《晚荷》

世间花叶不相伦,花入金盆叶作尘。惟有绿荷红菡萏,卷舒开合任天真。——李商隐《赠荷花》荷叶有卷有舒,荷花有开有合,衬托得那样完美自然。参考荷花造型,对宝相花进行变形设计,以红色珊瑚珠串链造型,中心为圆盘状的莲蓬,莲瓣向四周均匀地多层放射排列,呈现立体的荷花形态,通透而灵动。搭配镶嵌在银质底托上的蓝色托帕石,使其层次更加丰富。     

LNG接收站火炬放空系统设计工况研究与分析

在液化天然气(LNG)接收站工程设计建设过程中，火炬系统的设计是保证LNG接收站安全生产的必要条件。以国内某LNG接收站为例，分析了LNG蒸发气(BOG)产生的因素和机理，及6种工况组合下火炬排放量的计算方法。结果表明：在工况1条件下与实际生产情况吻合良好，其对应的火炬气排放量约为142.7 t/h。在此基础上确定了：BOG支管管径为DN600,BOG总管的管径为DN900;被分离液滴的直径不大于600μm;火炬分液罐尺寸为?2.5 m×8.0 m;电加热器的功率为195 kW;火炬形式为封闭式地面火炬。研究结果可为今后LNG接收站项目火炬系统的处理能力及设备配置提供理论指导。     

基于GR4J-LSTM混合模型的洪水预报研究

为提高洪水过程预报的准确性，将概念性水文模型GR4J (modèle du Génie Ruralà4 paramètres Journalier)的预报流量耦合到长短时记忆神经网络(Long Short-Term Memory Neural Network, LSTM)中，构建了GR4J-LSTM混合模型，并与GR4J、LSTM模型进行对比。基于2012～2019年陆水水库汛期与洪水事件相关的数据集，并结合欧洲中期天气预报中心的3 h预报降水产品，驱动GR4J-LSTM混合模型，预报陆水水库3～12 h预见期的入库流量。最后采用平均影响值(Mean Impact Value, MIV)算法评估输入变量的相对重要性。结果表明：GR4J、LSTM和GR4J-LSTM模型均具有较好的模拟预报能力，但GR4J-LSTM混合模型的预报性能最优，既可以学习GR4J模型的产汇流过程，又提高了洪水预报的精度。研究成果可为洪水预报方案制定提供参考。     

自重湿陷性黄土地基预钻孔浸水处理的可靠度设计方法

为解决传统预浸水法存在的浸水时间长、浸水处理范围难以确定等不足,基于土体中水分运移规律,依据可靠度理论、极限状态设计方法及复合 Poisson 过程原理,提出一种消除黄土湿陷性的处理浸水方法——预钻孔浸水法。给出了利用预钻孔浸水法对自重湿陷性黄土地基进行浸水时,水平向及竖直向浸水影响范围的确定模型;在此基础上结合达西定律给出了浸水孔设计参数如孔深、孔间距及浸水孔个数的确定方法。结合铜川某工程,设计进行了现场预钻孔浸水试验,对该方法的合理性进行了验证,并通过现场钻探、现场勘探、室内湿陷性试验等方法对该方法的处理效果进行了评价。该浸水方法具有浸水时间短、浸水影响范围可根据浸水孔布设进行控制等优点,且浸水处理效果良好,完全符合施工要求。     

基于蜂群算法和半监督极限学习机的光伏系统故障诊断

户外环境中运行的光伏系统容易受到各种因素特别是灰尘的影响，其非正常运行会导致大量的电力损失，严重的短路故障则会导致安全问题和火灾隐患。因此，监测光伏系统的运行状态，及时排除潜在故障，制定有效的处理方案是当前研究的重点。本文分析了光伏电池串在各种故障状态下的I-V特性，特别是在污秽条件下的I-V特性。针对具有特定故障的光伏系统，特别是大规模光伏系统的标记数据难以记录的问题，提出了一种结合人工蜂群算法和半监督极值学习机（ABC-SSELM）的新算法。该算法能够利用少量的模拟标记数据和历史未标记数据对光伏故障进行诊断，大大降低了人工成本和时间消耗。此外，灰尘堆积监测可以提醒电厂业主及时清洗光伏组件，提高发电效益。最后，使用3.51kWp和3.9kWp的光伏系统验证所提出的诊断方法，数值仿真和实验结果证明了所提光伏诊断技术的准确性和可靠性。     

人工智能在移动通信中的应用

阐述移动通信技术的特点和应用状况，通信网络的优化框架，网络智能优化中的机器学习算法分析，完善后台监控系统，建立软件平台提高服务质量，形成安全的网络环境，保证高效运行。