高放废物贮存复杂裂隙岩体的渗流传质特性

裂隙对高放废物深地质处置工程的渗流与传质过程影响显著。基于统一管网法（UPM）,考虑裂隙网络粗糙特性及吸附与衰变因素,研究裂隙岩体核素迁移机制,并针对单裂缝岩体溶质运移解析解进行基准测试。基于粗糙裂隙网络水力隙宽等效方法,研究裂隙粗糙度分布、岩石基质吸附能力及裂隙岩体传质特性对核素迁移过程的影响。结果表明,核素运移的突破曲线随着裂隙粗糙度的增大而向长时间方向移动;岩石基质扩散系数和延迟因子的增大极大提高了其对核素迁移的延迟效应;具有较长半衰期的核素易在岩体中积聚成相对较高的浓度,而较低的水力梯度值对相对浓度场分布特性的影响更为显著。     

基于深度学习的工业自动化包装缺陷检测方法

目的针对目前工业自动化生产中基于人工特征提取的包装缺陷检测方法复杂、专业知识要求高、通用性差、在多目标和复杂背景下难以应用等问题,研究基于深度学习的实时包装缺陷检测方法。方法在样本数据较少的情况下,提出一种基于深度学习的Inception-V3图像分类算法和YOLO-V3目标检测算法相结合的缺陷检测方法,并设计完整的基于计算机视觉的在线包装缺陷检测系统。结果实验结果显示,该方法的识别准确率为99.49%,方差为0.0000506,只使用Inception-V3算法的准确率为97.70%,方差为0.000251。结论相比一般基于人工特征提取的包装缺陷检测方法,避免了复杂的特征提取过程。相比只应用图像分类算法进行包装缺陷检测,该方法在包装缺陷区域占比较小的情况下能较明显地提高包装缺陷检测精度和稳定性,在复杂检测背景和多目标场景中体现优势。该缺陷检测系统和检测方法可以很容易地迁移到其他类似在线检测问题上。