活性铝土尾矿对砂浆力学性能的影响

以800℃煅烧活化后的铝土矿尾矿与粉煤灰共同替代20%的水泥,研究不同水胶比、不同尾矿掺量对砂浆力学性能的影响。结果表明:随着尾矿掺量的增加,水胶比的降低,砂浆的抗压强度和抗折强度呈增大的趋势,尾矿完全替代粉煤灰且水胶比为0.47时,砂浆拥有最优配比。水胶比固定为0.47时,尾矿完全替代粉煤灰的砂浆28d抗压强度和抗折强度分别达到最大的48.97MPa和7.9MPa,较未掺尾矿分别提升了23.28%和11.27%。表明活性铝土矿尾矿能够提高砂浆的力学性能。     

基于人工神经网络的供水管网爆管定位方法

供水管网发生爆管事故后,快速确定爆管位置,可以实现迅速抢修,有效降低事故的损失。针对爆管定位问题,本文基于人工神经网络(ANN),建立爆管位置与事故时压力监测点的压力变化率之间的非线性映射关系,构建了ANN爆管定位模型,并选取了一个供水管网案例,引入相关系数(R~2)指标评估模型的精度,验证了方法的可行性。此外,分析了不同监测点组合对模型定位精度的影响,发现监测点组合均匀分布在管网内部时,模型定位精度越高。     

基于自适应卡尔曼滤波的用水量预测和爆管诊断

管道爆管事故不仅造成大量水资源的浪费,还严重影响周围环境和居民的生产生活,因此需要开发实时的爆管预警方法。根据大连理工大学西山生活区水表实时上传的流量数据,采用自适应卡尔曼滤波器,进行了为期1年的日流量实时预测,并根据预测曲线和实测曲线的偏差来判断爆管事故的发生,实现爆管诊断过程。结果表明,卡尔曼滤波器的预测可以随实测曲线的趋势而变化,并且预测曲线始终在实测曲线的均值上下波动,预测曲线既可以抵抗突变值的扰动,又能较准确地预测流量趋势;合理设置偏差限值,可以提高事故检测准确率。