深度学习在裸地扬尘源监测中的应用研究

裸地是扬尘的重要来源,施工建设过程中形成的裸地极易在大风天气作用下造成扬尘污染。因此,快速、有效地定位裸地位置,并确认其管控措施落实情况,对于开展裸地扬尘源监管具有重要意义。基于高分辨率遥感监测数据,结合人工解译裸地扬尘源数据集,以北京市大兴区为例,利用深度学习方法对裸地和防尘网覆盖裸地进行分类识别。同时,利用颜色匹配法对大兴区防尘网覆盖裸地进行识别,横向评估深度学习方法的识别精度。结果显示：深度学习方法对防尘网覆盖裸地的识别精度达97%,对裸地的识别精度达61%;颜色匹配法对防尘网覆盖裸地的识别精度达85%。防尘网覆盖裸地的颜色特征鲜明,深度学习方法和颜色匹配法对防尘网覆盖裸地的识别精度都在85%以上。深度学习方法对于面积大于2 000 m²的图斑有着较好的识别精度。深度学习方法可以提高裸地遥感解译的效率,实现规范化图像识别,可以作为人工判读的辅助手段。在实际应用中,可通过进一步积累样本来增强模型性能。深度学习方法适用于裸地扬尘源线索快速发现、工地防尘网措施落实情况快速检测等场景。     

基于驾驶员模型参数辨识的疲劳驾驶研究

提出一种利用驾驶员模型反演方法来进行驾驶员疲劳诊断研究的新方法。首先利用预瞄神经网络建立适应于复杂路况条件下的驾驶员-汽车-道路闭环模型,然后定义特定行驶轨迹内理论数据与试验数据的近似度为目标函数,将驾驶员参数的反演问题转化为多目标优化问题,采用基于实数编码混沌变异量子遗传算法的优化方法,获得全局最优解。试验中采用脑电和主观疲劳心理评测结合的方法确定被试者的疲劳状况。在每种疲劳状况下对驾驶员参数进行辨识,对结果进行统计分析表明,在考虑到车型、道路曲率等因素条件下驾驶员参数分布与驾驶员的疲劳状况有很强的相关性。     

复杂环境样品中未知组分峰的跟踪识别方法

以垃圾焚烧飞灰中的持久性组分分析为例,研究了不同程序升温条件下用于峰识别的拟合定量方法.通过不同程序升温条件下气相色谱拟合峰的准确保留时间,计算色谱峰的保留参数,并预测任意柱温条件下的保留时间.通过与实验值的对比证明预测结果是准确的.     

一种基于斜坡单元的山区城镇地质灾害高危险坡段识别方法

地质灾害高危险坡段的识别对山区城镇防灾减灾具有重要意义.以山西省石楼县城区为例,采用层次分析法对石楼县城区斜坡开展地质灾害危险性评价,初步确定出14处高危险坡段.再利用Geostudio软件对初定的高危险坡段开展稳定性计算,进一步识别高危险坡段范围,最终将11处斜坡段内出现整体不稳定或局部不稳定的坡体定为高危险坡段.经...     

垃圾焚烧发电厂渗滤液处理站污泥危险特性研究

通过对一例垃圾焚烧发电厂渗滤液处理站污泥进行鉴定,表明该部分污泥不属于危险固废,可以纳入焚烧炉与生活垃圾一起处理.鉴别结果为促进固体废物循环利用及同类企业合理处置渗滤液处理站污泥提供了借鉴.     

Does the potential safety risk affect whether particular construction hazards are recognized or not?

Introduction: Evidence from the global construction industry suggests that an unacceptable number of safety hazards remain unrecognized in construction workplaces. Unfortunately, there isn’t a sufficient understanding of why particular safety hazards remain unrecognized. Such an understanding is important to address the issue of poor hazard recognition and develop remedial interventions. A recent exploratory effort provided anecdotal evidence that workers often fail to recognize safety hazards that are expected to impose relatively lower levels of safety risk. In other words, the research demonstrated that the underlying risk imposed by a safety hazard can affect whether a hazard will be recognized or not. Method: The presented research focused on empirically testing this preliminary finding. More specifically, the study tested the proposition that Construction workers are more likely to recognize safety hazards that impose higher levels of safety risk than those that impose relatively lower levels of safety risk. The research goals were accomplished through a number of steps. First, a set of 16 construction case images depicting a variety of construction operations that included a number of known safety hazards was presented to a panel of four construction safety experts. The experts were tasked with examining each of the known safety hazards and providing a rating of the relative safety risk that the individual hazards impose. Having obtained an estimate of the underlying safety risk, a hazard recognition activity was administered to 287 workers recruited from 57 construction workplaces in the United States. The hazard recognition activity involved the examination of a random sample of two construction case images that were previously examined by the expert panel and reporting relevant safety hazards. Results: The results of the study provided support for the proposition that workers are more likely to recognize hazards that impose relatively higher levels of safety risk. Practical Applications: The findings of the study can be leveraged to improve existing hazard recognition methods and develop more robust interventions to address the issue of poor hazard recognition levels.     

煤制油基地安全激励因素识别及安全动机模型的实证研究

为探求安全是否需要激励以及如果采用激励、从何激励的问题,对848名煤制油基地的员工进行问卷调查,将员工需求分为低层次需求、尊重需求、成就实现需求和超越自我需求4个方面,对每个具体需求构建需求场景。对控制变量进行差异性检验分析和相关性分析,得出文化程度和年龄对不同层次需求的影响,在此基础上进行结构方程模型验证分析。结果表明:安全需要激励,低层需求和成就需求大于尊重需求,超我需求最小,负向激励不受欢迎;受欢迎的因素在不同年龄和文化下略有差异,考核制度、人际关系、物质激励等均排在前列,且安全动机由经济性满足和自我价值实现共同确定,精神激励制度不是安全动机的核心要素。     

基于聚类分析和水质标识指数的水质评价方法

为探讨一种适用于大尺度、多断面和长时间的水质评价方法,用层次聚类分析将2006~2008年海河5个监测断面的165个水质样本分为20组,并用方差分析验证了结果的可靠性。用综合水质标识指数表示水质样本的综合特征,与单因子评价法相比,该方法充分考虑了最差水质因子的影响,避免了单因子评价法以偏概全的缺陷,且分辨率高。将评价结果分解到各断面,结果表明:密云水库、官厅水库和于桥水库的水质处于II~III类水之间,可满足作为饮用水水源水的要求,三岔口断面大部分时间为IV~V类水,张家口八号桥断面全年有6个月以上水质属于劣V类。     

一株亚硝酸盐降解菌的分离鉴定与系统发育分析

从水产养殖污泥中分离筛选了一株优良的亚硝酸盐降解菌AQ-3,其在1.0×107 cfu/mL时对50mg/L亚硝酸盐的去除率高达99.47%。通过细菌自动鉴定系统(API ID32GN系统)以及16SrDNA系统发育分析,菌株AQ-3被鉴定为鲍曼氏不动杆菌(Acinetobacter baumannii)(JF751054),其16SrDNA序列与基因库中不动杆菌属菌株的16SrDNA序列有99%的同源性,而且与鲍曼氏不动杆菌菌株14(FJ907197)的亲缘关系最近。此外,菌株AQ-3同时含有nirS基因、nirK基因和norB基因,这些基因对AQ-3高效降解亚硝酸盐具有重要的意义。     

冬季混凝土桥梁施工监控中温度参数的识别

混凝土桥梁温度场设计参数是影响桥梁施工误差的主要因素之一,施工过程中对其进行有效的识别直接关系到混凝土桥梁的结构安全。目前我国尚缺少各季节、各地区的混凝土桥梁温度场监测资料。为了分析冬季施工过程中混凝土桥梁的温度场分布,对榆林地区某斜拉桥进行了箱梁室内外温度和温度效应监测,根据热传导理论,建立了数值模型,采用瞬态热分析方法,得出了该地区冬季理论温度场。通过与箱梁相应温度测量值的比较,基于MATLAB平台,对82组数据进行了指数拟合,得出了适用于榆林地区冬季混凝土桥梁的温度场分布图。