基于时序InSAR监测的VMD-SSA-LSTM矿区地表形变预测模型研究

矿区地表形变引起的滑坡、塌陷等灾害对矿山安全生产造成了极大影响,因此对地表形变进行预测对于矿山安全开采和灾害预警预报具有重要的现实意义。采用时序InSAR技术获取矿区面域式地表形变数据,结合变分模态分解算法(VMD)对其进行分解,通过构建麻雀优化算法(SSA)与长短期记忆神经网络(LSTM)相结合的预测模型,对分解后的形变分量进行综合预测;以云南省玉溪市大红山矿区为例,利用该模型对其地表形变进行了预测,结果表明：VMD算法在一定程度上可以解决矿山地表形变数据时序特征复杂且难以直接分析判别的问题;SSA-LSTM预测模型通过智能搜索算法自动寻找预测网络模型超参数,有效减少了人为因素对模型预测效果的干扰,模型预测结果的决定系数R²均大于0.96;同时,该模型采用“多维输入”的方式训练模型,提高了训练效率;该模型在预测精度、训练效率等方面均取得了较好的效果。采用VMD-SSA-LSTM预测算法对时间序列InSAR监测下的形变数据进行分析能有效预测矿区地表形变,可为矿山安全生产管理提供参考。     

基于GM(1,1)模型的地表拦洪坝沉降预测

地表拦洪坝不均匀沉降可严重影响拦洪坝水库的安全,给矿山带来安全隐患,因此合理预测地表拦洪坝水库的沉降值,对矿山安全生产具有重要的意义。运用灰色理论的GM(1,1)模型对拦洪坝附近监测点累积沉降值进行预测,并与实际监测数据对比,结果表明,该模型在地表拦洪坝沉降值预测中有一定的适用性和科学合理性。运用该模型对监测点6~9月份的沉降值进行预测,得到拦洪坝监测点沉降值的趋势,对矿山安全生产具有一定的指导意义。     

基于灰色时序模型的蒸馏装置腐蚀预测

利用灰色GM(1,1)模型预测蒸馏装置腐蚀的宏观变化趋势,再利用时间序列模型对灰色模型的预测误差进行预测.利用灰色时间序列组合模型对蒸馏塔塔顶换热器入口分布管弯头的管壁厚度进行预测并与实际测量值进行比较,该模型比仅用灰色模型预测效果更好.最后利用灰色时序模型对弯管使用寿命进行了预测,为设备检修提供参考依据.     

煤层气压裂中支撑剂沉降模型的对比与优选

水力压裂过程中涉及到众多固液两相流问题,如使用压裂液将支撑剂输送至地层、压裂液返排时对支撑剂的携带等。由于目前使用的支撑剂密度多大于压裂液密度,支撑剂在随压裂液运动的同时会发生沉降。支撑剂在压裂液中的沉降速度直接关系到现场的工艺设计,因此有必要对支撑剂沉降进行深入研究。目前煤层气压裂主要为清水压裂。针对清水压裂,对常用支撑剂沉降模型的计算值与实验数据进行对比,最终优选出与实际符合最好的支撑剂沉降模型。     

基于HMM算法的矿山水灾害链复杂演化网络模型构建及应用

矿山水灾害可视为由各种相互联系的因素构成的复杂系统,通过研究矿山水灾害链中节点事件对演化过程的影响,可为矿山断链减灾提供依据。采用灾害链理论结合复杂演化网络模型,提出了灾害节点演化性子模型、灾害节点影响度子模型、灾害节点重要度子模型、灾害综合中心性模型4个子模型,利用HMM算法对子模型进行优化,构建了基于HMM算法的矿山水灾害链演化网络模型;参照前人的案例分析结果,对比分析矿山水灾害链演化网络模型的可靠性,结果表明：该模型能更有效地分析出各节点事件对整体灾害链演化的影响程度,推算出最有可能发生的矿山水灾害演化链,从而为矿山灾害链的风险分析以及断链减灾提出更合理的建议。     

汽车涂料污染实验模型的构建与应用

介绍了目前汽车涂料污染的现状和主要类别,然后进一步通过分析污染原理建立了几种标准化的实验模型。最后通过实际案例展示了从机理分析、模型选择、参数设置到结果评价的涂料污染标准化模型应用的整个流程。     

基于边缘云的在线监测系统模型构建与实现

介绍了基于边缘云的城市轨道交通在线监测系统模型,模型由线网级-线路级-车站级三级架构组成,在线网控制中心设置云平台中心服务器,在线路控制中心设置后备服务器作为边缘云节点。当平台主干网或云中心设备出现故障时,在线监测系统将通过边缘云后备服务器实现线路降级运行。边缘云架构能有效减轻城市轨道交通数据传输压力,满足城市轨道交通实时性要求。在线监测系统主要包括设备监测、状态评估、辅助决策等功能,为运营企业实现科学管理提供依据,提高了运营企业的管理水平。广州地铁某线应用供电设备在线监测系统,对供电设备进行实时监测和综合评估,有效提高了运维效率。     

基于BIM模型轻量化的协同应用平台研究与实践

为了推广BIM技术在项目中的落地应用,助力企业数字化转型,研究BIM模型轻量化的协同平台应用已成为BIM技术发展的重点方向.针对BIM模型无法满足多样化应用场景的问题,从实际需求出发,开展平台研发,打破模型文件格式转换、BIM轻量化、工作流程控制等各环节之间的壁垒,实现web端、移动端的多端交互应用.在工程应用中深化了...     

基于云模型的巷道顶板稳定性模糊评价与应用

采场巷道岩体结构复杂,局部应力高度集中,顶板失稳破坏现象时有发生,对井下工作人员及设备造成了很大威胁,因此开展巷道顶板的稳定性评价研究十分必要.选取巷道结构特征因素、岩体质量因素、工程环境因素等评价指标,构建了具有模糊性、客观性的稳定性评价指标体系;利用云模型代替隶属函数,构建了基于云模型的巷道顶板稳定性模糊评价模型....     

基于半生命周期理论体系末端防治评估模型的建立与应用

末端防治处理技术的设计是为了尽量减少在自然大气系统中排放未经处理的废气对环境的影响。不同的防治处理方案具有不同的性能特点,对环境的影响也不同。本研究采用基于半生命周期理论体系的评价方法,对选定的生产型企业末端防治处理设施进行评价。结果表明,经过末端防治处理设施处理过的A企业废气年光化学臭氧潜势值(143.83 kg)与末端处理设施电耗所造成的年光化学臭氧潜势值(923.52 kg)之和是远大于未经过末端防治处理设施的A企业废气年光化学臭氧潜势值(181.99 kg)。也就是说当企业排污量较低时,即使选择了某末端防治处理技术仍可达标,但是从环境效益角度看该处理技术其实对环境造成了更大的损伤。因此,本研究提出一种针对末端防治处理技术的评估方法,希望可以协助企业选择有环境效益的末端防治处理技术。     

基于Active X对象模型树的参数化绘图技术的研究与应用

针对参数化绘图开发技术上的问题 ,对ActiveX对象模型树作了深入的研究 ,论述了ActiveXAutomation技术在AutoCAD二次开发中的优越性。并将其应用于机械产品的开发之中 ,解决了产品的结构设计与参数化绘图相脱节的问题。采用ActiveX技术可以使参数化绘图更加容易、方便。     

基于云模型的新加氢工艺安全评价体系的研究与应用

近年化工行业迅猛发展,新工艺的投产和使用,带来许多生产安全问题.为科学判定新工艺的安全评价等级,以新加氢工艺为例,建立基于云模型的安全评价体系.首先,构建新加氢工艺评价指标体系,采用AHP法计算各指标权重值,利用熵权法对权重值进行修正;其次,运用逆向云发生器求出二级指标特征参数,计算一级指标和综合云的特征值;使用正向云...     

基于混合粒子群优化的异类多模型软测量方法研究与应用

基于异类组合预测模型可提高模型的预测精度及鲁棒性的思想,提出一种基于混合粒子群优化的异类多模型非线性组合软测量建模的新方法。即先分别用混合粒子群优化的径向基函数神经网络、最小二乘支持向量机及部分最小二乘算法对训练集训练得出子模型,然后将具有性能互补性的三个子模型的输出作为反向传播网络的输入得到最后结果。用混合粒子群优化的方法来选取径向基函数神经网络和最小二乘支持向量机的模型参数,该方法克服了常用的交叉验证法耗时与盲目性问题。三层反向传播网络具有无限逼近特性,使得整个组合预测模型具有更好的泛化能力和预报精度。将其应用于汽油调合系统中研究法辛烷值的预测,仿真结果表明,该方法是可行且有效的。