基于KPCA-ALO-WLSSVM的埋地管道外腐蚀速率预测北大核心CSCD

为提高埋地油气管道外腐蚀速率预测精度,建立了一种基于KPCA-ALO-WLSSVM的埋地管道外腐蚀速率预测模型。以沿川气东送管线所做埋片试验获取的数据为例,首先利用核主成分分析(KPCA)对管道外腐蚀影响因素进行处理,以重构的综合指标作为模型的输入值;然后利用加权最小二乘支持向量机(WLSSVM)对外腐蚀因素和速率进行仿真建模,并利用蚁狮优化算法(ALO)对WLSSVM建模中的参数进行寻优。结果表明:KPCA提取了累计贡献率为97.84%的3个主元,减化了建模过程的复杂性;所构建的ALO-WLSSVM外腐蚀速率预测模型的平均相对误差为4.390%,均方根误差为0.276,各项指标均优于其对比模型,证明了本模型具有更好的学习性和更高的拟合效果。     

淮河流域淮安段着生藻类群落结构特征分析

于2021年5月对淮安境内淮河主要干支流8个点位的水质状况和着生藻类群落结构采样调查,应用3种多样性指数模型评价区域水生态健康状况,并探究影响着生藻类多样性的因素。结果表明：采样期间淮河流域淮安市域共检出着生藻类3门23科32属（种）,由硅藻门、蓝藻门和绿藻门组成,硅藻门占绝对优势;多样性指数计算结果显示,流域水生态状况良好,整体表现为清洁-轻污型水体,淮河上游水质稍差于其他水域;结合水质监测数据与卫星遥感影像分析,认为生境状况是影响着生藻类群落分布的主要因素。     

赣江吉安段氮磷指标时空变化特征浅析

为研究赣江吉安段近年来水质时空变化特征，以期为河流污染治理提供具有针对性和指导性依据。以2014～2021年主要污染指标：氨氮、硝酸盐氮、总磷水质监测数据为基础，采用综合污染指数法、季节性肯达尔检验法分析赣江吉安段氮磷含量时空变化特征及趋势，结果表明：(1)氮磷含量逐年下降，水质总体呈由劣转优趋势；(2)2019年之后，氮磷污染有了质的改善，说明“河长制”推行取得一定的成效；(3)氨氮受工业污水排放点源和农业肥水面源双重影响；硝酸盐氮主要来源于水体内源污染；总磷主要来源于降水淋滤的面源污染。后期应注意控制人为因素的影响，优化产业结构，加强水体保持与修复，控制点源与面源污染。     

改进SSA-LSSVM模型在埋地管道点蚀深度预测中的应用

埋地管道点蚀深度受土壤环境、运输物质、管道材质等多种因素的影响，因此腐蚀数据存在不稳定性，会导致精确预测其点蚀深度存在较大难度，故提出RS结合MSSA-LSSVM预测模型。首先利用RS对腐蚀影响因素实现降维，提取关键影响因素；其次融合三步改进策略解决麻雀搜索算法已陷入局部最优等问题，利用时间复杂度分析对算法改进后性能进行验证；然后利用MSSA求解出LSSVM中核函数参数σ²和惩罚因子C的最优解，同时选取RBF核函数，使其预测性能达到最优，最终构建RS-MSSA-LSSVM的埋地管道点蚀深度预测模型。结果表明：优化后模型精度得到了极大的提升，且均优于其他模型，证明该模型鲁棒性较好。     

地铁运行状态变化下杂散电流对埋地管道干扰数值模拟

目的 研究地铁系统运行状态多变性导致地铁杂散电流对埋地管道的干扰规律.方法 构建具有多个牵引区间、排流网、地铁站接地系统及停车场的地铁系统,埋地管道及其阴极保护系统等模型,基于数值模拟方法,采用专业软件计算地铁机车数量、位置及牵引电流变化,地铁排流网、站内接地系统和停车场与线路轨道电导通状况等地铁运行状态变化下轨道对地...