制氮装置无人值守远程监控系统

制氮装置是应用于煤矿井下防火灭火的核心设备.在煤矿智能化建设的背景下,面对传统矿用制氮装置自动化程度不高以及难以集中监控的困境,开发了一款兼顾自动化运行要求和智能监测控制需求的制氮装置无人值守远程监控系统.利用PLC对制氮装置进行数据采集和全自动控制,采用组态软件开发高效直观的HMI/SCADA系统平台,对关键数据信息...     

智能高压开关柜自动识别系统研究

开关柜误操作造成的事故越来越成为影响电力行业安全生产的主要事故类型之一。鉴于此,文章研究了一套智能高压开关柜自动识别系统。本系统中开关柜侧的装置在柜门被打开时可播放语音提示信息,并将开关柜开门关门等事件通过PT2262编码,再无线发送传输到后台。后台接收后,经F330单片机软件解码,并在触摸屏上记录事件的类型和时间。该系统对防止由于工作人员选错开关柜造成的误操作有一定的效果。     

基于视频图像处理的交通事件检测系统

针对目前公路事件发生后不能及时有效检测与报警、事故处理延迟等不足,研究开发了一种基于视频图像处理的交通事件检测系统。利用计算机视觉与数字图像处理技术,对设置在公路上的摄像头采集的视频图像,进行事件检测算法智能处理,自动采集各种交通参数,检测交通事件并及时报警,可有效地减少交通延误,防止二次事件发生,保障道路安全。与传统交通事件检测系统相比,具有直观方便、费用低等优点,拥有良好的市场需求和实用价值。     

Automatic determination of traffic accidents based on KMC-based attribute weighting

In this study, the traffic accidents recognizing risk factors related to the environmental (climatological) conditions that are associated with motor vehicles accidents on the Konya-Afyonkarahisar highway with the aid of Geographical Information Systems (GIS) have been determined using the combination of K-means clustering (KMC)-based attribute weighting (KMCAW) and classifier algorithms including artificial neural network (ANN) and adaptive network-based fuzzy inference system (ANFIS). The dynamic segmentation process in ArcGIS9.0 from the traffic accident reports recorded by District Traffic Agency has identified the locations of the motor vehicle accidents. The attributes obtained from this system are day, temperature, humidity, weather conditions, and month of occurred traffic accidents. The traffic accident dataset comprises five attributes (day, temperature, humidity, weather conditions, and month of occurred traffic accidents) and 358 observations including 179 without accident and 179 with accident. The proposed comprises two stages. In the first stage, the all attributes of dataset have been weighted using KMCAW method. The aims of this weighting method are both to increase the classification performance of used classifier algorithm and to transform from linearly non-separable traffic accidents dataset to a linearly separable dataset. In the second stage, after weighting process, ANN and ANFIS classifier algorithms have been separately used to determine the case of traffic accidents as with accident or without accident. In order to evaluate the performance of proposed method, the classification accuracy, sensitivity, specificity and area under the ROC (Receiver Operating Characteristic) curves (AUC) values have been used. While ANN and ANFIS classifiers obtained the overall prediction accuracies of 53.93 and 38.76%, respectively, the combination of KMCAW and ANN and the combination of KMCAW and ANFIS achieved the overall prediction accuracies of 74.15 and 55.06% on the prediction of traffic accidents. The experimental results have demonstrated that the proposed attribute weighting method called KMCAW is a robust and effective data pre-processing method in the prediction of traffic accidents on Konya-Afyonkarahisar highway in Turkey.     

基于AdaBoost分类器的实时交通事故预测

传统的道路交通事故预测是对交通事故次数及其造成的损失的历史趋势进行预测,针对其不能反映交通事故与实时交通特性关系、不能有效地预防事故发生的问题,提出一种基于AdaBoost分类器的交通事故实时预测的方法。首先,将交通道路划分为正常、危险两种交通状态,利用实时采集的交通流数据作为特征变量对不同的状态进行表征,将事故的实时预测问题转化为分类问题;然后,采用Parzen窗非参数估计的方法对两种状态在不同时间尺度下候选交通流特征的概率密度函数（PDF）进行估计,利用基于概率分布的可分性判据分析估计的密度函数,选择合适的特征变量及时间尺度,确定样本数据;最后,根据样本数据训练AdaBoost分类器对不同的交通状态进行分类识别。实验结果表明,采用交通流特性的标准差特征对测试样本分类的正确率比平均值特征高7.9%,更能反映不同交通状态的差别,获得更好的分类结果。     

基于Seq2Seq自编码器模型的交通事故实时检测与评价

路侧检测设备可以精准获取交通流量和速度等实时数据,交管部门可以借此显著提升对交通异常状态的感知水平.通过分析交通状态和交通流数据特征,建立一套基于交通流序列数据的交通事故实时检测系统和预警流程.首先,在交通状态感知方面,所建立的Seq2Seq自编码模型引入Attention机制,实现对交通状态重要特征的捕捉;其次,在交通状态异常判定方面,利用Seq2Seq自编码器对输入的原始序列数据进行重构,对比原始数据可得到结构重构误差,根据设定的阈值实现交通预警等级的判定和交通事故的实时检测;最后,以上海市延安高架的流量和速度数据为基础,分别确定不同时空状态下的事故判定阈值,并通过混淆矩阵评价方法论证所提出交通事故实时检测模型的可行性.     

基于GPRS的塔机实时监测系统的设计与实现

设计了一种基于GPRS的塔机实时无线远程监测系统。为了保障塔机的运行安全和对塔机出现事故后进行数据分析,要求地面远程第三方能够对塔机的实时运行状况进行监测、报警,并对塔机运行过程中的工况参数记录。针对这一需求,设计了基于GPRS通信模块、C8051F120单片机为主体核心的远程监测系统的实现方案。结果表明:该系统具有成本低、稳定性好、实时监测、定时上报监测数据、基于互联网的自动管理等特点。     

多因子长时序信息联合建模的深度卷积卡钻事故预测

为充分运用钻井监测平台多个监测因子的长时序信息,实现海上石油钻井卡钻事故的准确预测,提出一种多因子长时序信息联合建模的深度卷积卡钻预测方法 (CNN-MFT),利用自注意力机制结合卷积网络对多个监测因子的时序信息进行联合建模,同时考虑当前时刻各因子的具体值的信息以及各因子的历史时序信息,实现准确的卡钻预测.使用海上钻井平台实际监测数据开展验证对比,与目前常用的基于随机森林(RF)、SVM等8种卡钻预测方法相比,所提的CNN-MFT方法在50%和70%等不同训练样本比例的条件下,其卡钻事故预测准确率最高,且稳定性强,可为海上石油事故预测应用提供关键算法支撑.     

基于MQ-7传感器煤气报警系统

为了能够实时监控室内天然气泄漏情况,采用半导体MQ-7传感器为数据采集元件,以AT89S52单片机为主控制核心,设计了一种天然气报警系统。系统根据环境状况作处判断,自动开启排气装置和语音报警装置,实现了自动报警、自动处理警情、自动检测全过程自动化。具有实时跟踪显示室内天然气浓度,实时监控天然气泄漏。经Proteus软件仿真表明,该系统可快速准确的检测被测气体中CO浓度,硬件部分具有可靠性高、实用性强、便于扩展等优点。     

连续碳酸化分解过程实时安全监控系统

由于现场工艺复杂,容易发生突发性事故,故安全生产是连续碳酸化分解过程的基础。论文结合连续碳酸化分解过程的机理特征和经验知识,开发了连续碳酸化分解过程实时监控专家系统。首先将碳酸化分解过程的机理特征和经验知识进行分类,然后采用面向对象的产生式规则表示知识,设计了基于规则的监控知识库,最后描述了基于前向搜索的监控推理机。实际运行表明,该系统提高了整个生产流程运行的安全性,减少了安全事故的发生。     

基于 GBDT 的铁路事故类型预测及成因分析

运用数据挖掘技术进行铁路事故类型预测及成因分析, 对于建立铁路事故预警机制具有重要意义. 为此, 本文提出一种基于梯度提升决策树(Grandient boosting decision tree, GBDT)的铁路事故类型预测及成因分析算法. 针对铁路事故记录数据缺失的问题, 提出一种基于属性分布概率的补全算法, 最大程度保持原有数据分布, 从而降低数据缺失对事故类型预测造成的影响. 针对铁路事故记录数据类别失衡的问题, 提出一种集成的GBDT模型, 完成对事故类型的鲁棒性预测. 在此基础上, 根据GBDT预测模型中特征重要度排序, 实现事故成因分析. 通过在开放数据库上进行实验, 验证了本文模型的有效性.     

基于路网结构的城市交通事故短期风险预测方法

城市交通事故一般都发生在公共道路上,然而现有的交通事故风险预测算法都通过对预测区域进行规则网格化来确定预测空间单位,导致预测精度不高且实用价值较低。本文将道路路段作为预测单位,采用图卷积和长短期记忆网络,构建了一种基于路网结构的城市交通事故短期风险预测方法(traffic accidents risk prediction based on road network,TARPBRN)。该方法能对指定路段短期内的交通事故风险进行预测,从而可以有针对性地进行治理,减少交通事故的发生。本文使用杭州市西湖区的交通事故数据对模型进行了训练,并与4种常用的计量经济学模型和3种已有的深度学习预测算法进行了对比。实验结果证明本文算法在准确度、正确率和漏报率等方面都优于已有算法。     

遥感技术在环境污染监测中的应用

环境污染遥感监测技术具有监测范围广、速度快、成本低,且便于进行长期的动态监测等优 点,是实现宏观、快速、连续、动态地监测环境污染的有效高新技术手段。介绍了应用于环境污染监 测的可见光、反射红外遥感技术、热红外遥感技术、高光谱技术以及微波遥感监测技术,并着重阐述 了遥感监测技术在水环境污染、大气环境污染中的应用。最后,指出了我国环境污染遥感监测技术 存在的问题和发展趋势,建议尽快发展我国的环境污染遥感监测技术,以满足我国环境污染监测的 需要。     

基于状态向量的危化品事故分析方法及应用

危险化学品行业属于高危险性行业,各类爆炸、火灾、泄漏和中毒事故时有发生.传统的基于因果关系的事故链分析方法受限于传统安全工程所依赖的技术基础和假定无法适应于今天所建造的复杂系统.本文以事故致因理论为基础,分析危化品事故形成的主要影响因素,构建了危化品事故状态向量,全面描述导致危化品事故发生的因素,并基于构建的状态向量进行危化品事故分析预测应用.利用高维向量对事故状态进行了定义,尽最大可能考虑了造成事故发生的众多因素,并利用支持向量机学习算法,建立事故预测模型.对已掌握的危化品事故进行的样本实验表明,本文提出的危化品事故预测方法,可有效快速的甄别事故状态,对危化品行业事故的预测预防具有积极意义.     

基于Gradient Boosting算法的ERMS辐射数据预测

影响核辐射监测站点辐射监测HPIC剂量率实时数据准确性的组成因素多且复杂,如自然因素的降雨、温湿度、风向及太阳辐射等,客观因素的设备异常及放射性状况等;以致在实际应用中发现辐射监测状态异常时,很难分析出是什么原因导致的监测数据偏离.结合ERMS海量历史辐射序列监测数据,深入挖掘降雨、温湿度、气压、风向、太阳辐射天顶方向电子量及周边各站点辐射数值等特征因子集,基于Gradient Boosting算法（简称GB算法）建立起HPIC剂量率辐射数据的在线预测模型,有效融合自然特征因子,降低了自然因子对HPIC剂量率辐射监测数值异常的分析及判读的干扰作用,提高了对ERMS辐射异常发现的辅助判断能力及维保效率.     

基于ZigBee的矿井环境监测及人员定位系统设计

针对煤矿井下环境复杂、瓦斯爆炸事故频发、矿难事故搜救难度大等问题,设计一种基于ZigBee的矿井环境监测及人员定位系统。通过传感器采集井下温、湿度和瓦斯浓度等环境参数,采用CC2530构建数据传输及人员定位网络,将RSSI测距定位技术和三边定位算法相结合,实现井下工作人员的实时定位。根据井下环境的特点,采用均值滤波算法对RSSI值进行修正,提高了定位精度。实验结果表明,该系统环境参数监测准确、网络通信通畅可靠、人员定位精度较高,可满足煤矿安全生产管理及矿难事故搜救的需要。     

煤矿事故案例的安全职能分析及数据库系统设计

指出煤矿事故案例的安全职能是加强人员安全意识、促进安全政策的落实、为事故应急处理提供参考、预测矿井危险性、促使决策者加大安全投入、利于形成安全理念、促进新技术及装备的开发和应用;分析了煤矿事故案例数据库系统的结构、功能及开发方式。该数据库系统的建立实现了煤矿事故案例的共享检索和高效管理,下一步将深入研究该系统的事故处理措施智能提取、事故危险性预测等功能。     

基于云计算的煤矿安全监测预警系统研究

针对传统煤矿安全监测系统存在无法提前预测井下事故等问题,提出一种基于云计算的煤矿安全监测预警系统,介绍了云计算、SaaS、数据挖掘等相关技术,并详细阐述了系统总体架构及云数据中心的设计。该系统可以有效地预报井下瓦斯事故、机电事故、火灾事故、水害事故等,降低发生安全事故的风险。     

A multigrid method for the estimation of geometric anisotropy in environmental data from sensor networks

This paper addresses the estimation of geometric anisotropy parameters from scattered spatial data that are obtained from environmental surveillance networks. Estimates of geometric anisotropy improve the accuracy of spatial interpolation procedures that aim to generate smooth maps for visualization of the data and for decision making purposes. The anisotropy parameters involve the orientation angle of the principal anisotropy axes and the anisotropy ratio (i.e., the ratio of the principal correlation lengths). The approach that we employ is based on the covariance Hessian identity (CHI) method, which links the mean gradient tensor with the Hessian matrix of the covariance function. We extend CHI to clustered CHI for application in data sets that include patches of extreme values and clusters of varying sampling density. We investigate the impact of CHI anisotropy estimation on the performance of spatial interpolation by ordinary kriging using a data set that involves both real background radioactivity measurements and a simulated release of a radioactive plume.     

基于电力载波的远程抄表电能表的设计

设计了基于电力载波的远程抄表电能表,计量准确度高,实现了数据远程传递、防窃电功能报警、断电数据保存及液晶显示计量信息等功能.整个系统设计集成度高,硬件电路稳定可靠,系统控制软件实时可靠,使得采用PL3201SOC芯片架构的电能表的功耗更低,计量准确度较传统的电子式电表更高,远程抄表功能便于集成化管理各用户电能数据,能做到实时监测电能信息,防止窃电事故和电网异常事故的发生.