微型多轴旋翼无人机在山西省燃气输配管网安全管理提升中的应用

山西省内输气管网贯通全省南北，横跨东西，分布地区广，经过高后果区、采动采空区以及高陡边坡湿陷性黄土等不同的地形复杂区域，制约了常规人工巡护、风险识别、隐患预警等工作的进行，微型多轴旋翼无人机具有体积小、操作简单、机动性强、造价低、飞控智能化程度高的特点，具有搭载多种工作平台实时拍摄动态视频、高清晰照片及后台智能对比等功能。结合山西省输气管网管理工作的特点，分析了无人机在辅助管道巡护、高后果区风险识别、应急抢险中指挥和决策的应用，提高全省燃气管网的安全管理水平。     

基于双相介质理论的煤层甲烷预测技术

基于双相介质理论研究了双相各向同性介质中的纵波方程，并对煤层甲烷进行地震波动方程的数值模拟．正演得到的叠后记录双相介质的反射波振幅明显弱于单相介质，表现出低频共振、高频衰减及固相位移与流相位移为反相的特性．与地震资料和实际开采资料对比吻合较好．     

运用“学习强国”学习资源提升高校思政教育时效性的意义及路径探析

“学习强国”的信息资源权威、全面、丰富,吸引了越来越多的高校教师和大学生的关注,为提升思政教育时效 性提供了重要契机。“学习强国”蕴含大量与思政教育相关的学习资源,主要包括理论资源、学术资源和专题资源。积极运 用“学习强国”学习资源用于思政教育,有利于创新学习方式,建设“习课堂”;有利于提高大学生理论水平,延长教育有效 期;有利于建设思政素材库,推动思政教育网络育人。通过采取以学生为主体多形式开展教学活动、在教师主导下全过程 运用学习资源、运用思政素材库建设智慧课堂等措施,可以有效提升思政教育时效性。     

煤炭地下气化与可持续发展的战略思考

煤炭地下气化是加速我国煤炭工业结构调整和技术创新，实现清洁能源，促进煤化工，基础有机化工等发展的重要措施，对山西经济可持续发展具有深远意义。     

山西老陈醋和怀仁醋酒精发酵阶段细菌菌群多样性分析

为了探明山西老陈醋酿造工艺和怀仁醋酿造工艺对细菌菌群的影响,该研究利用高通量测序技术对两种工艺酒精发酵阶段样品（分别编号为S和X）的细菌菌群多样性进行分析。结果表明,S样品的细菌菌群多样性更高。两种工艺酒精发酵阶段样品的细菌菌群组成差别较大,与S样品相比,X样品中相对丰度较高的乳杆菌属（Lactobacillus）、魏斯氏菌属（Weissella）、乳球菌属（Lactococcus）均增多,片球菌属（Pediococcus）、明串珠菌属（Leuconostoc）、泛菌属（Pantoea）、链霉菌属（Streptomyces）、短状杆菌属（Brachybacterium）、肠杆菌属（Enterobacter）和非培养细菌（uncultured bacterium）均减少。导致两种工艺酒精发酵阶段样品有显著差异的细菌在S样品中为片球菌属、明串珠菌属、链霉菌属和泛菌属,在X样品中则为乳杆菌属、魏斯氏菌属和乳球菌属。相关性分析结果表明,乳杆菌属、泛菌属、魏斯氏菌属和片球菌属与其他物种联系紧密。     

基于注意力神经网络的糖尿病视网膜病变识别

针对目前糖尿病视网膜病变识别主要依赖于医生的临床经验,病变特征难以用肉眼区分且识别率较低等问题,提出一种基于注意力神经网络的糖尿病视网膜病变分类方法。首先,对原始数据集中的视网膜图像进行归一化、直方图均衡化和数据增强等预处理;其次,调整经典的DenseNet,在避免梯度消失和保证分类精度的前提下,有针对性地减少连接数,提出了2-DenseNet,同时将注意力模块嵌入到2-DenseNet中,指导网络关注视网膜图像中的渗出物、厚血管和微动脉瘤等特征,使用改进后的网络对预处理后的图像进行训练并测试;最后,在公开的Kaggle数据集上对多个网络进行对比,实验结果表明,该网络对糖尿病视网膜病变的分类性能高于其他对比网络。     

糯高粱黄酒糖化工艺优化及抗氧化活性分析

以糯高粱和酿酒大曲为原料,在单因素试验的基础上,采用响应面法对糯高粱酿制黄酒中的关键糖化工艺进行优化。依据回归分析,确定各因素对糖化工艺的影响次序依次为：糖化温度＞糖化时间＞加曲量;求得的最佳糖化工艺参数为：糖化温度55.3 ℃,糖化时间25.5 h,加曲量为糯高粱干质量的16.2%。经验证试验得出糖化后醪液总糖含量为17.29 g/100 mL,与理论值17.32 g/100 mL相近,说明利用响应面法优化得到的糖化回归方程和工艺参数可靠,具有参考价值。用藜麦和黍米为原料,使用相同工艺制作的黄酒进行总多酚、总黄酮含量及抗氧化活性研究表明,虽然糯高粱黄酒的总黄酮含量不及藜麦黄酒,总多酚含量稍高于藜麦黄酒,但是糯高粱黄酒具有最强的自由基清除率,抗氧化活性最强。     

直埋敷设在城镇供热管网基础设施施工中应用

对直埋敷设在城镇供热管网基础设施施工中的应用进行了介绍,分析了供热管网工程采用直埋敷设的优点,着重阐述了采用直埋敷设时原材料、施工方式、埋设深度等应注意事项,并提出质量及安全环保措施,为供热工程施工提供了参考和借鉴。     

基于趋势指标与长短时记忆网络的电力市场日前电价预测

为提高电力市场日前电价的预测精度,提出一种基于趋势指标与长短时记忆网络（LSTM）的日前电价预测模型。首先,计算日前电价的随机指标（KDJ）与异同移动平均线指标（MACD）,挖掘电价的内在规律信息;然后,将计算出的趋势指标与电价信息输入LSTM,对电力市场日前电价进行预测;最后,利用电力市场日前电价数据进行验证。算例分析表明该模型相比反向传播神经网络（BPNN）、LSTM和门控循环单元网络（GRU）等模型预测精度更高。     

基于BP神经网络的潇河流域水质预测

针对传统水质预测方法存在预测精度不理想以及对实测数据要求较高的问题,建立基于BP神经网络的水质预测模型,以掌握研究流域未来一定时段的水环境质量情况。模型以潇河流域6个水质监测断面2017年1月-2020年5月的重铬酸盐指数和高锰酸盐指数的浓度作为训练集,以2020年6月-2020年8月的水质数据作为验证集进行模拟与预测。结果表明：BP神经网络模型经训练后,模拟的各断面水质指标平均相对误差均小于7%,相关性系数均超过了0.98,验证集的水质指标平均相对误差均小于18%。构建的BP神经网络模型预测精度较高,可以用于潇河流域的水质预测。