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1.
基于电网安全对稳定经济运行的重要作用,国家大力推进抽水蓄能电站的建设,"十三五"期间,将进入抽水蓄能电站建设高峰期,抽水蓄能电站施工现场点多面广,基建安全形势严峻,施工现场的安全是工程管理的核心因素[1].为了提升现场安全文明施工管理水平,其核心在于施工现场安全文明施工策划,策划的水平和可操作性决定了建筑施工过程中的安全管理的成效,而行之有效的策划应用模式成为关键.本文结合山东文登抽水蓄能电站安全文明施工三维策划管理及三维策划系统应用,解决了现有安全文明施工策划、现场安全布置、安全设施标准化等环节的局限性及不足,实现了策划的高效快捷、效果直观真切,探索出了安全文明施工策划应用的新途径. 相似文献
2.
为获取核设施放射性气载流出物单点连续监测取样位置,提出基于随机轨道模型(DRW)的气-固多相湍流耦合方法求解代表性取样区域。借助k-epsilon湍流模型模拟连续相,并引入离散颗粒模型(DPM)模拟离散相,建立基于DRW模型的排风管道内流道气-固多相湍流耦合计算模型,计算了核设施气载流出物在管道内流道流场分布规律,分析了内流道流体气旋角、气流速度、示踪气体浓度、气溶胶粒子浓度与管道高度间的关联关系。分析结果表明,随着截面高度的增加,气旋角、气流速度变异系数(COV)、示踪气体浓度COV及示踪气体浓度最大值与平均值的偏差逐渐降低并趋于稳定,气溶胶粒子浓度COV在截面6与截面8满足取样代表性要求;基于计算流体动力学方法可快速地确定出代表性取样位置,为气载流出物单点取样现场试验提供了理论参考依据。 相似文献
3.
Shape segmentation from point cloud data is a core step of the digital twinning process for industrial facilities. However, it is also a very labor intensive step, which counteracts the perceived value of the resulting model. The state-of-the-art method for automating cylinder detection can detect cylinders with 62% precision and 70% recall, while other shapes must then be segmented manually and shape segmentation is not achieved. This performance is promising, but it is far from drastically eliminating the manual labor cost. We argue that the use of class segmentation deep learning algorithms has the theoretical potential to perform better in terms of per point accuracy and less manual segmentation time needed. However, such algorithms could not be used so far due to the lack of a pre-trained dataset of laser scanned industrial shapes as well as the lack of appropriate geometric features in order to learn these shapes. In this paper, we tackle both problems in three steps. First, we parse the industrial point cloud through a novel class segmentation solution (CLOI-NET) that consists of an optimized PointNET++ based deep learning network and post-processing algorithms that enforce stronger contextual relationships per point. We then allow the user to choose the optimal manual annotation of a test facility by means of active learning to further improve the results. We achieve the first step by clustering points in meaningful spatial 3D windows based on their location. Then, we apply a class segmentation deep network, and output a probability distribution of all label categories per point and improve the predicted labels by enforcing post-processing rules. We finally optimize the results by finding the optimal amount of data to be used for training experiments. We validate our method on the largest richly annotated dataset of the most important to model industrial shapes (CLOI) and yield 82% average accuracy per point, 95.6% average AUC among all classes and estimated 70% labor hour savings in class segmentation. This proves that it is the first to automatically segment industrial point cloud shapes with no prior knowledge at commercially viable performance and is the foundation for efficient industrial shape modeling in cluttered point clouds. 相似文献
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7.
智慧消防是智慧城市建设的重要组成部分,在消防工作创新发展中发挥重要作用。灭火器作为扑救初期火灾的最普遍、最便捷和最广泛使用的灭火设施,在初期火灾的扑救和火灾防控中发挥重要的作用,其有效性和完好性是扑救初期火灾的必要条件。基于物联网及大数据的优势,建立消防灭火设施的定位与有效性辨识系统,并介绍系统的关键技术、网络架构、技术特征。此系统可对灭火器等消防灭火设施的伺应状态、完好性、有效性等功能特性进行跟踪巡检和辨识,以实现对灭火器的实时监控和智能化管理,促进消防设施建设的完善和优化,增强灭火系统的可靠性,充分发挥智慧消防技术在智慧城市建设中的优势。 相似文献
8.
本文结合笔者工程经验,提出了采用工厂化清洗高速公路防眩设施(防眩板)的机制,以求采用标准化的形式对防眩板进行清洗和养护工作,并综合分析了采用工厂化清洗高速公路防眩设施(防眩板)的优点,为行业发展献言献策。 相似文献
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