天津电网严重故障条件下的安全稳定分析及对策

对天津500kV及220kV电网进行了静态和暂态安全稳定分析,并对天津地区110kV并网电厂进行了暂态安全稳定分析,并针对天津电网在电网结构及元件方面存在的不安全因素,提出解决措施。     

石英砂垫层在臭氧生物活性炭工艺中的应用

我国饮用水水源不同程度地存在着污染情况，这 对以去除浊度和细菌为主的常规处理工艺来说，往往 很难使出水达到不断提高的饮用水水质标准的严格要 求.因此，采用饮用水深度处理工艺已显得越来越必 要川.然而在当前深度处理的流行工艺臭氧一生物活 性炭工艺中，随着生物活性炭     

交通流量的预测仿真

从城市交通规划的角度出发,根据交通流的特性,建立了基于广义回归神经网络的交通流预测模型和基于跟驰理论的仿真模型,并将此模型应用于天津市外环线的某路口,预测了该路口未来某高峰时刻的交通流量,模拟仿真了其交通运行特性,为今后该路口的交通规划和管理提供了直观、科学的数据.     

城市供水管道失效后果评价模型

为评价城市供水管道发生事故关阀后管网的运行状态,建立了供水管道失效后果评价模型.该模型为二级评价模型,以影响区流量减少情况、非影响区流量减少情况及压力降低情况为3个评价指标;评价模型中所有变量都是节点的属性值,从而易于借助水力模型取值;供水管道失效后果评价模型基于供水管道失效水力模型构建,该水力模型综合运用节点流量初次重分配、节点流量压力驱动自适应调整的方法,并以遗传算法求解.将模型在算例管网中模拟实验,模型应用效果良好,并且根据模型模拟结果,能有效分析管网中阀门布置的合理性及管道担负的角色,可有针对性地提出降低管道失效后果的措施.     

基于WebGIS 的犯罪空间分析应用技术

通过对犯罪数据的分析,结合相关犯罪理论,总结和归纳了以犯罪热点分析、四色预警分析和串案轨迹分析为主的犯罪空间分析技术和模型,利用地址匹配技术实现海量犯罪空间数据的可视化,将地图分块切割分级显示技术即地图瓦片缓存(Tile Cache)技术和Ajax技术与WebGIS平台的强大功能结合起来,提出并设计了基于浏览器/服务器(B/S,Brower/Server)模式的面向服务的犯罪空间分析系统的体系结构和功能模块,并据此建立了某市犯罪分析系统。实践表明,基于WebGIS的犯罪空间分析系统的建立为公安部门驾驭社会治安、打击犯罪提供了高效便捷的工具,具有很好的实用性。     

基于Modbus的发电机组监控软件设计

目前,发电机组多采用控制器作为监控设备,针对控制器在监控过程中操作繁琐、读取数据单一、屏幕显示不友好等问题,提出了一种通过操作上位机软件控制发电机组的策略。以Modbus作为通信协议,利用可视化开发环境Visual Basic 6.0作为开发工具,设计了发电机组监控软件。对监控要求、软件的整体设计方案、体系结构以及各部分功能的实现进行了详细阐述。结果表明,该软件能够实时、动态、准确地显示发电机组的各类参数,同时也可以向发电机组发出请求,从而控制发电机组。监控软件在节省成本、操控方法、界面显示、维修维护方面有很大优势,而且通过数据库可以实现随时读写和存储数据的功能。     

环状管网模拟余氯衰减模型

在环状管网反应器中模拟配水管网余氯衰减模型，考察了初始氯浓度、流速、管径和pH对余氯衰减系数的影响。通过大量的试验数据经拟合比较发现，一级衰减模型可以很好地预测实测值，该模型预测余氯衰减的相关系数〉0．95，模拟精确度能够满足实际工程需要。初始氯浓度、管径、pH与衰减系数成反比，流速与衰减系数成正比。在普通铸铁管中，管径越大则衰减系数受流速的影响越小，受pH的影响越大；余氯的衰减主要发生在与管壁的反应中，pH是影响普通铸铁管中余氯衰减的主要因素，适当调节出厂水的pH值是改善管网水质的有效手段。     

饮用水处理中活性炭选择的试验研究

针对特征原水水质,选取5种不同种类的活性炭进行了最优活性炭种的筛选研究.试验结果表明：活性炭的吸附性能指标和动态试验是评价其吸附性能的有效方法;从形成生物活性炭的角度考虑,利用电镜技术评价活性炭对微生物的适用性是必要的.通过分析5种活性炭的吸附性能指标值,并结合电镜观察和动态试验结果,确定强度较高、表面粗糙（适于挂膜）的柱状炭C是最优炭种.     

滦河源水的深度处理技术研究

针对滦河源水水质，在常规处理的基础上分别进行了生物活性炭和臭氧生物活性炭两种深度处理工艺的对比试验。结果表明，普通生物活性炭和臭氧生物活性炭两种深度处理工艺均能有效改善常规工艺的出水水质，经过色质联机检验，水中各类微量有机物的种类和含量均有了显著降低。相比较而言，臭氧生物活性炭对有机物具有更高的去除率，对氨氮的平均去除率为58．3％，对CODMn的平均去除率为58％，对UV254的平均去除率为62．3％，对TOC的平均去除率为51．6％，对分子质量为1～5ku有机物的去除率〉60％，对分子质量〈1ku和分子质量〉5ku的有机物去除率〉30％。     

基于Seq2Seq模型的港口进出口货物量预测

港口进出口货物吞吐量是反映港口业务状况的重要指标,其准确预测将给港口经营管理人员进行决策提供重要的依据.利用机器翻译领域的Seq2Seq模型,对影响港口进出货物量的多种因素进行建模.Seq2Seq模型可以反映进出口货物量在时间维度上的变化规律,并且可以刻画天气、节假日等外部因素的影响,从而进行精准预测.Seq2Seq模型包含两个由循环神经网络（LSTM）组成的编码器和解码器,能够捕捉长短期时间范围内集装箱变化趋势,可以根据历史进出口货物量预测未来一段时间的货物量信息.在真实的天津港进出口集装箱数据集上进行了实验,结果表明Seq2Seq模型的深度学习预测方法效果优于传统的时间序列模型以及其他现有的机器学习预测模型.