基准平面垂直断面法在爆破漏斗试验中的应用

系统阐述了基准平面垂直断面法在爆破漏斗试验中测量爆破漏斗体积的基本原理,并将隧道激光断面仪应用于金厂河矿1 750 m水平15^#采场底部切割巷道爆破漏斗试验爆破漏斗体积测量中。通过与传统体重法等计算法所得漏斗体积分析比较,结果表明基于隧道激光断面仪与3D Mine软件分析的基准平面垂直断面法实用性强、操作方便、结果直观可靠,达到试验预期目的。     

基于SOI衬底的宽带低损耗声表面波滤波器研究

使用结构为42°Y-X LiTaO₃(600 nm)/SiO₂(500 nm)/Si的SOI衬底，通过抑制横向模式等优化设计，研制了单端谐振器和声表面波滤波器。经测试，谐振器的谐振频率为1.5 GHz，品质因数(Q)值高达4 000；滤波器的中心频率为1 370 MHz，插入损耗为-1.2 dB，1 dB带宽为74 MHz，相对带宽达到5.4%，阻带抑制大于40 dB，且温度系数在-55~+85 ℃时优于-9×10^-6/℃。该产品具有高频、宽带、低损耗、低温漂、高阻带抑制的特点，其性能指标优异，具有很好的实用性。     

混凝土结构的压电声波检测分析

本文介绍了混凝土结构的压电体波和表面波检测的主要进展,对两种压电声波检测的优缺点进行了总结。体波检测设备一般埋入混凝土内部,需要选择合理的检测部位,检测结果较为精确;声表面波检测无需选择特定的部位,但是检测深度有限。在实际检测工作过程中,可以联合两种方法相互验证。     

国际原子能机构(IAEA)发布有关福岛核电站准备排放废水的第一份报告北大核心CSCD

国际原子能机构(IAEA)特别工作组发布了有关福岛第一核电站准备排放废水的第一份报告,以便了解是否违反相关国际安全标准。报告描述了排水技术准备工作的总体进展情况。该报告汇编了工作组于2022年2月,对日本福岛第一核电站运营商东京电力公司(TEPCO)和日本经济贸易产业省(METI)的初步调查结果。IAEA总干事Grossi对初步调查结果表示欢迎。他说:“日本在准备工作中取得了重大进展,特别工作组感到满意的是,东京电力公司和经济产业省确定了计划于2023年排放废水的下一步适当步骤。”这项工作还将继续进行。在日本继续进行准备工作的同时,工作组为审查的下一步确定了需要讨论和澄清的技术主题。报告指出,东京电力公司和经济产业省花了大量精力,就排放废水的过程与利益相关方和公众进行了磋商和沟通。他们希望在临近2023年计划废水排放时,看到这种情况可以继续下去。     

综采工作面设备安装开切眼的支护设计及现场监测

针对开切眼跨度大造成工作面受到地质灾害的问题,以8702工作面为例,在研究其地质、顶底板情况的基础上,提出开切眼支护的原则,并结合现场情况完成锚杆+锚索+金属网的联合支护参数的设计,最后设计监测方案,对开切眼支护方案的有效性进行验证.实践表明,所采用的的支护方式应用效果良好.     

基于声发射原理的矿井掘进机故障诊断技术研究

针对在我国各大矿区广泛应用的EBZ160悬臂式掘进机,基于声发射原理及技术,设计一套掘进机故障诊断声发射检测系统,获得各种故障的声发射数据样本,同时借助小波神经网络的迭代收敛性质,对故障数据样本的精确度进行验证,正确率较高,能够较好地应用于井下掘进机的故障诊断.     

基于深度信念网络的滚动轴承特征迁移诊断

滚动轴承的故障智能诊断研究多是针对同源数据进行，而不同型号、不同工况下的滚动轴承，由于时、频特征差异，加之背景噪声的影响，导致识别准确率偏低。为了解决这一问题，笔者以6307和6205两类深沟球轴承为研究对象，建立了以深度信念网络（deep belief network，简称DBN）为核心的迁移诊断模型，构造了以波形指标、峭度指标、近似熵及分散熵为代表的特征识别参数。为了抑制信号传递路径（共振频带差异）和背景噪声的影响，引入最大相关峭度反卷积（maximum correlated kurtosis deconvolution，简称MCKD）方法，并对其关键参数实施了自适应选取。结果表明，由MCKD与DBN联合组成的迁移诊断模型，在3类不同数据源之间的诊断准确率均超过了95%，为滚动轴承的迁移特征诊断提供了一条可行的途径。     

泸州大气污染特征、成因及其防治对策研究

以2020年泸州市大气自动监测数据为对象，应用相关分析开展大气污染成因及污染防治对策研究。成果表明，泸州市区主要污染源为O₃和PM_2.5;在冬季全市及各站点PM_2.5与NO₂、CO显著相关，PM_2.5与SO₂、SO₂与CO、CO与NO₂俱低度相关；在夏季全市及各站点O₃与NO₂显著相关；泸州大气环境主要受工业污染源和机动车污染源共同影响；在不利天气下，通过多污染源综合控制工业污染源、机动车、秸秆燃烧等方式以减轻大气污染。     

基于贝叶斯估计的土壤呼吸传感器最优高度点搜索研究

为了准确监测土壤呼吸，针对土壤呼吸传感器最优布点的问题，提出了一种基于贝叶斯估计的土壤呼吸传感器最优高度点搜索算法。算法的具体思路为:首先通过CFD(计算流体力学)仿真与涡度相关法得到土壤呼吸稳态时气室内不同高度的碳通量数据。然后对数据赋予一定的权值得到不同高度的融合数据，最后采用贝叶斯估计理论求解相应高度的概率密度，从而确定传感器最优高度点。结果表明:直径为0.25m，高度为0.3m的气室传感器最优高度点为中轴线上0.0836m处，且该点数据的均方根误差RMSE为1.426μmol·ｍ-2·s-1 。平均偏差Bias为1.224μmol·m-2·s-1，并与贝叶斯联合密度的计算结果验证分析，证明此算法有很高的可行性与准确性，为土壤呼吸传感器的最优高度点选取提供了方向与建议。