基于小波分析的水质变化及预测研究——以涡河为例

以涡河流域2005—2018年(共168个月)的水质指标月监测数据为背景资料,探究小波分析和神经网络在流域水质方面的应用。通过小波分析来判别涡河流域水质指标的多尺度变化规律;运用主成分分析法选取涡河水质主要影响因子,并对主要影响因子建立小波神经网络预测模型。研究结果表明:各水质指标具有多尺度振荡的特点,且主要存在以8、20、30个月左右变化的主周期;目前影响涡河流域水质的主要因子是以化学需氧量为代表的污染因子;通过小波神经网络得到的化学需氧量预测值与实测值的曲线拟合较好,平均百分比误差(MRE)为8.4%,均方根误差(RMSE)为1.5,模型较稳定且预测精度较高。基于小波神经网络的应用为流域水质污染研究提供了一个新的思路。     

气候变化背景下滇中引水工程水源区与受水区 降水丰枯遭遇分析

基于历史实测降水数据与全球气候模型预估数据，使用 Morlet 小波方法分析滇中引水工程水源区与受水区 降水序列的周期变化和未来的降水趋势。同时，采用 Copula 函数计算历史时期（1960—2021 年）与未来时期 （2022—2100 年）水源区与受水区降水丰枯异步或丰枯同步的概率。结果表明：1960—2021 年降水序列存在 26~39?a、18~25?a、4~7?a 的 3 类时间尺度的周期变化，2022—2100 年降水序列存在 38~55?a、18~30?a、5~12?a 的 3 类时间尺度的周期变化，降水量呈现“多—少—多”的循环交替，预计未来 10~20?a 将持续处于降水较多的时期； 过去 62?a，水源区和受水区降水丰枯异步频率 36.4%，同期丰水年频率为 25.3%，同期枯水年频率小于 30%，水源区 和受水区具有水量互补的引水条件，两区域之间存在着水量补偿特征；与历史丰枯遭遇对比，未来降水量丰枯同 步频率均呈现减小的趋势，丰枯异步呈现增加的趋势，同枯和源枯受丰的频率减少，未来有利于调水的降水丰枯 组合概率平均增加 3.75%；在近、中、远期预估中，从 SSP1-2.6 情景过渡到 SSP5-8.5 情景，SSP5-8.5 情景下降水量 丰枯异步频率比 SSP1-2.6 情景大，说明水源区与受水区的降水区域差异变大，降水时空差异更加显著。通过对滇 中引水工程水源区与受水区降水量丰枯遭遇的综合分析、定量评估和模拟预测，为滇中引水工程水资源调度协同 一体化提供数据支撑及参考依据。     

工信部原材料司:2020年铜行业运行情况

2020年,我国铜行业运行总体平稳,价格震荡上升,贸易总额同比增长,行业效益有所改善。一、产童平稳增长,价格震荡上升。据国家统计局数据,2020年,精炼铜、铜材产量分别为1003万吨、2046万吨,分别同比增长7.4%、0.9%。据中国有色金属工业协会统计,2020年,铜价经历“V型”走势.     

青海油田:备粮草 保冬供

青海油田加速提产增量,全力保障寒冬时节安全平稳供气,保证广大百姓温暖度冬。进入寒冬时节,下游天然气用量逐渐提升。作为甘、青、藏重要的气源地,中国石油青海油田拉满弓、上利箭,在冬季保供战中挑起大梁,加速提产增量,全力保障安全平稳供气,最大限度满足工业、城市居民生活用气和冬季取暖需求,用实际行动践行青海石油人的初心和使命。     

梁结构振动支承约束反力控制

支承或连接构件对梁结构的动力学性能有至关重要影响,必须保证其在振动过程中不发生破坏或者失效。通过合理设计和布局附加弹性支承可以实现对这些重要连接构件所承受约束反力的控制。应用微分变换法推导含附加支承的梁结构支承约束反力及其对于附加支承位置和刚度的灵敏度表达式,并通过优化设计附加支承位置和刚度实现具有弹性约束端的简支梁结构各支承约束反力的平衡,可提高结构的动力学性能。     

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.     

地面驱动螺杆泵井故障诊断方法

为提高地面驱动螺杆泵井的故障诊断效率,提出了一种将小波包与概率神经网络相结合的故障诊断方法.运用小波包技术提取有功功率信号的能量特征,与动液面、瞬时流量、井口回压共同作为特征参数,输入到概率神经网络进行故障诊断.为证明所提诊断方法的优越性,与BP神经网络、径向基神经网络进行对比,结果表明所提方法诊断效率更高、速度更快,更加满足故障诊断实时性的要求;故障诊断实例结果也进一步证明了该方法在地面驱动螺杆泵井故障诊断的可行性.     

基于Radon-CPF-Fourier变换的机动目标ISAR成像

由于机动目标的逆合成孔径雷达（Inverse Synthetic Aperture Radar，ISAR）成像中存在多普勒扩散现象，易导致成像分辨率降低。针对此问题，在多分量三次相位信号（Cubic Phase Signal,CPS）模型基础上，提出一种基于Radon-CPF-Fourier变换（Radon-Cubic Phase Function-Fourier Transform,RCFT）的机动目标ISAR成像方法。RCFT可实现CPF中自项能量的相干积累，减轻多普勒扩散带来的影响。与现有的基于时频分析和参数估计的ISAR成像算法相比，RCFT的主副比性能提升了至少2 dB，在时频分辨率无损失时具备更好的自项能量积累能力，可获得更高质量的成像结果。仿真验证了所提方法的有效性。