PSA技术在核电站维修规则实施中的应用

与核电厂维修和运行以及核安全密切相关的有效维修可以最大限度地减少由于系统,结构和部件(SSC)故障导致的瞬态事件的数量。为了评价和/或监控维修和操作的有效性,维修规则(MR)使用概率安全评价(PSA)技术来确保每个系统都具有良好的性能。经过同行评估的PSA模型是进行(a)(4)~([1])评价的适当工具。一般而言,风险评价工作人员应评价前一天或前两天计划维修活动(例如预防性维修)的风险,并确保潜在风险可接受并得到控制。如果某些紧急事件可能改变先前(或计划)执行的评价的条件,如果属于MR范围内的事件,PSA工作人员应重新评价由于条件变化而导致的风险。根据评价结果,可能需要暂停或重新安排计划的维修活动。     

基于减载功率跟踪曲线切换的风电机组调频策略

变速恒频风电机组通过变流器并网后，机组转速不再与系统频率发生耦合，导致系统总的转动惯量不断下降，严重威胁到了电力系统频率稳定性。根据频率发生变化时减载后的功率跟踪曲线比例系数的变化，提出了一种基于减载功率跟踪曲线切换的风电机组调频策略，并对各风速区间减载控制的具体过程进行了详细的分析，根据给定减载指令和减载策略的不同，对风速区间进行划分，各风速区间采用不同的减载策略（低风速的超速点采用二分法，中风速采用变参考功率的思想，高风速采用牛顿法求解附加桨距角或给定减载功率）。仿真结果表明，所提调频控制策略在保证自身稳定运行的同时，能够提高电力系统的频率稳定性。     

沿空切顶成巷段巷道围岩变形规律研究

以宏景塔一矿回采工作面为研究对象,基于切顶卸压无煤柱自动成巷技术原理,采用数值模拟计算和现场实测的方法,对该矿成巷段巷道围岩支承压力分布及围岩变形规律进行分析。研究结果表明:随着工作面向前推进,巷道围岩支承压力呈先增大后减小最后趋于稳定的变化趋势,支承压力稳定值为13.5 MPa;受工作面回采动压的影响,距离工作面70 m以内,锚索受力急剧增大到恒阻值、巷道围岩变形明显;距离工作面70~150 m,锚索受力迅速减小、巷道围岩变形逐渐变缓;在距离工作面150 m之后,锚索受力仅有微量变化、巷道围岩变形趋于稳定。因此确定支护体回撤保守安全位置为工作面后方150 m。工程实践表明:所设支护体回撤距离能够应对巷道围岩变形,成巷效果良好。     

筛分法和激光粒度法联合测定陆源碎屑岩粒度

用筛分法和激光粒度法联合测定陆源碎屑岩粒度,对激光粒度法的分析数据进行了校正,以保证两种方法的分析数据配套衔接。通过对比不同地质年代沉积岩的岩心校正前后概率累积频率曲线,校正后的曲线能更好地表征碎屑岩粒度的分布。对影响马尔文Mastersizer 2000激光粒度仪背景测量的进样器搅拌转速A、泵速B、超声强度C三个因子进行L9(34)正交优化设计,筛选出最优的测量条件是A取600r/min,B取2000r/min,可使背景测量稳定,并得出它们对背景测量影响程度可用B>A>误差>C表示。用仪器自带的9个标准物质校正了粒度标准曲线,粒度标准曲线与仪器标准曲线的加权残差小,在0.795%～2.934%之间。该方法相对标准偏差在0.24%～0.33%之间,适用于各种地质年代陆源碎屑岩的粒度分析。     

基于节点1-邻居图相似性的社会网络匿名技术

利用传统的k匿名技术在社会网络中进行隐私保护时会存在聚类准则单一、图中数据信息利用不足等问题. 针对该问题, 提出了一种利用Kullback-Leibler (KL)散度衡量节点1-邻居图相似性的匿名技术(anonymization techniques for measuring the similarity of node 1-neighbor graph based on Kullback-Leibler divergence, SNKL). 根据节点1-邻居图分布的相似性对原始图节点集进行划分, 按照划分好的类进行图修改, 使修改后的图满足k匿名, 完成图的匿名发布. 实验结果表明, SNKL方法与HIGA方法相比在聚类系数上的改变量平均降低了17.3%, 同时生成的匿名图与原始图重要性节点重合度保持在95%以上. 所提方法在有效保证隐私的基础上, 可以显著的降低对原始图结构信息的改变.     

群智能优化算法反演概率积分参数的性能比较与分析

目前,各种群智能优化算法涌现且各有特色、性能各异、普适性不强、在开采沉陷领域应用较少,更为重 要的是,众多学者面对该类算法,无法有效选择最优算法进行开采沉陷研究。 常见的群智能优化算法中狮群算法( Lion Swarm Optimization,LSO)、蝙蝠算法(Bat Algorithm,BA)、人工鱼群算法(Artificial Fish School Algorithm,AFSA)具有 不同的特征,且在概率积分参数反演中鲜有应用。 为此,将上述 3 种群智能优化算法引入概率积分参数反演中,并从 抗随机误差性能、抗粗差干扰性能、观测点缺失的抗干扰性能、参数波动性和全局搜索性能等几个角度对群智能优化 算法进行研究分析。 模拟试验及工程实例分析表明,上述 3 种群智能优化算法均满足应用精度要求。 LSO 算法在抗 随机误差干扰影响、观测点缺失的抗干扰能力方面以及参数结果总体波动性方面相对于 BA、AFSA 算法有一定优势; BA 算法在抗粗差干扰能力方面优于 LSO、AFSA 算法;在全局搜索性能方面,随着反演参数解空间范围扩大为原来的 2 倍后,用 AFSA 算法反演概率积分参数的精度优于 LSO、BA 算法。 通过详细比较分析,总结了上述 3 种算法在开采 沉陷中的性能表现,可为有效选择合适的群智能优化算法进行概率积分参数反演提供参考。     

河下采煤对泗河河堤及村庄建筑物的损坏预测

通过对9318西工作面上覆地层的工程及水文地质情况的分析，合理选取预测参数，运用影响函数法概率积分数学模型进行地表移动变形预测，可以使地表移动变形控制在地面构筑物所能承受且不发生破坏的变形范围之内。     

基于概率方法的土质边坡稳定性分析

以某公路路堑边坡为例,设计了强度参数最小值组合、最大值组合、平均值组合的边坡确定性方法的计算方案,用其检验了概率方法的合理性,分析了两者的异同。设计了Monte-Carlo循环次数为5000,10000,100000,1000000和5000000等5种计算工况。发现随着循环次数的增加,安全系数的分布范围逼近最小值组合及最大值组合情况下确定值方法计算的安全系数值;安全系数的平均值与平均值组合时,确定性方法计算的结果差别不大;失效概率随循环次数的增加没有稳定趋势,可靠性指数、安全系数则逐步趋稳。     

模糊控制三相感应电动机恒流软起动的研究

感应电动机在工业生产中应用极为广泛。但是感应电动机在起动过程中瞬时电流冲击和动转矩冲击很大，这对电动机本身、拖动设备及电源设备的使用寿命有很大的影响，同时对电网电压也造成很大的冲击，影响同一电网其他电气设备的正常运行。在大、中功率感应电动机的起动过程中必须限制起动电流。传统起动感应电动机的方法很多，起动电流虽然得到限制，但仍然有电流冲击。