改进Elman神经网络在短期热负荷预测中的应用

热电厂的短期热负荷预测在城市集中供暖中起着至关重要的作用,直接影响热电厂的经济效益和热能利用率。电厂的短期热负荷一般采用神经网络预测模型进行预测,而BP神经网络应用最为广泛。Elman神经网络算法在BP神经网络基础上加入了承接层,作为一步延时算子,实现记忆能力,使系统具备适应时变能力,增强系统全局稳定性。但Elman神经网络算法模型的构造依然需要大量样本的支撑,而且输入层的变量多,导致预测时间依然很长,收敛速度慢。该文在Elman神经网络预测前,进行了相关系数预处理和对样本中异常值的平均化预处理,通过数据归一化运算,使Elman神经网络输入层变量大幅减少。仿真实验表明,改进的Elman神经网络算法使预测模型快速寻优,减少预测时间的同时明显提高预测精度。     

基于微震与矿山压力监测的工作面周期来压步距与机理分析

为研究22116综采工作面周期来压对正常回采的影响,采用微震和支架在线监测系统对22116工作面进行现场实测,并结合理论分析对工作面周期来压步距及关键层进行了确定。结果表明:大同组23.0 m细粒砂岩为基本顶,其所控制的上覆岩层平均厚度70 m,下伏煤层以上岩层为直接顶;工作面推进速度越快,微震活动越强烈,动力扰动下"三铰拱"结构易失稳形成悬臂梁结构,且推进速度较快时周期来压步距较短;工作面推进速度不同,基本顶弯曲断裂的微震强烈程度不同,同时微震事件时域分布显示出明显的周期来压特点,与矿山压力监测结果一致。     

矿山深部开采岩体稳定性监测技术研究

针对矿山深部开采过程中易发生地压动力灾害的问题，基于微震监测技术，结合矿山实际特点建立岩体稳定性监测系统。优化台网设计，通过定点爆破的方法进行波速校正，最终建立了定位误差在10m,灵敏度在-2.2的监测台网。对监测数据进行波形拾取，分析微震事件时空演化特征，圈定潜在危险区域，并对潜在危险区域围岩变形损伤进行分析。最终总结出微震事件大幅度上升且处于较高水平、空间分布高度集聚、能量指数突然下降而累计视体积迅速上升的动力灾害预警前兆。研究结果可为深部开采岩体稳定性监测提供参考。     

地下输水隧洞围岩稳定监测系统设计研究

在地下隧洞施工输水整个环节中,施工环境复杂多变。由于地质岩体结构应力、地下水以及岩体力学构造等各方面的不确定、不稳定因素的影响极大,如果仅依靠传统经验来进行管理,已经不符合现代化管理的最基本要求,也无法达到标准化管理。文章首先阐述了地下输水隧洞围岩稳定监测系统设计的目的,然后对设计输水隧洞围岩稳定监测系统进行了分析,以便及时正确掌控地下输水的隧洞围岩发展状态,保证隧洞施工的顺利完成。     

环境卫星遥感反演在水源地水质应急监测预警中的精度探讨及修正方法研究

以辽宁东部某水源地为实例,结合环境卫星7期的影像数据,分析各波段与水源地应急监测指标(叶绿素、透明度、悬浮物、富营养化)的相关性,建立适合于各水质指标的定量反演模型,并结合采样数据对比分析反演精度,通过建立回归方程对反演指标进行修正。结果表明:未修正前,卫星遥感反演值和采样测定值相对误差在40%～50%之间;修正后,相对误差降低到20%～25%之间,基本满足水源地应急监测预警的需要。研究成果对于水源地应急遥感监测、预警具有重要的参考价值。     

煤矿井下通风监测与预警系统的研究

针对现有通风监测系统因存在的风量监测波动量大、可靠性差而无法对井下突发的瓦斯、粉尘突出事故进行及时报警和控制的现状,提出了一种新的煤矿井下通风监测与预警系统。该系统能够准确地对井下巷道内的空气质量进行监测,自动调整通风系统的运行情况,确保巷道内的空气质量安全,同时能够及时进行报警,指引人员疏散到安全区域,可有效确保煤矿井下综采作业的安全性。     

布袋除尘器联网在线监测系统设计分析

随着国家对工业生产的环保排放要求日趋严格,对生产线上除尘器的运行状态检测十分必要。结合具体实践,提出建立布袋除尘器的联网在线监测系统,通过监测数据分析以及数据整合,达到智能在线监测的目的,提高企业环境治理水平。