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111.
对复杂化工过程异常工况进行智能推理溯源是实现安全关口前移、降低灾难性事故发生的有效途径。提出了一种基于Spearman-Apriori的化工过程异常智能溯源分析方法,旨在研究复杂化工过程异常工况发生的前置原因,并形成一种智能决策模型。针对化工工艺参数之间耦合性强、关联关系分析难度大的特点,引入Spearman相关系数,通过Spearman实时在线分析过程参数间的相关关系,并设置强关联阈值将Spearman相关系数分析与Apriori算法进行关联耦合,利用Apriori算法中的支持度和置信度二维挖掘各参数之间的超强关联规则。将该方法应用于合成氨工艺中合成工段的异常工况智能推溯,并选取氢氮比、管路工艺气流量、给水换热器冷凝剂流量等8个关键监测指标,研究发现氢氮比增大和给水换热器冷凝剂流量升高分别是导致合成塔入口压力超压、合成塔第一床层温度过低两组异常工况的前置原因,该分析结果与实际生产工艺相符,证明该方法可以有效地对化工过程异常原因进行推溯并筛选主要影响因素。研究为使用生产过程大数据实现化工过程异常智能溯源提供了理论基础,为进一步完善过程风险精细化管控提供了新思路。 相似文献
112.
通过对萍水河监测断面水质监测数据的分析,利用内梅罗污染指数法及秩相关系数法进行水质评价,分析了"十二五"期间萍水河水质情况及其变化趋势,阐述了萍水河的水质空间分布规律。结果表明:萍水河断面水质以Ⅱ类、Ⅲ类为主,水质总体较好,但呈下降趋势;其上游水质较好,中游较差,下游略有好转,麻山河等萍水河支流水质较好。 相似文献
113.
114.
115.
为了提高尾矿库风险预警能力,针对尾矿库稳定性受多种风险因素影响,以及风险变化的非线性,提出1种融合集合经验模态分解(EEMD)和长短期记忆(LSTM)的尾矿库风险预测模型。首先,采用皮尔逊相关系数分析尾矿库风险因素之间的相关性;然后,使用EEMD方法分解非线性的位移序列;最后,构建LSTM网络模型预测位移变化。以某尾矿库为例,将EEMD-LSTM模型与EEMD-BP模型、LSTM模型对比分析,评估模型的有效性。研究结果表明:EEMD-LSTM模型对尾矿库风险的预测精度明显提高,对防范化解尾矿库安全风险具有重要意义。 相似文献
116.
为研究不同涉事车辆数分类下的事故特征,以事故涉及车辆数为分类依据,将高速公路重特大交通事故分为单车和多车事故两类。首先,以事故车型分布为研究对象,在分析单多车事故车型分布规律的基础上,利用Pearson相关系数研究了多车事故中车辆类型的相关性特征;其次,利用社会网络分析(SNA)计算单多车事故影响因素的节点中心性,提出以决策试验和评价实验室(DEMATEL)方法求解的可达矩阵作为SNA的输入矩阵,然后从整体属性(凝聚子群)的角度分析单多车事故影响因素的凝聚性;最后,从事故的伤亡人数和持续时间分析单多车事故严重程度的变化规律。以陕西省2018—2019年168起高速公路重特大交通事故为例进行分析,结果表明:多车事故中同类型车型之间存在较强的正相关性,而不同类型车辆之间多为负相关;单多车事故的节点中心性存在明显不同,在事故致因方面存在较大差异;单车事故和多车事故分别得到5个凝聚子群,各凝聚子群均代表事故影响因素的凝聚特征;多车事故的受伤人数较高,单车事故的死亡人数较高;单车事故的持续时间集中在3 h内,多车事故的持续时间集中在4 h内和6 h以上;单多车事故在车型、影响因素和严重程度等方面... 相似文献
117.
基于长江干流宜宾、宜昌、汉口、大通和上海(石洞口)5个断面2004—2016年NH_3-N和TP浓度监测数据,采用spearman秩相关系数法探究长江干流氮、磷浓度的年际变化趋势和年内变化规律。结果表明:研究期间长江干流上游的NH_3-N浓度低于中下游,可达到GB 3838—2003《地面水环境质量标准》Ⅰ类水质标准,TP浓度在全河段浓度均较高,达到Ⅲ类水质标准;NH_3-N浓度在此期间具有显著下降趋势,而TP浓度呈显著上升趋势;上游NH_3-N浓度并不随流量变化,TP浓度与流量的年内分布呈正相关,中下游的NH_3-N和TP浓度与流量的年内分布均呈负相关。 相似文献
118.
119.
120.
利用环境空气监测资料,采用Daniel趋势检验的Spearmam秩相关系数和综合污染指数等方法进行分析评价,确定宝鸡市空气中的主要污染物,研究了宝鸡市2007—2013年间大气环境质量的变化趋势。结果表明:2007—2013年宝鸡市满足二级空气质量的优良率均达到了85%以上;宝鸡市大气中的PM10污染物指数最高,其次是SO2,最后是NO2;2007—2013年,宝鸡市NO2、SO2的浓度分别呈现缓慢的上升趋势,但变化效果不显著,污染指数最高的PM10呈现下降趋势,变化显著。 相似文献