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571.
青藏铁路变电站接地网腐蚀断裂点的判断 总被引:1,自引:0,他引:1
由于存在各种原因腐蚀及冻土季节性融冻时的机械应力,青藏铁路沿线变电站的接地网比在平原地区更容易出现接地网导体的腐蚀和断裂。为了掌握接地网导体的腐蚀和断裂情况,利用电网络和矩阵理论,建立了接地网在土壤中腐蚀、断裂点诊断的数学模型。根据优化理论建立了线性目标函数并对建立起来的腐蚀、断裂点判断数学模型进行了求解。通过大量的模拟实验表明,此方法可以有效地发现变电站接地网出现的腐蚀、断裂情况并可准确地定位,为青藏铁路沿线变电站接地网的安全可靠运行提供保证。 相似文献
572.
针对浅海水声低频线谱检测应用场景,在理论仿真和海试数据处理基础上,采用统计分析的方法,对浅海低频环境噪声特性进行了分析和研究。对浅海低频环境下的线谱信号检测性能进行了数值模拟和仿真,获得了理论和试验环境下描述低频线谱信号检测性能的接收机工作特性(Receiver Operating Characteristic,ROC)曲线。理论和试验数据分析表明,浅海低频环境噪声基本符合理论描述的瑞利分布特征,线谱检测所需的信噪比判决门限略高于理论值,并随噪声的频率分布而变化。 相似文献
573.
为提高台阶松动爆破振动峰值速度的预测精度,减少由爆破振动引起的次生灾害事故,通过分析两种具有代表性的爆破振动峰值速度预测模型存在的不足,利用能量守恒定律分析了密集系数对爆破振动速度衰减的影响,基于量纲理论推导出考虑密集系数的多元非线性爆破振动速度预测模型,并结合具体实际工程,对监测数据进行非线性回归分析。结果表明:考虑密集系数的爆破振动速度预测模型相较于两种经典预测模型其预测精度提高了9.99%和4.16%,具有更高的预测精度,同时可为爆破工程设计提供指导,达到防控振动灾害的目的,为类似工程提供参考与借鉴。 相似文献
574.
为降低泰安市居民黄曲霉毒素B1(AFB1)的膳食摄入风险,指导消费者购买安全食品提供依据,随机采集2021年泰安市各县市区内小麦粉、大米、谷物加工品、玉米粉、玉米油、花生油、坚果炒货等粮油食品共计553份,采用高效液相色谱-柱后衍生法对其AFB1含量进行检测,并采用暴露限值(MOE)法和数学模型法对不同种类、不同来源、不同地区、不同人群粮油食品AFB1膳食暴露水平进行评估。结果表明:泰安市粮油食品中AFB1总检出率分别为2.53%,平均含量为0.73μg/kg,总不合格率为0.72%;高新区、新泰市、宁阳县3个县市区小作坊、小食杂店,餐饮店,小型超市购进的花生油与玉米粉中AFB1检出率较高;泰安市粮油食品AFB1暴露量为3.90 ng/(kg·d),MOE为103,AFB1致肝癌发病风险为0.084 2例/(10万人·年);玉米粉、小麦粉、花生油中AFB1膳食暴露风险较高,高新区、新泰市、宁... 相似文献
575.
汶马高速沿线千枚岩堆积体广泛发育,考虑到千枚岩具有明显的扁平状几何特征,其在堆积体中的空间分布大多具备一定程度的定向性,导致千枚岩堆积体的渗透特性与均质堆积体存在差异。将扁平状岩块的最大面积岩面与水平面的夹角定义为岩块定向角,将堆积体中具有定向性岩块的质量占岩块总质量的比率定义为岩块定向率,采用自制的大尺度渗透仪分别研究了定向角和定向率对千枚岩堆积体渗透特性的影响。试验结果表明:随着定向角的增大,其渗透系数增大,临界水力梯度减小,而破坏水力梯度呈现“减小—增大—缓慢减小”的阶段性演化趋势;随着定向率的增大,其渗透系数增大,临界、破坏水力梯度均减小。研究成果可为千枚岩堆积体的渗透变形研究及水力特性评价提供参考。 相似文献
576.
为降低泰安市居民黄曲霉毒素B1(AFB1)的膳食摄入风险,指导消费者购买安全食品提供依据,随机采集2021年泰安市各县市区内小麦粉、大米、谷物加工品、玉米粉、玉米油、花生油、坚果炒货等粮油食品共计553份,采用高效液相色谱-柱后衍生法对其AFB1含量进行检测,并采用暴露限值(MOE)法和数学模型法对不同种类、不同来源、不同地区、不同人群粮油食品AFB1膳食暴露水平进行评估。结果表明:泰安市粮油食品中AFB1总检出率分别为2.53%,平均含量为0.73 μg/kg,总不合格率为0.72%;高新区、新泰市、宁阳县3个县市区小作坊、小食杂店,餐饮店,小型超市购进的花生油与玉米粉中AFB1检出率较高;泰安市粮油食品AFB1暴露量为3.90 ng/(kg·d),MOE为103,AFB1致肝癌发病风险为0.084 2 例/(10万人·年);玉米粉、小麦粉、花生油中AFB1膳食暴露风险较高,高新区、新泰市、宁阳县3个县市区小作坊、小食杂店,餐饮店粮油食品中AFB1膳食暴露风险较高;不同人群粮油食品中AFB1膳食暴露风险差别不大。综上,泰安市粮油食品中AFB1膳食暴露风险较高,仍需持续关注,有关部门应加强监管力度。 相似文献
577.
输电线路多地处野外偏远,易受各种外力隐患破坏而出现安全故障。针对基于深度学习的输电线路外力隐患检测模型不能满足边缘部署的实时性需求的问题,提出一种轻量化YOLOv4的输电线路防外力隐患检测方法。首先引入深度可分离卷积,采用MobileNetv3作为YOLOv4模型的主干网络用以提取输电线路图像的多尺度特征。然后用建立的输电线路图像数据集对改进的轻量化模型进行训练、验证和测试。实验结果表明,提出的方法在输电线路外力隐患检测中准确率可达到87.73%,运算速度可达到32.49,与同类方法相比综合性能较优。 相似文献
578.