利用ARIMA(自回归移动平均)模型对跑道侵入事件的分析及预测

综合运用具有相当精度的时间序列分析方法,建立美国民航运输安全中的机场跑道侵入的AR IMA(自回归移动平均)模型,克服了样本空间总是有限带来的不足,揭示出民航跑道侵入的动态变化规律,并对未来美国民航跑道侵入事故发生次数进行较准确的预测,为我国民航部门科学地制定飞行计划、人员培训、提高安全管理水平,提供可靠的依据。     

三峡工程的发电效能与湖北省电力工业结构调整

分析了湖北省电力工业存在的主要问题,一是电力结构不合理;二是调峰容量严重不足;三是重开发轻节能;四是电价偏高,市场需求回落。三峡电站建成投产后,大大改善全省电网运行条件和电能质量,有利于全国陪送大电力系统的形成和发展,获得联网效益,但是将进上步加剧湖北电网季节性电能偏多的矛盾,而且三峡电站上网电价将起诉意识答省电力价格。最后提出湖北省电力工业结构调整４条对策：１．优化电源结构;２．电网建设与电源建     

QSPR在混合物典型燃爆特性预测中的研究进展

为全面了解定量结构-性质关系（QSPR）方法在混合物燃爆特性预测中的研究现状,展望其发展趋势,综述其在混合物闪点、爆炸极限与自燃温度预测中的国内外研究进展,分析预测目标参数的选择、数据收集、描述符计算和筛选以及模型建立和验证等方面的不足与研究方向。结果表明:QSPR在混合物燃爆特性预测中尚处于起步阶段,当前研究的首要限制是混合物燃爆特性参数实验数据样本不足,关键点及难点是混合物结构的准确表征,未来研究应关注的重点是大量数据源统一的数据样本的获取方法、非加和性混合物分子描述符的计算方法以及机器学习等非线性建模方法。     

污水生化需氧量(BOD)的在线自动监测

采用由程序控制的自动采样器、自动稀释器和流动注射 微生物传感器组成的BOD在线自动监测仪 ,对污水BOD进行了在线自动监测。用该仪器监测配制标样和质控标样的结果具有良好的准确度和精密度。该仪器安装于污水处理厂出水口 ,连续运行 1 0d状态良好 ,且测定结果与标准稀释法测得的BOD5有良好的相关性     

自动吹扫捕集/气相色谱—质谱法同时测定地表水中的2-甲基茚、1-甲基萘、1,4-二氢萘和4-甲基苯乙烯

将地表水中的2-甲基茚、1-甲基萘、1,4-二氢萘和4-甲基苯乙烯同时用吹扫捕集/气相色谱—质谱法进行测定。结果表明,当进样体积为20mL时,方法检出限为0.42~0.46μg/L,标准曲线相关系数大于0.999,方法精密度的相对标准偏差为1.1%~4.2%,加标回收率为80.0%~118.0%,均符合有关分析要求。该方法灵敏度高、分离效果良好,在实际样品测定特别是突发性环境污染应急事故监测中有较好的应用。     

用于库房温湿度控制的太阳能发电系统研究

设计了采用离网光伏发电和大容量蓄电池储能为基本供电模式的智能库房温湿度监控系统,以太阳能发电系统关键技术为研究重点,分析建立了与气候条件和库房管理要求相关联的发电系统负载计算、发电系统容量计算的数学理论方法,阐述了太阳能电池板优化原理,为太阳能发电技术在库房温湿度环境控制上的应用提供了模式和方法。     

过氧化苯甲酸叔丁酯热危险性实验研究

为了研究TBPB的热危险性,采用液体自燃点测试仪研究TBPB自燃点随浓度的变化规律,应用快速筛选量热仪研究不同升温速率下TBPB的热分解,同时利用差示扫描量热仪研究TBPB热流-温度变化规律。研究结果表明:当TBPB浓度为0.83 g/L时,自燃温度达到最低值125.1 ℃,浓度是影响其自燃温度的重要指标;随升温速率升高,初始分解温度逐渐升高,可见升温速率越高,TBPB分解的初始温度越高,当环境温度未达到初始分解温度时,相对较安全;TBPB最低起始反应温度为95.4 ℃,平均放热量为893.28 J/g,运用Kissinger,Ozawa 这2种方法得出E1=84 063.2 J/mol,E2=86 442.3 J/mol,指前因子为1.69×109,反应级数为0.92。其放热量较大,起始反应温度较低,热量无法及时移出时,极易发生燃烧爆炸事故。     

枪弹痕迹采集与比对系统

针对国内枪弹痕迹识别的现状以及我国的实际情况,自主研究开发了一套弹头痕迹识别系统,用于枪弹痕迹的采集,档案的建立,图片的预处理以及对于发射弹头的枪支识别。     

浅析无锡城市垃圾处理发展方向

对垃圾成分和数量进行了分析,结合国内外垃圾处理的发展状况,针对无锡市的实际情况,提出了加强垃圾分类收集,以分选回收、焚烧、再生等手段实现垃圾的资源化系统。     

粉尘云最小点火温度测试实验系统设计

通过对Godbert -Greenwald恒温炉分析与改造 ,设计了粉尘云最小点火温度实验装置 ,并建立了相应的测试系统。调试结果表明 ,该实验系统扬尘均匀性、温控精度及结果可重复性能良好