基于荧光猝灭原理的硝基芳烃类爆炸物检测实验研究

基于荧光猝灭原理,以共轭荧光聚合物MEH-PPV为荧光指示剂,采用塑料光纤作为传感和传光元件进行硝基芳烃类爆炸物检测。实验采用探测荧光指示剂荧光寿命的方法进行爆炸物检测,荧光指示剂的荧光寿命利用相移法进行测量。测量了不同荧光指示剂浓度时系统对爆炸物检测的灵敏度,发现当MEH-PPV质量浓度为10 mg/L时,系统的灵敏度最高;研究了U形、双锥形、螺旋形塑料光纤传感头对系统灵敏度的影响,发现双锥形传感头的灵敏度最高;测试了荧光指示剂MEH-PPV的稳定性,实验表明光照会加快MEH-PPV的漂白速度。     

基于概率神经网络的核动力装置异常运行工况识别方法设计

核动力装置结构复杂、运行参数多且耦合程度高,在异常运行工况时,运行参数之间存在极其复杂的非线性关系。采用人工方式进行故障诊断难度较大,亟需一种能高效识别异常运行工况类型的智能技术。概率神经网络(PNN)具有良好的非线性映射功能,适用于核动力装置多参数、强耦合情况下的异常运行工况识别。本文选取6种核动力装置异常运行工况,依托核动力装置事故分析平台进行了模拟计算并提取了特征参数。分别采用PNN与BP神经网络方法,在MATLAB环境中建立了异常运行工况识别模型,并进行了验证。结果表明,基于PNN的异常运行工况识别方法有效,且较传统BP神经网络方法更准确、快速。     

铁通城域网传输组网方案探讨

城域网正成为社会和业界关注的热点和竞争的要点，本就铁通网络现状分析并提出了铁通城域网传输组网方案。     

一种结合综合判据的广域差动后备保护系统

提出了一种基于图论技术划分保护区并结合综合决策判据的广域电流差动后备保护系统。系统建立在健全的光纤通信系统上,利用通信系统收集全网信息,利用图论方法实现保护区域的在线动态划分,通过设置故障综合启动元件和基于多层电流差动计算的综合保护判据,实现电网故障的准确定位和有效切除,完成保护功能。在保护单元故障的情况下,广域后备保护系统仍然拥有很高的选择性和可靠性,体现了优越的容错性能。保护系统在湖南省岳阳地区电网上进行了案例分析。     

碱性蛋白酶生产菌的育种及其液态发酵条件的研究

以短小芽孢杆菌1.894(Bacillus pumilus 1.894)为出发菌株,经紫外诱变育种,得到了产碱性蛋白酶较高的新菌株2080;并对其液态发酵条件和部分酶学特性进行了研究.结果表明,其较优的培养基组成为:菜粕1.5 %,干酪素1 %,D-果糖1%,KH2PO40.1%,MgSO4·7H2O 0.02%,CaC12·2H2O 0.01%,pH 8.5;接种后,30℃,发酵84 h,酶产率可达4.04×106U/L.该酶的最适pH为10,最适温度为50℃,分别在pH 8-10和30℃～45℃范围内较稳定.     

钍矿石选矿在线测量系统构建

介绍了一种由阵列式数字化γ辐射探头组成的钍矿石选矿在线测量系统。探测器采用NaI(Tl)晶体,通过脉冲放大、滤波成形和单道脉冲幅度甄别等电路输出数字矩形脉冲,构成单路数字化γ辐射探头。钍矿石依次经过十路探头,探头产生的脉冲计数和作为矿石筛选依据,由FPGA实现十路计数器、求取计数和以及与上位机串行通信,上位机软件采用Python语言编写,具有实时显示钍矿石含量、异常报警、参数调整和输出保存等功能。经测试,系统运行稳定可靠,可满足实际工作需要。     

数字Chebyshev核脉冲滤波器设计

设计一种基于Chebyshev多项式的IIR滤波器,用于抑制核脉冲信号中的噪声,利用MATLAB建立相应的IIR滤波器模型,并在FPGA上完成代码设计,并对NaI(Tl)闪烁探测器信号进行了性能测试,仿真结果表明,噪声得到了明显的抑制。同时比较了IIR滤波器三种实现结构和相同滤波效果的FIR滤波器所消耗的硬件资源。其中级联型结构的运算精度高且所占硬件资源少。     

基于一维水动力模型的洪水顶托影响分析

干支流洪水遭遇易发生顶托现象,导致河道行洪不畅,极大增加了河道防洪风险。以第二松花江(简称二松)洪水对嫩江洪水的顶托作用为工程背景,采用一维水动力学方法模拟计算不同洪水组合下嫩江受二松洪水顶托情况,并基于模型模拟结果进一步量化分析嫩江受顶托距离、顶托程度等。结果表明:嫩江受二松洪水顶托距离情况较为复杂,与两江洪水的相对大小密切相关,两江洪水量级相当时,顶托距离为距三岔河口32km左右;二松洪水相对越大,受顶托距离越远且顶托程度越大;在嫩江10年一遇、二松50年一遇洪水组合下,嫩江受顶托最远到达距三岔河口55km处,顶托影响高度达2.14m。     

深度学习水文预报研究进展综述Ⅰ——常用模型与建模方法

数据密集研究范式主导的数据水文学正在成为水文研究的一个重要方向,而善于从大量数据中挖掘规律的深度学习理论推动了近年来数据驱动水文预报的研究热潮,并不断和水文学科融合,逐步成为数据水文学的重要研究方法体系。从深度学习与水文预报学科交叉的角度,简要介绍水文领域常用深度学习模型的原理与结构及其应用于水文预报中的一般建模方法,在此基础上进一步介绍深度学习与水文物理机制整合的基本方法,以期为相关研究人员开展深度学习水文预报研究提供有益参考。     

VIC模型汇流改进及在流域洪水预报中的应用研究

VIC模型一般在3 000 km²以上的大流域径流模拟中广泛应用,然而其原有的单位线汇流方法时间尺度为日,难以实现小时尺度的汇流计算,限制了VIC模型在中小流域洪水预报中的发展与应用。采用基于Gamma分布函数的单位线法对VIC模型现有汇流方法进行改进,将VIC产流模型与改进的分布式汇流模型相耦合,实现了基于VIC模型的小时尺度洪水预报,并在碧流河流域进行实例验证。结果表明：率定期和验证期确定性系数平均值为0.81,径流深预报合格率为95%,洪峰流量预报合格率为90%,模型模拟精度较高。改进后的汇流模型可以较好地模拟出洪水的起涨消退过程,能够满足流域洪水预报的需求,具有一定的应用价值。