不平衡数据下基于PSO-BP算法的输电线路弧垂预测

针对架空输电线路弧垂在计算过程中易受测量数据(温度、风速、档距等参数)影响的问题,提出了基于数据预处理的PSO-BP神经网络弧垂预测模型.对收集数据中部分样本缺失的情况,使用合成少数过采样技术(SMOTE)对不平衡样本进行合成;构建PSO-BP神经网络用于弧垂预测,使用不同工况条件的数据训练网络,实现弧垂预测的目的,并将网络的性能与传统的BP神经网络性能进行对比.实验结果表明,与传统BP神经网络模型相比,本文提出的模型进行弧垂值预测后所得的误差绝对值显著降低.本文提出的模型可以加快训练速度、提高预测精度.     

基于滑距计算与危险性评价的某平推式滑坡防治对策研究

为评价兰渝铁路某隧道出口滑坡对居民区和铁路运营安全的影响,通过现场调查、井中电视、理论公式计算、数值模拟等手段,分析了兰渝铁路某隧道出口大型岩质平推式滑坡的成因机理,依据滑坡稳定性评价、滑距计算和离散元数值模拟开展了危险性分区,提出了经济合理的防治对策。研究表明:降雨入渗滑坡后缘张拉裂缝,并形成后缘静水压力和滑面扬压力,最终诱发该滑坡失稳滑动;滑坡滑动距离>0.89 m的年发生概率<4.1%,滑坡滑动距离>2.15 m的年发生概率<0.17%;滑坡滑动2.15 m后,滑坡将处于稳定状态。 滑坡滑动2.15 m后,滑坡前缘居民区处于极高危险区,隧道出口为中危险区,建议采取截排水+抗滑桩为主的工程治理措施。研究成果可在平推式滑坡的预测预警中加以应用。     

限碳背景下燃煤电厂对策分析与电化学催化还原技术进展

分析了目前CO₂减排的压力和趋势,以电化学催化还原为技术核心,结合燃煤排放特点,对电化学体系进行了优选,提出限碳背景下燃煤电厂的减排策略。在缓解日益严峻的CO₂减排和温室效应问题的同时,将大体量废弃的CO₂转化为具有利用价值的产品是碳捕集与利用的必由之路。对CO₂电化学催化还原技术的过程原理进行简要阐述,围绕电极、电解质、CO₂溶解性、反应器形式进行讨论,结合电化学催化还原技术特点和燃煤电厂结构特征,对大体量、低浓度CO₂电化学催化还原条件进行筛选,确定了以Cu基气体扩散电极-离子液体-连续式反应器为核心的基本电化学体系,进而提出燃煤电厂烟气中CO₂电化学催化还原对策,但在向实际应用转化过程中该技术仍面临非理想气源中杂质的影响、还原电流密度低引发的产物生成速率慢、电极寿命短、产物多样性伴随的分离及提纯难度大等障碍,为面向应用的技术发展指明了研究方向。     

川藏铁路深埋隧道围岩灾变分析与思考（特约稿）

国家新时期世纪工程川藏铁路面临全球最为复杂的工程地质条件。受深部环境和工程扰动影响,沿线深埋隧道围岩失稳灾变问题凸显;符合深部特征的围岩灾变分析研究,既是川藏铁路深埋长隧安全建设的重大现实需求,也是提升我国特殊地质条件下深部工程开发能力的关键。为此,以“深部围岩灾变分析”为核心,从深部围岩孕灾的原位地质环境与工程扰动效应入手,重点开展了深部围岩质量分级、大变形判识和岩爆孕灾等方面的理论方法研究与思考。首先,概述了川藏铁路深部围岩孕灾的原位地质环境特征,并从试验模拟和理论分析两个层次揭示了深部围岩孕灾的工程扰动效应;进一步,以修正的BQ法为基础,发展了可综合反映地应力、地温和地下水影响的围岩质量分级方法,初步应用于川藏铁路深部多场耦合环境下的隧道围岩分级修正研究;最后,针对川藏铁路深埋隧道围岩灾变的两种典型显现形式(大变形与岩爆),提出了隧道围岩大变形分级多因素分步评估方法,以及深部围岩岩爆综合预测研究思路和预测模型与方法。相关研究成果和学术思想可为川藏铁路沿线深埋隧道围岩灾变分析与稳定性研究提供借鉴与参考。