电力作业现场安全智能管控技术研究及应用

随着国内电网建设结构日趋复杂和新技术、新设备的大量应用,目前在电网运检、基建施工过程中存在运 维设备多、施工周期长和涉及面广的特点,现有的安全管控手段已不能满足现阶段电力建设要求,只有在电力生产建 设中进行安全防范和督查的全覆盖,加强对分散、临时、协作等作业项目的安全管控力度,才能有效做到安全监管和 安全预控.电力作业现场安全智能管控监控通过软件B/S架构实现,基于图像识别的人工智能、物联网、边缘计算等 技术手段,分析生产过程中的监管要求,设计工作区人脸识别、安全帽佩戴、工作着装、现场火情等在线监测项目, 将解决监管体系力量薄弱、全过程监管缺乏、管控智能化水平低的难题.系统将有效提高电力作业现场的智能管控水 平,保障电力安全生产的顺利实施.     

考虑温度影响的基于超声回波幅度谱的钢构件应力检测

为了提高利用超声回波幅度谱检测钢构件应力的适用性,对温度影响进行研究。从温度变化导致的超声波波速变化和构件热胀冷缩两个方面考虑,提出了温度影响的修正公式。根据修正公式,开展了温度修正因子标定试验,试验结果表明,温度对应力检测的影响主要体现在对波速的影响上。在此基础上进行了考虑温度影响的钢构件单向绝对应力检测试验,对该方法的准确性和精确度进行了验证;最后探究得出高温影响下超声信号衰减的主因,即温度升高导致钢构件内部粒子热运动加剧,传播介质传递波的能力减弱。     

一个基于hadoop的并行社交网络挖掘系统

最近几年,以微博为首的社交网络迅猛发展,这些平台上包含了网民对于时事热点的观点,对生活和人际关系的看法等大量有价值的信息和资源。由于微博数据非常庞大又难以获取等困难,如何有效地对社交网络进行数据挖掘,是近两年数据挖掘研究的重点和热点。本工作设计和实现了一个基于Hadoop的并行社交网络挖掘系统,包含了分布式数据库,并行爬虫,并行数据处理和并行数据挖掘算法集,可以有效地获取和分析挖掘海量的社交网络数据,为社团分析,用户行为分析,用户分类,微博分类等工作提供支持。