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为了保证露天矿在运输过程中的安全,提出了包含风险发生的可能性(L)、风险后果的严重性(C)和风险时间价值(E)的露天矿运输系统三维风险模型。针对三维风险模型难以量化的问题,结合风险因素各等级的量化值提出改进的雷达图法,实现自适应划分三维风险评价结果等级区间;结合露天矿运输系统相互作用、相互联系的特点,在结构熵权法的基础上融入指标的相关量,提出改进后的结构熵权法使其全面客观计算指标权重;考虑专家评价数据中包含大量不确定的信息且难以全面客观对其分析,基于模糊集改进模糊物元,使其支持从支持、反对和中立信息三方面量化专家评价数据,基于未确知有理数客观准确地提取支持、反对和中立信息。通过实例说明三维风险评价模型及其量化方法能有效地反映露天矿运输中的安全风险等级。该方法为露天矿运输系统的风险评价提供一种新的思路和方法。 相似文献
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为解析硃砂烟基本特征特性, 以“硃砂2号”为研究材料, 调查其田间农艺性状及硃砂烟叶产出规律, 通过qPCR分析CYP82E4基因表达模式, 并检测硃砂烟叶生物碱含量。结果表明, 硃砂2号农艺性状与云烟87无显著差异, 烤后硃砂烟叶比率随着叶位增高逐步上升。硃砂2号烟叶中CYP82E4基因高水平表达, 导致大量烟碱被转化生成去甲基烟碱, 浅红、中等红色、深红三种类型硃砂烟叶的烟碱转化率分别为86.95%、90.86%、93.85%, 远高于云烟87的5.12%。硃砂烟子代植株中CYP82E4基因高表达、高烟碱转化率性状能够稳定遗传, 烤后烟叶均呈现明显的硃砂烟外观特征。本研究揭示了硃砂烟基本特征特性, 为进一步研究硃砂烟的成因及化学特性提供理论支撑。 相似文献
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烯烃催化裂解固定床工艺中的反应过程对压力敏感,深入研究催化剂堆积颗粒结构中的流动及压力分布对优化固定床结构及操作参数有重要意义。颗粒解析模拟方法广泛用于固定床内堆积结构的模拟,可以准确描述堆积结构中的流体力学行为,但对于复杂堆积结构网格生成困难。采用基于多孔介质模型的浸入边界法(PMM-IBM)结合网格自适应,实现了对固定床堆积结构的颗粒解析模拟,既解决了网格划分困难的问题,又节省了计算资源。采用网格自适应技术后,与均匀网格相比,堆积结构的网格总数减少大约80%。通过与贴体网格法的单颗粒表面受力分析对比,确定了此浸入边界法的关键模拟参数。随后模拟预测了三种床层与颗粒直径比值条件下堆积结构的空隙率及其内部的压力及流动分布。研究表明,堆积结构空隙中的局部轴向速度的最大值可以达到入口速度的10倍以上,轴向平均速度的径向分布与轴向平均空隙率分布一致,均成震荡衰减趋势。除此之外,预测的床层压降与Reichelt经验关联式结果较为吻合。在此基础上,耦合单颗粒内扩散和烯烃裂解的主反应,预测了反应物随孔径和孔隙率的变化,为进一步考虑外流场的变化奠定了方法基础。 相似文献
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大气污染已经严重影响到人们的生活和健康,大气治理势在必行,探究大气污染物浓度变化的规律,实现污染物浓度预测,对指导大气治理工作具有重要意义.文中构建了一种基于长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)和全连接神经网络(Full Connected,FC)的混合神经网络模型,并提出了数据桶划分的训练方式来解决由于训练数据与预测数据存在较长时间间隔导致精度下降的问题,进而实现大气污染物浓度的预测.该模型具有较好的通用性和精度,充分结合了长短期记忆神经网络和全连接神经网络的优点,能够在多种污染物数据上实现精确预测.以天津市2013-2019年大气污染物数据实现模型的训练和预测,结果表明,混合神经网络模型在PM2.5,PM10,NO2,SO2,O3,CO 6种污染物浓度的预测上均可以达到R2>0.90,平均百分误差小于15%的效果,LSTM-FC模型在大气污染物预测中具有明显的优势,具有较高的实用价值. 相似文献
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层序地层学标准化理论在陆架坡折-陆坡深水区的应用尚未成熟。截至目前,基于浅层高分辨率地震和露头资料对深水层序开展的研究大多聚焦于深水水道或盆底扇内部,而忽视了与上陆坡以及陆架体系的系统对比。将层序地层学标准化理论应用于珠江口盆地中中新世(13.8 Ma前后)的陆架坡折到陆坡区,通过三维地震资料的系统解释、属性提取、可视化和钻测井信息分析,建立了从陆架到陆坡区的统一层序地层格架。在此基础上,明确了珠江口盆地陆架坡折-陆坡深水区中中新世沉积层序具有海侵体系域和高位体系域厚度薄、强制海退体系域和低位体系域前积层厚度大,以及底积层(主要为深水扇)普遍发育于低位体系域的层序地层发育特征。深水区层序地层格架的建立应从陆架坡折区到深水区整体考虑,结合“源-汇”体系演化特征进行三维空间的系统对比,才能准确划分各个体系域,从而更好地认识陆架-陆坡-深水区的沉积耦合关系。 相似文献
9.
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。 相似文献
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