煤层瓦斯赋存特征及其关键地质因素影响研究

地质构造对瓦斯涌出有着明显的控制作用,以西山煤田屯兰煤矿为研究对象,通过分析煤层埋藏深度、围岩条件、水文地质、煤的变质程度、地质构造等地质因素的影响,发现断层是控制瓦斯赋存的关键因素。根据断层分布特征,将屯兰煤矿分为4个相对独立的地质单元,基于实测数据,分析了各地质单元内断层分布及其组合方式、局部小断层等对瓦斯赋存规律的影响作用,并以屯兰煤矿工作面瓦斯涌出量实测数据进行了验证。结果表明:屯兰煤矿煤层瓦斯赋存主要受埋深与NE方向断层的控制;区域构造对瓦斯赋存影响明显,断层及断层的组合方式使得矿井局部瓦斯含量出现异常;工作面瓦斯涌出量与地质构造存在密切的联系,在靠近大断层和局部小断层时瓦斯涌出量显著增加;地质单元的划分对地质构造复杂的煤与瓦斯突出矿井具有重要意义。     

智慧园区应急物资储备系统设计与应用

以上海化学工业区为例，依据园区应急管理需求，结合当前智慧园区发展趋势，设计了物资储备系统的整体架构，并从设计原则、目标、功能、数据库结构、储备模式等多个层面进行阐述。基于园区接处警平台，开发配套物资储备管理软件，利用数据库、GPS、GIS等技术手段，实现了应急物资动态管理、维保检测、紧急采购、转运监测等功能。研究成果强化了化工园区应急响应中心在物资储备中的主控地位，体现了物资储备智能化，应急处置科学化的特征，为智慧应急的发展做了有益的探索和尝试。     

基于DenseNet和卷积注意力模块的高精度手势识别

非接触的手势识别是一种新型人机交互方式,在增强现实(AR)/虚拟现实(VR)、智能家居、智能医疗等方面有着广阔的应用前景,近年来成为一个研究热点。由于需要利用毫米波雷达进行更精确的微动手势识别,该文提出一种新型的基于MIMO毫米波雷达的微动手势识别方法。采用4片AWR1243雷达板级联而成的毫米波级联(MMWCAS)雷达采集手势回波,对手势回波进行时频分析,基于距离-多普勒(RD)图和3D点云检测出人手目标。通过数据预处理,提取手势目标的距离-时间谱图(RTM)、多普勒-时间谱图(DTM)、方位角-时间谱图(ATM)和俯仰角-时间谱图(ETM),更加全面地表征手势的运动特征,并形成混合特征谱图(FTM),对12种微动手势进行识别。设计了基于DenseNet和卷积注意力模块的手势识别网络,将混合特征谱图作为网络的输入,创新性地融合了卷积注意力模块(CBAM),实验表明,识别准确率达到99.03%,且该网络将注意力放在手势动作的前半段,实现了高精度的手势识别。