forecasts reflecting uncertainty in the simulation of both atmospheric and terrestrial hydrologic dynamics. Results from operational testing by British Columbia's flood forecasting agency during the 2013‐2014 storm season suggest that the prediction system is operationally useful and robust. 相似文献
217.
Diesel engines are being increasingly adopted by many car manufacturers today, yet no exact mathematical diesel engine model exists due to its highly nonlinear nature. In the current literature, black-box identification has been widely used for diesel engine modelling and many artificial neural network (ANN) based models have been developed. However, ANN has many drawbacks such as multiple local minima, user burden on selection of optimal network structure, large training data size, and over-fitting risk. To overcome these drawbacks, this article proposes to apply an emerging machine learning technique, relevance vector machine (RVM), to model and predict the diesel engine performance. The property of global optimal solution of RVM allows the model to be trained using only a few experimental data sets. In this study, the inputs of the model are engine speed, load, and cooling water temperature, while the output parameters are the brake-specific fuel consumption and the amount of exhaust emissions like nitrogen oxides and carbon dioxide. Experimental results show that the model accuracy is satisfactory even the training data is scarce. Moreover, the model accuracy is compared with that using typical ANN. Evaluation results also show that RVM is superior to typical ANN approach. 相似文献
218.
提出了一套基于神经网络分类器的城市污水处理厂水力负荷冲击预警系统,以期对进水水量骤增现象进行提前1天的预报,使污水处理厂可根据预报结果提前采取水力冲击防护措施,从而保证各单元的平稳运行.根据进水水量的涨幅将某污水处理厂12年日进水水量监测数据分为"常规"和"冲击"两类,重点对"冲击"数据进行提前1天的预测,并采用冲击漏报率、冲击误报率和报准率对模型的预测精度进行评价;同时,基于同样的建模方法和不同的训练、验证样本建立了N(1)、N(2)和N(3)3个平行模型,以对模型的鲁棒性和建模方法的可重复性进行考察.结果显示,3个模型对2010年、2011年和2012年3年测试样本的预测效果良好,冲击漏报率和报准率两项指标数值均较为稳定,分别在0~0.167和0.981~0.995之间浮动,冲击误报率虽然在数值上的浮动较大,最低为0.143,最高为0.500,平均为0.310,但仍在工程上的可承受范围内.该结果表明,本研究基于神经网络分类器所建立的3个神经网络模型预测精度高、鲁棒性好,显示出良好的性能,有望为污水处理厂水力冲击防护工作提供有力参考. 相似文献
219.
基于BP神经网络优化制备Cu-Ce/TiO_2及其光催化活性研究 总被引:1,自引:1,他引:0
采用Cu和Ce对TiO2进行改性,基于正交实验设计和BP神经网络研究了Cu-Ce/TiO2中Cu-Ce对TiO2的摩尔百分数、Cu-Ce/TiO2中CuCe摩尔比及Cu-Ce/TiO2烧结温度对Cu-Ce/TiO2光催化降解甲醛溶液性能的影响.同时,对Cu-Ce/TiO2制备方案进行了优化,并运用X射线衍射仪、扫描电子显微镜和紫外-可见分光光度计对最佳条件下制备的Cu-Ce/TiO2进行表征.结果表明,优化的制备条件为Cu-Ce/TiO2中Cu-Ce对TiO2的摩尔百分数为2.88%,Cu-Ce/TiO2中Cu-Ce的摩尔比为1∶1,Cu-Ce/TiO2的烧结温度为570℃.共掺杂Cu离子和Ce离子能有效避免掺杂TiO2晶格内部表层和近表层产生较多的位错,从而抑制晶格畸变增大;诱导TiO2中锐钛矿型晶体向金红石型晶体转变的能力增强,有效抑制电子-空穴对的复合,产生介电局域效应. 相似文献
220.
基于前向神经网络的广义环境系统评价普适模型 总被引:2,自引:1,他引:1
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. 相似文献