淮河流域夏季旱涝前兆信号及预测

淮河流域旱涝频繁,寻找旱涝前兆信号并建立预报机制意义重大。依据淮河流域1968-2017年的降水、太平洋海温和欧亚大陆范围内的500 h Pa高度场资料,利用改进的Z指数法评定了淮河流域近50年来夏季旱涝的等级,寻找了影响流域降水的海温和大气压高度前兆信号,以其为预测因子,建立了流域夏季旱涝指标值预测的数学模型。结果表明:淮河流域旱涝灾情严重,呈现出南涝北旱的特征,旱灾有微弱的下降趋势,涝灾相反;海温前兆信号关键区位于千岛群岛、菲律宾海域到中太平洋地区以及Nino4区,500 h Pa高度场前兆信号关键区域分布于东西伯利亚山地、东欧和西西伯利亚平原以及西亚地区;利用逐步回归法建立的方程,具有较好的预测精度和实用性,能够对淮河流域夏季降水的旱涝指数进行预测,可为流域旱涝监控和预测提供支持。     

医用牙周组织引导再生胶原材料的特性

用酶消化法从牛腱中提取出胶原蛋白，采用涂复法制成胶原膜材料，将该膜用０．２５％的甲醛交联后得到用于牙周组织引导再生的材料．在对胶原材料进行物理、化学性能测试后表明：该材料的力学性能超过国外同类制品并具有较好的吸水性，而且胶原材料的羰基、羧基、羟基和胺基等主要结构基团依然存在经体外胶原酶和体内肌肉包埋降解吸收观察，材料在体外约２４０小时降解完全，降解产物为羟脯氨酸，体内吸收时间为６０天左右．对该材料进行生物学评价后证明：该材料无三致反应和其它毒副作用，无热原和过敏反应及溶血现象等，生物相容性优良．因此，该材料可用于牙周组织引导再生术及更广泛的生物隔膜技术中．     

油气管道穿越水体工程环境影响及措施分析

文章分析了油气管道穿越敏感河流的主要方式及其环境影响。在此基础上，针对环境影响最大的大开挖方式，介绍了国内、国际主要环境保护措施。最后提出了改进我国管道穿越河流施工的若干建议。     

高炉喷吹煤粉配加兰炭的回旋区燃烧数值模拟

为了探究喷吹煤粉配加兰炭后回旋区燃烧特性的变化,构建了同时考虑粒径分布和燃料成分差异的数值模型,对温度场、组分浓度场、颗粒轨迹及燃尽率进行分析。研究表明,配加兰炭后,由于挥发分含量降低、平均粒径增大,导致着火位置延后、燃尽率略有降低。配加不同兰炭后对比发现,燃料平均粒度较大但其粒径分散性好,50μm以下颗粒占比大时,整体燃尽率反而较高。随着燃料粒径的增大,预热阶段升温变慢,燃烧阶段比表面积变小,轨迹分散性变差,颗粒聚集处氧气相对匮乏等因素共同导致燃尽率降低,且在50～75μm处急剧下降。通过燃料优选与配加,提高整体挥发分含量,增加50μm以下小粒径颗粒占比,是未来喷吹燃料优化的一个方向。     

基于Simulink的航空自导深弹空中弹道仿真研究

为优化航空自导深弹的空中弹道,文中给出了其空中弹道的数学模型,利用Sireulink工具箱建立了其空中弹道的仿真模型,并给出了使其空中弹道最优所需满足的条件,通过对仿真结果的分析,得到了影响其稳定性、入水角以及入水时间的主要因素,为航空自导深弹伞衣配置和投弹参数的选择提供了理论依据.     

基于YOLOv3算法的危险区域工人识别

土木工程施工现场是一个复杂多变且事故发生率较高的作业环境,同一个工程场地存在着多个危险区域。对该区域传统的管理方式是派专职人员进行看守和管理,这种人工管理的方式易出错且不能够及时发现人员的进入情况。对于动态危险区域,操作人员在操作机械的同时还要兼顾周围环境情况,这不仅会降低工作效率且不利于发现该区域存在的工人。为了解决这个问题和提高监管的效率,计算机视觉的融入将会是很好的选择,该方法首先需要根据相关规章制度去确定危险区域,然后在合适的位置布置摄像头,最后运用YOLOv3(You Only Look Once,是一种快速和准确的实时对象检测算法,发展到YOLOv3实现了算法上的突破,在精度和速度上也实现了质的飞越)目标识别算法实现智能监管。本文介绍了该算法的基本原理和具体的目标识别实现途径,并针对危险区域的范围不同设计了两种训练集的制作方式,最后用实验去验证该方法的可行性与准确性,结果表明,该方法对于工人的识别具有较高的正确率,故把该方法用于危险区域的工人识别将会大大降低事故发生概率,弥补了单纯人工监管的缺陷,丰富了安全管理的手段。     

多沙河流中石油类污染物迁移的一维数学模型(Ⅱ-解吸模型)

本文建立了一维河流石油类污染物“解吸为主”的动态水质模型。模型方程中考虑了河流悬移质、推移质泥沙和底泥与石油类之间发生的吸附\解吸的动态过程，以及河流弥散作用对石油类污染物在多沙河流中迁移的影响。模型还考虑了底泥解吸与泥沙解析在速率上的差别，使模型更加精确实用。运用拉普拉斯变换，求得了模型方程法的解析解。用室内烧杯试验的方法确定出了研究区域内的污染底泥解吸常数kdw；结合室内水槽动态试验，对解吸模型进行了验证。结果表明，该模型能够较好地描述一维多沙河流污染沉积物中石油类污染物的解吸过程。     

原油储罐油水界面测量方法的研究及应用

为精确测量原油沉降罐油水界面和乳化带宽度并实时监测其动态变化,确保沉降时间,满足正常脱水的工艺要求,本文采用时域介电谱技术和分层神经网络建模的方法,通过辨识油水混合物的不同模式而准确地测量油水界面的变化趋势和乳化带的宽度,进而为原油脱水和储罐油量计量提供可靠的依据.现场应用结果表明,该测量方法提高了原油储罐动态油量计量的精确性和实时性,适用于油田联合站A动化盘库系统.     

数据驱动的工业智能：现状与展望

新一代人工智能的迅猛发展,正在深刻影响全球新一轮工业革命。数据要素作为数字经济时代的核心要素,在智能制造应用需求和新一代人工智能的融合推动下正释放巨大价值。数据驱动的工业智能,尤其是以深度学习为代表的工业智能研究前沿,成为学术界和产业界的关注焦点。鉴于此,从工业数据全生命周期中数据预处理、数据建模、数据分析应用等各个关键环节出发,从各维度分析了数据驱动的工业智能,尤其是基于深度学习的代表性新理论与新技术。同时,深入探讨了面向智能制造的典型应用。最后,指出了数据驱动的工业智能研究领域面临的挑战和未来发展方向,这将为基于新一代人工智能的工业智能这一新兴交叉研究领域的发展,提供重要的理论与技术支撑。     

数字化工厂在智能电表自动化生产线中的应用研究

智能电表的生产仍采用传统模式,大部分制程采用人工作业,自动化程度整体水平较低,产品质量得不到保证。针对这些问题,以某公司V5.8智能电表为例,基于数字化工厂技术,设计自动化生产线,运用Catia三维建模软件进行生产线整体三维建模,运用数字化仿真软件Delmia进行机器人运动仿真与干涉分析,并对生产线整体进行生产节拍优化。对比该型号电表前后生产线生产状况验证设计方案可行性,证明数字化工厂技术在制造业领域的良好应用前景。