基于RPN和FCN的电力设备锈迹检测

针对电力设备在高温、高压、高流速条件下长期连续运行发生锈蚀隐患难以及时发现的问题,提出一种基于区域建议网络与全卷积神经网络相结合的对无规则锈迹进行检测的方法RPN-FCN。首先使用区域建议网络生成带锈迹的候选区域,然后对锈迹候选区域进行全卷积操作,从而在像素级别进行精确的分类定位。通过实验对比,结果表明本文提出的方法对于无规则的锈蚀检测更加准确有效。     

基于流域的县级单元河流水权确权分配

河流水权确权是水资源高效利用的重要措施。基于Hydro30全球高精度河网,以青海省县级行政单元为基本确权单元,提出了确权单元多年平均径流量、多年平均生态环境需水量、未来需水量预测、用水总量控制红线划定等计算和分配方法。首次将河流生态环境需水量分为河流最小生态环境需水量和河流适宜生态环境需水量;利用分解比例法和需水量调节法划定了确权单元用水总量控制红线;基于用水总量控制红线、未来需水量、河流水资源可利用量和地下水取水量确定了确权单元的取水权;确权单元内各条河流的取水权根据尊重历史用水与现状用水原则、生态公平原则、公平与效率原则、可持续利用原则、优化配置原则等综合确定。对于河流自产水量不能满足用水需求的确权单元,在取水量上限为用水总量控制红线的前提下,确权单元可以利用流域内上游过境水。获得了青海省46个确权单元2020年和2030年河流最大取水权和适宜取水权(以西宁市河流水权确权为例)。首次在县级单元对河流取水权进行了确权,可为其他地区河流水权确权提供借鉴。     

基于社团信息传播能力分析的微博舆情热点监测

在分析微博舆情热点监测研究局限的基础上,从信息传播角度提出一种基于社团信息传播能力分析的微博舆情热点监测方法。该方法首先基于微博用户间信息交互构建微博信息交互网络;然后采用快速Newman社团发现算法挖掘信息交互网络中的信息传播社团;最后根据用户传播影响力和用户间交互紧密度对社团的传播能力进行评估,并通过对具有较强信息传播能力社团中信息交互的监测实现微博潜在舆情热点的挖掘。实验结果表明,微博信息传播社团的信息传播能力与热点微博信息在社团中的真实传播效果具有较高的拟合度,通过对强传播能力社团中信息交互情况的实时监测,可发现潜在舆情热点信息。     

煤层注氮驱替甲烷促排瓦斯的试验研究

〖HT5H〗摘〓要：〖HT5K〗实验室研究了山西阳泉无烟煤在30 ℃恒温下注入N2对吸附平衡煤样中CH4的竞争吸附解吸特性,结果表明混合压力高于225 MPa后,CH4吸附量开始下降。在阳泉煤业集团石港矿业公司井下进行了煤层注氮驱替甲烷促排瓦斯的试验研究,结果表明,注氮16 h后距离2 m以内的钻孔自然排放纯瓦斯流量提高了2倍以上,煤体解吸气体中CH4浓度由9729%减小到7966%,氮气浓度由080%增加到1319%,煤层瓦斯含量由977 cm3/g减少到868 cm3/g,起到了预排瓦斯的效果。     

电力数据通信网端到端网络主动测量系统的设计与实现

随着湖南电力数据通信网的迅速发展,端到端的网络测量方法对于网络运维越来越显重要。传统基于SNMP和NETFLOW的被动测量手段不能获得与用户体验密切相关的重要网络参数如可用带宽、HTTP首页下载时间、POP3邮件接收响应时间等。大规模网络主动测量系统在国外有不少应用,在国内尚无较大规模应用的案例。为了提高湖南电力数据通信网整体运维水平,实现端到端的网络测量技术,文中设计并实现了电力数据通信网端到端网络主动测量系统。文中对系统的体系结构、任务调度方法、探针设计、系统的部署方法等进行了详细论述。该系统的实际测量结果表明,该系统可以提供准确和有效的测量结果,测量结果对网络优化和网络改造具有重要的参考价值。     

依靠科技进步促进煤炭生产

介绍了平顶山煤业集团公司依靠自己的技术力量和外部科研单位的合作，解决生产解决生产技术难题，促进生产稳步发展，企业素质不断提高的作法与经验。     

吸取事故教训治理瓦斯灾害

本文全面总结了十矿“5．21”事故后平煤（集团）公司如何强化瓦斯治理，搞好瓦斯抽放的作法和经验，并对今后瓦斯抽放工作进行了展望。     

高瓦斯综采工作面的瓦斯综合治理

分析了高瓦斯综采工作面瓦斯来源和采空区瓦斯流动规律，认为对高瓦斯综采工作面的瓦斯应用加强常规技术管理和采取特殊技术措施的综合治理的方法，特殊技术措施包括：本煤层瓦斯抽放、利用尾巷排放或抽放上隅角瓦斯，利用顶板巷或高抽孔抽放瓦斯。     

基于分维处理的单通道阵列频率与角度联合估计

针对现有无源单通道阵列频率与角度联合估计算法的信号采样时间较长以及运算复杂度较高等问题,提出了分维处理的频率与角度联合估计算法.其信号采样数据由时域采样数据与空域采样数据构成,前者来自于对参考阵元的多次采样,后者来自各阵元.仅对时域采样数据进行处理即可得到各信源的频率估计值;然后基于空域采样数据以各频率估计值为搜索频率,估计出各频率对应的空间谱,再利用频率误差与角度误差的关系以及方向矢量与噪声子空间的正交性从各空间谱中提取出与各频率估计值对应的角度估计值.与已有算法相比,该算法采样时间较短,复杂度较低,且直接对采样信号进行处理,避免了信号失真.理论推导与仿真分析证明了该算法的有效性.     

一种基于深度学习的移动端人脸验证系统

作为一种新兴的身份验证技术,人脸验证广泛应用于门禁、考勤等需要身份验证的场合。本文综合考虑移动端人脸验证的需求与生产环境,以及现有人脸验证算法的效率和可移植性,设计并实现一种基于安卓系统平台的人脸验证系统。该系统能够离线部署于搭载安卓系统的移动端设备,通过摄像头获取人脸图像并在本地进行图像的数据处理完成人脸验证工作。在算法上,该系统采用深度卷积神经网络进行图像处理与人脸特征向量提取以提高人脸验证的准确率。在实现上,通过联合编译Java和C+〖KG-*3〗+代码提高算法运行效率以适应深度学习算法在移动端的应用。实验表明,本系统能够在确保准确率高达97.16%的前提下快速完成人脸验证流程,基本满足工业化应用需求。