保德煤矿煤自燃标志性气体的确定研究

通过对保德煤矿8#煤层煤样的标志性气体实验数据的分析,重点研究了气体产物规律及特性、标志性气体分析与优选、煤自燃临界氧气浓度等。结果表明,CO、C2H4和C3H6气体出现的临界温度分别在62℃、165℃和220℃左右;CO可以作为预测预报煤自然发火的指标气体;煤炭自然发火的临界氧气浓度为7.0%。     

探路风电预报

为确保电网在安全稳定运行条件下尽可能多接纳风电,风电预报的重要性愈发突出。然而,国内风电预报仍面临预报准确率偏低、电网考核机制不完善等问题。在风电领域,风电预报并不是一个新鲜名词。风电预报是较为口语化的说法,更为专业化的表述方式是风电功率预测预报。所谓风电功率预测预报,就是风电场经营企业根据气象条件、统计规律等技术和手段,提前对单个风电场或风电场群未来一段时间的发电功率或出力情况进行分析预报,向电网调度机构提交预报结果,     

基于PSO的模糊人工神经网络径流预报模型

粒子群优化(PSO，Particle swarm optimizer)算法是基于群智能的全局优化技术，它通过粒子间的相互作用，对解空间进行智能搜索，从而发现最优解。其优势在于操作简单，容易实现，并且功能强大。目前PSO已成为国际演化计算界研究的热点。本文将PSO与模糊优选人工神经网络进行融合，对流域年径流量进行智能预测，在对模糊优选神经网络训练中采取PSO算法和梯度下降算法相结合的方法，充分发挥PSO全局寻优的能力和梯度下降局部细致搜索优势，结果表明采用这种方法可以提高模糊优选人工神经网络的训练效率并且具有很好的推广能力。     

首台国产多功能全液压大功率传动钻机研制成功

首台国产多功能全液压大功率传动钻机日前由该公司自主研制成功。该钻机同时具备超前地质预报、围岩注浆、管棚施工和地下水排放等功能,达到国内领先水平,对保障我国隧道施工安全、提高机械化率和降低成本具有重要意义。作为我国首家自主研发该类型钻机的厂家,该企业通过技术攻关,成功突破大功率高频冲击动力头、自动化夹具、机电液一体化控制、直角坐标系姿     

高铁隧道施工质量监控与管理措施探讨

当前,我国开通运营的高铁已经超过一万公里,在引进吸收与再创新的过程中,形成了大量且较为成熟的用于指导高铁隧道施工的技术成果。但是,由于高铁隧道工程不同于一般道路工程,是一种处于应力场长期存在介质内的建筑结构,有着较高的设计要求和施工技术标准,加之,施工过程中存在着许多不可预测的安全隐患,要特别注重对施工质量监控与管理。所以,应加强对进洞开挖、防排水工程、二次衬砌和超前地质预报等工序的施工要点控制,采用适宜的施工技术和质量控制措施,避免发生坍方、渗漏等问题,确保施工质量。本文基于高铁隧道工程特点,以保证高铁隧道施工质量为目的,分析与总结了施工质量监控与管理要点,对进洞开挖、防排水工程、二次衬砌和超前地质预报等进行严格的监控和管理,尽可能降低隧道施工中的质量安全隐患。     

阿拉善左旗山洪灾害分析与防治对策

山洪灾害防御是防汛工作的重点和难点。文章通过分析阿拉善左旗山洪灾害分布区域、成因特点、防治形势,提出了相应的防治对策。     

探析3GPP地震和海啸报警系统

根据当前的地震、海啸预报科学的发展，稳定可靠地预报地震和海啸仍然有很大的难度，比较现实的方法仍然是在地震或海啸发生后，在地震和海啸前锋到达某些受灾地区之前，对这些区域进行灾难报警。     

改进的BP神经网络在松花江干流水位预报中的应用

松花江干流水位受上游来水和水库调蓄等多因素的共同作用而表现出非线性响应,采用典型的3层BP神经网络模型来模拟松花江干流肇源、哈尔滨、通河、佳木斯和富锦5个代表站点水位。鉴于BP神经网络学习收敛速度慢、参数选择困难、易陷入局部极小值等缺点,分别采用Levenberg-Marquart算法和基于遗传算法的BP算法来建立水位预报模型,并对预报结果进行了分析和比较。结果表明:两种算法收敛速度快,预报精度均能达到预报要求。特别是将遗传算法的全局搜索和BP网络局部精确搜索的特性有机结合,做到了优势互补,在河流水位预报方面有着广阔的应用前景。     

神经网络在混合电力系统短期预报中应用

应用ＢＰ型即误差逆传播型人工神经网络对水火混合电力系统中的负荷及水库独立来水进行短期预报，结果表明该方法是有效可行的，对混合电力系统的最优经济调度具有积极作用。     

金属塑性变形抗力的模糊神经网络模型

采用模糊神经网络，建立了轧钢生产过程中轧制温度、变形程度、变形速率和变形抗力关系的数学模型。离线预报表明，该模型预报结果与实测值符合较好，模型具有较高精度。