环保物联网探索——美欧环保领域怎样利用物联网

<正>近年来,物联网备受追捧,环保物联网是物联网在环保领域的延伸,美欧在环保物联网方面做了一些探索。美国MARVIN——富营养化监测和响应平台。美国佛罗里达海洋研究组织建设了MARVIN传感平台。MARVIN传感的目标主要是根据有害藻类富营养化相关水质变化提供即时的水质信息,其水质监测项目包括pH、溶氧量、水温、导电度、叶绿素浓度、浊度、硝酸盐及磷酸盐、水位、水流速与方向、水中光合辐射光能以及全光     

阶梯式溢洪道水平面上时均压强试验研究

通过模型试验研究了阶梯式溢洪道水平面的时均压强,结果表明:阶梯式溢洪道水平面上可能产生负压,负压主要位于水平面上距离阶梯凹角0.2～0.5倍水平阶梯长度处;整个阶梯式溢洪道水平面上最大负压位于2#或者3#阶梯上,掺气均匀段阶梯水平面上基本没有负压产生;阶梯水平面上的压强具有间隔相似性;单宽流量越大,水平面阶梯上压强最大值越大、最小值越小.     

优化的BP网络在抽油井故障诊断中的应用研究

抽油井故障诊断系统是油井系统产量的关键,为了更好更快地对当前油井系统进行诊断以保证石油的产量,人们利用各种各样的技术来完成这一目标。BP神经网络技术就是新兴的油井故障诊断手段之一,但是由于其容易陷于局部最优解、收敛速度慢以及泛化能力差等缺点,运用融入免疫算法浓度概念的遗传算法对BP神经网络进行优化,并将优化后的BP神经网络算法应用于抽油机现场的故障诊断过程中,结果显示优化后的BP算法有更高的诊断率,更快的运行速度,因而优化后的BP算法的寻找全局最优点的能力更强,收敛速度更快。     

基于模拟植物生长算法作业车间调度问题研究

为了有效且简单的实现车间作业调度问题,提出了采用模拟植物生长算法的求解方法。针对车间作业流程,确定评价作业分配效率的指标,在此基础上建立车间作业分配的数学模型。然后通过对实例的计算及与其他优化算法的比较分析,验证了模拟植物生长算法不仅可获得最优解,求解效率也较其他算法得到了提高,是一种可行有效的方法。     

压阻掺杂浓度对高gn加速度计动态性能影响

采用有限元方法研究在不同压阻工作温度下压阻掺杂浓度对高gn加速度计动态冲击性能的影响。结果表明：器件动态冲击响应是受迫振动与悬臂梁固有振动叠加的结果,且压阻灵敏度系数与工作温度成正比。当T〈20℃时,悬臂梁固有振动明显,并且,器件动态冲击响应峰值电压随着压阻掺杂浓度升高而降低;当r在20℃附近,峰值电压随掺杂浓度变化不明显;当T〉20℃时,随着温度升高,悬臂梁固有振动频率渐受压制,传感器动态冲击响应渐表现为受加速度冲击受迫振动,且峰值电压随掺杂浓度提高而增大。在1&#215;10”～1&#215;10^21cm^-3。范围内,在0,20,100℃时,峰值电压差值分别为2,0,9mV。     

改进的距离浓度免疫算法

针对现有免疫算法在抗体的评价形式和记忆库使用灵活性上存在的不足,提出了一种改进的距离浓度免疫算法.该算法采用实数编码,并引入了B细胞的概念,将B细胞对应于问题的解,抗体对应于解的适应度函数,采用距离浓度策略控制抗体的数量,同时在算法过程中动态使用记忆库.仿真实验结果表明,该算法编码形式灵活,计算过程简捷,能有效保证抗体在解空间的多样性,提高了寻优的收敛速度和从局部最小中逃逸的能力.     

FC-O2燃料电池氧气浓度可视化监测仪

日本岛津制作所出品,主要完成对燃料电池内氧浓度分布进行光学测量并实时显示。该装置基于新开发的氧浓度试剂和高速数据处理功能,实时掌握氧在燃料电池正极的消耗情况。由氧的使用情况,可找出燃料电池的问题及提高性能的线索,并可望用于优化结构、材质及发电条件等。     

无模型控制系统在丁辛醇装置中的应用

介绍了大庆石化公司化工二厂丁辛醇装置羰基合成反应器丙烯流量系统的无模型控制方案.工艺流程分析可知,该系统是一个大时滞、强干扰的复杂系统,在Honeywell公司的DCS控制下,许多环节不能实现自动控制.采用无模型控制方法对原DCS进行了改造,用无模型控制算法代替了DCS中的PID算法,制定了无模型控制方案.实际应用结果表明,该系统实现了闭环稳定控制,提高了产品的质量,创造了较高的经济效益.     

民用电化学一氧化碳（CO）气体传感器

炜盛电子推出了性能优越的民用电化学气体传感器ME2～CO,主要用于环境中C0的检测。该传感器利用电化学原理,结构设计上采用两电极的输出模式,将环境中的CO浓度转化为电流信号,能够及时检测出环境中CO气体的含量,起到及时预警的作用。     

基于自适应机制改进蚁群算法的移动机器人全局路径规划

针对基本蚁群算法在二维静态栅格地图下进行移动机器人路径规划时出现的搜索效率低下、收敛速度缓慢、局部最优解等问题,提出一种自适应机制改进蚁群算法,用于移动机器人在二维栅格地图下的路径规划.首先采用伪随机状态转移规则进行路径选择,定义一种动态选择因子以自适应更新选择比例,引入距离参数计算转移概率,提高算法的全局搜索能力以及搜索效率;然后基于最大最小蚂蚁模型和精英蚂蚁模型,提出一种奖励惩罚机制更新信息素增量,提高算法收敛速度;最后定义一种信息素自适应挥发因子,限制信息素浓度的上下限,提高算法全局性的同时提高算法的收敛速度.在不同规格的二维静态栅格地图下进行移动机器人全局路径规划对比实验,实验结果表明自适应机制改进蚁群算法具有较快的收敛速度,搜索效率明显提高且具有较好的全局搜索能力,验证了所提算法的实用性和优越性.