湿式除尘机理的新探索

本文从实际气体绕水滴运动出发，分析和讨论粉尘粘性流场中的运动规律，重新探讨了水滴捕尘机理，补充和发展了现有湿式除尘理论。     

基于ICEEMDAN分解和MHA-LSTM神经网络的滑坡位移预测

深度学习在机器视觉等各个领域的兴起，使长短时间记忆(LSTM)神经网络也越来越常用于滑坡预测工作中。为加强对历史信息的提取与捕捉，提出一种多头自注意力长短时间记忆(MHA-LSTM)神经网络用来预测滑坡位移。首先采用改进版的自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)算法将滑坡位移分解成趋势项、周期项和噪声项；然后采用MHA-LSTM神经网络拟合带噪声的滑坡位移趋势项和周期项，两者相加即可得到滑坡总位移的预测结果；最后以白水河滑坡实测数据为例，考虑月降雨量和库水位因素的影响，对该滑坡位移的周期项和趋势项进行预测，并与其他传统神经网络的预测结果进行对比。结果表明：MHA-LSTM神经网络模型相较于其他传统神经网络模型，能更好地捕捉历史的信息特征，预测效果更佳，可为滑坡预测提供新的技术方法。     

围岩稳定性评价的改进物元可拓模型与应用

为弥补现有地下工程围岩稳定性评价方法的不足,建立了改进的物元可拓模型。通过构造一种新的关联函数,解决了因传统的物元可拓模型的关联函数是一个分段函数而存在的不便于计算的缺陷,以及评价指标间的互不相容性问题,拓宽了物元可拓法的应用范围。将改进的物元可拓模型应用于某地下工程围岩的稳定性评价,结果表明,样本1、2、5属于Ⅱ级(较稳定),样本3、4属于Ⅰ级(稳定)。通过将其评价结果与传统可拓法及模糊数学综合评判结果进行比较分析,证明该评价方法的正确性。研究表明,改进的物元可拓模型的评价结果与实际工程地质情况更为吻合,准确度更高,能够反映各因素对围岩稳定性的影响,其合理性和可行性得到了验证。     

职业健康宣教工作“三步走”

<正>近年来,职业病问题引起了社会舆论的强烈关注和人民群众的强烈反响。职业病是由于职工在工作中因接触职业危害因素导致职业健康伤害积累到一定程度的结果。根据职业健康伤害的发展特性分析,除接触职业健康危害因素的固有特性和强度外,个体因素对职业健康伤害的发展也有着较大的影响。因此对企业来说,职业健康伤害预防不仅要关注对作业环境和防护条件的改善,还应通过开展职业健康宣教工作,引导提升员工的主动防护意识。     

不同升温速率下煤自燃机理函数的优化——基于人工鱼群算法

为了确定最优的煤自燃机理函数,首先采用热重实验和热解动力学方法建立煤氧化反应的热分析动力学方程,再利用人工鱼群算法对煤自燃氧化方程进行优化,最终确定最优的煤自燃机理函数。该方法能较好的确定最优化煤自燃机理函数,且具有较好的拟合效果。对不同变质的煤样进行煤自燃机理函数的人工鱼群算法研究,并以双鸭山东荣二矿14层采区的煤样为例进行热重实验分析,得到不同转化率下的活化能。利用人工鱼群算法对不同升温速率下所得的煤自燃机理函数方程进行优化,结果表明煤自燃的最概然机理函数类型为[-ln(1-α)]n,反应级数n随着升温速率升高而降低。     

自然灾害动态风险分析的一个形式化模型

根据自然灾害动态风险分析基本原理,将概率风险模型改造成一个动态风险分析的形式化模型。由条件概率密度函数和动态脆弱性函数耦合而成的风险,随着综合环境和内在属性的变化而变化。我们建议用正态信息扩散方法估计条件概率密度函数和动态脆弱性函数。这两个重要函数的估计都不依赖人为假设,分析过程透明,结果可解释性强,具有一定的可靠性。     

基于GPS的北京市2007-2012年地面沉降变化研究

利用经验模态分解(EMD)方法处理2007-2012年的北京GPS数据,并通过与地下水埋深比较分析近年来的地面沉降。首先通过2007-2012年的年沉降速率,发现北京沉降中心连片,形成了中东部的沉降漏斗。DSQI累积沉降量达到510 mm,DSQI、CHAO、NLSH三站点的年沉降速率分别为85 mm/a,41.7 mm/a和20mm/a。其次采用EMD方法提取DSQI、NLSH的垂向序列的趋势项,分析其沉降趋势。最后,对地下水埋深和GPS站点沉降趋势之间的关系进行了对比分析,地面沉降变化趋势与地下水水位变化具有较好的一致性,地下水水位变化是地面沉降发生发展的主要诱因。     

Excel应用软件在环境监测数据统计分析中的应用

针对环境监测通常需要对大量的监测和检测数据进行统计、处理与分析,且多为重复性计算过程,导致工作量大、人工工作效率低、处理与分析时间长等,以Excel电子表格软件为技术手段,提出了更为精确和方便的修约函数公式,并通过《2010环境质量报告》中水质数据的统计分析对修约函数公式进行了实际验证.结果表明,与普通手工计算方法相比,通过Excel函数的计算,Excel工作表格计算结果更准确,也减少了大量的重复性人工计算过程,节省了工作时间,提高了工作效率,还可通过函数公式自动计算完成因基础数据发生改变(因上报错误或输入错误等)而产生的新分析结果.     

基于Copula函数的汉江中上游流域极端降雨洪水联合分布特征

选取汉江中上游流域作为研究对象,根据流域九个气象站点1969~2008年逐日降雨资料以及丹江口水库同时期日入库流量资料,采用年最大值法(AM)和百分位法两种选样方式选取1 d、3 d降雨和1 d、3 d洪量极值样本,分别运用广义极值分布(GEV)、广义帕累托分布(GPD)、伽玛分布(Gamma)3种极值统计模型对样本进行单变量边缘分布拟合,运用Gumbel、Clayton以及Frank Copula函数模型对样本进行多变量联合分布拟合,遴选出描述流域降雨和洪水联合分布规律的最优概率模型。结果显示:对于AM选样样本,边缘分布为GEV时降雨洪量的二维和三维联合分布Frank Copula函数拟合效果最优;对于百分位选样样本,边缘分布为GPD时降雨洪量的二维联合分布Gumbel Copula函数拟合效果最优,三维联合分布则是Frank Copula函数拟合效果最优;比较二维和三维Copula函数模拟结果,三维联合Copula函数推求的设计值更大,说明三维联合分布考虑了更多的变量和极值信息,能更全面地反映极端降雨洪水事件的真实特征,对工程设计更显安全。     

集合经验模态分解在长江中下游梅雨变化多尺度分析中的应用

基于长江中下游流域5个梅雨监测站1961~2012年的日数据,利用集合经验模态分解（EEMD）方法,对研究期内梅雨时间序列进行多尺度的分析,探讨其在不同时间尺度上的振荡模态结构特征。结果表明：近50多年来,长江中下游梅雨变化呈现出显著的年际和年代际尺度振荡特征,在年际尺度上表现出准3 a和6 a的周期变化,而在年代际尺度上显示准13 a和24 a的周期变化;各分量方差〖JP2〗贡献率显示,年际振荡在梅雨长期变化中占据主导地位;自1961年以来,EEMD分解的梅雨长期变化趋势表现出先增加后减少的倒“U”型特征,其中1961~1985年呈上升趋势,1985~2012年呈下降趋势,尤其是在2000年之后的下降趋势最为明显。由此可以看出,EEMD能够有效地揭示梅雨长期序列在不同时间尺度上的变化规律,可用于诊断非线性、非平稳性信号变化的复杂性特征