矿山救援钻孔中井涌井漏事故预警预测

为解决矿山应急救援钻孔作业过程中井涌井漏事故预警预测困难等问题,建立了基于机器学习的钻进过程井涌井漏事故预警预测模型。首先对井涌井漏事故发生初期时的钻进参数进行事故表征参数分析;其次对事故表征参数进行数据清洗处理,在此基础上,通过XGBoost事故诊断预警模型对井涌井漏事故进行早期诊断识别;随后建立PSO-LSTM事故发展预测模型,对事故发生后的孔底压力参数发展趋势进行预测,提前掌握钻进事故发展状态;最后通过实际钻进数据对预警预测模型的有效性进行验证。结果表明:XGBoost事故诊断预警模型能根据总池体积、立管压力、出入口流量差和动力头负荷这4种钻进参数的异常变化,快速准确诊断钻进过程中的井涌井漏事故;PSO-LSTM事故发展状态预测模型能充分学习孔底压力参数发展规律,综合EMAP、EMA、ERMS、R2这4项误差评价指标,PSO-LSTM模型相较于BP、RNN、SVM模型的预测性能最佳,能准确预测事故发生之后的孔底压力发展趋势,提前掌握井涌井漏事故的严重程度和发展态势。研究结果丰富了钻进过程井涌井漏事故预警预测方法,提高了矿山事故地面救援的可靠性,对矿山应急救援钻孔作业过程中事故控制有着借鉴与指导作用。

基于CEEMDAN-VMD-PSO-LSTM模型的桥梁挠度预测

针对桥梁运行阶段的健康状态监测,构建了CEEMDAN-VMD-PSO-LSTM模型对桥梁挠度进行预测。该模型主要分为二次模态分解平稳化、粒子群优化(PSO)算法和长短期记忆(LSTM)网络预测三大模块,共有5个步骤:①利用自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)算法对桥梁原始挠度序列进行初次模态分解,分解为若干本征模态分解函数(IMF);②使用样本熵(SampEn/SE)计算各IMF分量的复杂度,并通过K-means聚类为高频、中频和低频3个IMF分量;③通过变分模态分解(VMD)算法对高频IMF分量进行二次模态分解;④分别对各个IMF分量通过PSO算法得出LSTM最优超参数组合;⑤将各最优超参数分别代入LSTM模型进行训练,并将各预测结果融合为最终的预测结果。结果表明:该预测方法具有最高的预测精度,为智慧桥梁的安全监测监控提供了新的技术方法。

基于改进YOLOv5的螺栓紧固件检测

螺栓是电磁能装备中重要的连接紧固件,基于计算机视觉的检测有助于后续的螺栓松动检测、缺陷检测等。针对螺栓目标小的特征,提出了基于改进YOLOv5(you only look once)的螺栓目标检测方法。首先,对Backbone引入SE(squeeze-and-excitation)注意力机制模块,提高基础主干网络的特征提取能力;然后,引入Bi-FPN(bi-directional feature pyramid network)结构实现Neck部分的特征融合功能,加权融合不同层的特征信息;最后,建立由个人收集和公共数据集NPU-BOLD组成的螺栓数据集,共包含1520张图像。该数据集下的实验结果表明:该方法检测的mAP为90.0%,较YOLOv5s提升了2.4%,精度提升较明显且能够保持较快的检测速度。

基于1DCNN-BiLSTM-CBAM的煤巷顶板岩层地质特征随钻智能识别方法

【目的】煤巷顶板事故多发生于原生裂隙发育带和岩层破碎带等潜在垮落区,准确、及时掌握顶板岩层地质特征并优化其支护方案及参数是预防顶板事故的重要途径。目前关于巷道顶板岩层地质特征识别方法的相关研究存在识别速度慢、效率低、成本高等问题,难以满足煤矿安全、高效和智能化开采的需求。【方法】提出了一种基于1DCNN(一维卷积神经网络)、BiLSTM(双向长短期记忆网络)和CBAM(卷积块注意力模块)相结合的神经网络模型,建立了随钻振动加速度信号与顶板岩层地质特征的对应关系,通过钻进试验,采集完整岩石、破碎岩石和含裂隙岩石样本的随钻振动加速度信号数据,并将此信号作为训练样本,在此基础上建立了不同岩石样本与其随钻振动信号之间的对应关系,并采用准确率、精确率、召回率和F1值4项分类指标评估各模型的性能。【结果和结论】研究表明:(1)建立的1DCNN-BiLSTM-CBAM模型实现了端到端的岩层地质特征智能识别,简化识别流程,提高识别效率。(2) SVM(支持向量机)、1DCNN、BiLSTM以及1DCNN-BiLSTM-CBAM模型训练结果表明,1DCNN-BiLSTM-CBAM模型的平均准确率、精确率、召回率和F1值分别达到99.22%、99.26%、99.21%和99.23%,均优于其他对比模型。(3)实验验证该模型在煤巷顶板岩层地质特征的分类识别中是有效的,且具有良好的分类识别性能,能够满足巷道顶板岩层地质特征实时智能的识别要求。研究为识别煤巷潜在垮落区以及制定顶板支护方案提供了有力的技术支持,提供了一种煤矿巷道顶板随钻探测的高效识别方法,对提升煤矿巷道安全保障技术具有重要的借鉴意义。

阿托伐他汀与瑞舒伐他汀在冠心病患者中的应用效果及有效率分析

目的分析阿托伐他汀与瑞舒伐他汀在冠心病患者中的应用效果及有效率。方法筛选2019年9月至2020年9月萧山区第二人民医院治疗的106例冠心病患者作为研究对象,并随机分为对照组(n=53)、观察组(n=53),对照组以阿托伐他汀治疗,观察组以瑞舒伐他汀治疗,研究两组患者的应用效果、血脂水平、不良反应发生率、生化指标。结果观察组总有效率、高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)水平高于对照组(P<0.05),总胆固醇(TC)水平、三酰甘油(TG)水平、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)水平、肿瘤坏死因子(TNF)-α水平、白介素(IL)-6水平、C反应蛋白(CRP)水平、不良反应发生率低于对照组(P<0.05)。结论瑞舒伐他汀治疗冠心病患者应用效果明显,不良反应少,同时可积极改善血脂水平、生化指标,建议临床应用。

艾纳香种子萌发特性研究

为了解艾纳香种子的生物学特性,探讨硝酸钾、氯化钙、IAA、温度和贮藏时间等因素对艾纳香种子萌发的影响,以艾纳香种子为材料,测定其千粒重、大小及含水量,比较分析不同硝酸钾、氯化钙、IAA、温度、贮藏时间等条件下种子发芽势、发芽率和根长。结果表明:艾纳香种子细小,无休眠现象;25℃条件下,贮藏时间超过70 d,发芽率快速降低,4℃条件下贮藏340 d种子发芽率不降低;500、1000 mg/L硝酸钾溶液和200 mg/L氯化钙溶液浸种能显著提高艾纳香种子发芽势、发芽率、根长;40℃温水浸种能够显著提高种子发芽率,超过60℃种子失去发芽能力。因此,艾纳香种子最佳贮藏温度为4℃,在此条件下,以500 mg/L硝酸钾浸泡种子12 h能有效提高发芽率。

干法灰化-发射光谱法测定植物样品中B和Sn

一般土壤样品中的元素硼和锡属于难溶易挥发元素,湿法样品前处理技术相对较难,基本以一米光栅发射光谱法测定为主,其固体进样方式可以避免复杂的样品前处理,实现对地质样品中元素硼和锡的绿色分析。通过研究内标法、截取曝光时间、背景扣除、重叠摄谱等技术,同时考察干法灰化的温度对测定结果的影响,针对特殊植物样品,将样品在马弗炉中450℃的高温条件下灰化60 min,体积和质量均产生富集并制备成灰分,称取样品灰分成分和基准物、缓冲剂(比例1∶1∶2)经过研磨充分混匀,使其基体成分保持一致,在优化的实验条件下,以国家一级合成硅酸盐光谱分析标准物质制作校准曲线,构建植物样品中硼和锡的分析方法。结果表明:硼和锡的检出限分别为0.042、0.019μg/g;方法经过国家一级标准物质验证,硼方法精密度5.6%~13.0%,正确度(RE)的绝对值均小于10%;锡方法精密度7.2%~18%,正确度(RE)的绝对值均小于28%。植物样品经过干法灰化富集后,对植物样品中元素硼基本能够实现精准测定,对元素锡含量接近于检测下限值的测定结果相对较差,对高含量值也能够实现精准测定,方法具有较好的推广应用价值。

神大集团:把握低碳大势 助力高质量发展“绿意盎然”

神大集团义不容辞、全力以赴,助力中国新型能源体系加速建设,推动厚植绿色低碳根基,同时为共建“一带一路”注入更多活力,不断展示在可再生能源领域的硬实力。发展是党执政兴国的第一要务。党的二十大报告将“实现高质量发展”作为中国式现代化的本质要求之一,明确提出“高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务”。推动高质量发展,要将新发展理念贯穿于发展全过程和各领域,让经济、社会、文化、生态等各方面都体现高质量发展的要求。

京津冀地区永清县土壤重金属地球化学特征及绿色食品产地的土壤质量评价

为保障京津冀地区食品安全,以河北省廊坊市永清县作为研究区,采集全县域412件表层土壤和410件深层土壤样品,测定As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb和Zn共8种重金属元素含量,采用富集因子法和潜在生态风险法对重金属污染程度及生态风险进行评价。结果表明,永清地区表层(深层)土壤中8种重金属的平均含量分别为As 9.44 mg/kg(8.93 mg/kg)、Cd 0.16 mg/kg(0.10 mg/kg)、Cr 64.4 mg/kg(62.3 mg/kg)、Cu 24.6 mg/kg(20.7 mg/kg)、Hg 0.41 mg/kg(0.20 mg/kg)、Ni 27.7 mg/kg(27.7 mg/kg)、Pb 20.7 mg/kg(18.2 mg/kg)和Zn 72.8 mg/kg(57.5 mg/kg),重金属元素含量空间分布上整体呈现“西南高,东北低”的特征。富集因子(EF)评价结果显示8种重金属大体分为三类:(1)Hg(2.18),受到较强的人为活动影响;(2)Pb(1.14)、Cu(1.22)、Zn(1.29)和Cd(1.63),由自然地质背景和人为活动共同作用控制;(3)Ni(1.01)、Cr(1.05)和As(1.09),主要受控于自然地质背景。环境质量评价结果显示,研究区土壤以可安全利用为主,风险区面积仅为1.1 km^(2),占调查总面积的0.14%。永清地区符合《绿色食品产地环境质量》评价标准的土壤总面积为756.62 km^(2),占调查总面积的99.43%,水浇地、旱地、果园符合该标准的面积占各自土地类别总面积的98.94%、99.29%和99.59%。生态风险方面,研究区旱地、水浇地、果园农业用地土壤综合潜在生态风险指数以低等风险为主,分别占比95.63%、77.37%和98.35%,仅旱地(0.13 km^(2))和水浇地(0.03 km^(2))存在少许高等生态风险区域,值得进一步关注并开展生态效应评价。综合以上结果,虽然永清地区部分区域重金属元素受到人为活动影响,但大部分地区生态风险较低,本文推荐既满足《绿色食品产地环境质量》评价标准,又属于综合潜在生态风险低等区域,作为最适宜大规模发展的绿色食品种植区域的总面积为669.12 km^(2),占调查总面积的87.93%。研究成果为永清县域绿色农产品的生产种植和规划管理提供科学依据。

基于VMD-DBN的矿井涌水量预测方法

在煤矿采掘过程中,因矿井涌(突)水造成的人员和财产损失极为严重。为预防涌(突)水灾害事故的发生,掌握涌水量的发展变化规律,开展涌水预测预报尤其是矿井涌水量的精准预计尤为重要,是矿井水害防治中一项重要的工作任务。为提高矿井涌水量的预测准确性,针对随时间无明显变化规律的涌水量序列,提出了变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)相结合的高效时间序列预测模型。首先通过VMD模态分解技术对原始数据进行去噪,将原始矿井涌水量时间序列分解为若干个本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量,使各个IMF分量都具有原始时间序列在不同时间尺度下的统计学特征量,降低了原始时间序列的强震荡性和非稳定性。其次针对每个IMF分量,分别建立各自的DBN模型进行训练学习,进而建立起相应的预测网络模型。最后融合各分量预测值得到最终结果。结果显示,VMD-DBN的E_(MA)、E_(MAP)、E_(RMS)和R^(2)分别为9.23、0.76%、11.55和0.97,通过与GA-BP、LSTM、VMD-LSTM、RBM、VMD-RBM和DBN模型的预测值进行对比发现,VMD-DBN模型进行矿井涌水量预测具有更高的预测精度。VMD-DBN模型对于涌水量随时间无明显变化规律、且具有较强震荡性和非平稳的工况具有相对明显的优势,丰富了矿井涌水量预测方法,为智慧矿山的安全监测提供一种新型的技术手段,具有一定的理论价值和现实意义。

不同基质配比对艾纳香幼苗生长的影响

为筛选适宜艾纳香幼苗生长的基质及组成,以黄土、泥炭土、珍珠岩和椰糠为原料,研究不同基质配比对艾纳香幼苗成活率、地上部生长、根生长和叶绿素含量的影响,并进行综合评价。结果表明,不同基质配比对艾纳香幼苗生长的影响差异显著,以黄土、珍珠岩、椰糠为基质的T10处理幼苗存活率、株高、茎粗、植株干重、壮苗指数、主根长和平均根长等指标显著高于其他处理;较适宜的基质组成为T3(黄土、泥炭土、珍珠岩)和T4(黄土、泥炭土、椰糠)处理,基质为黄土的处理艾纳香幼苗生长最差。营养钵种植条件下,最适宜艾纳香幼苗生长的基质配比为黄土∶珍珠岩∶椰糠=46∶27∶27。

土壤中有机氯农药残留的分析技术研究进展

文章总结了近年来土壤中有机氯农药残留分析的样品前处理和测定方法的研究进展,重点阐述微波萃取法、加速溶剂萃取法、固相萃取法、固相微萃取法、基质固相分散萃取法、超临界流体萃取法等前处理技术及气相色谱技术、气相色谱-质谱联用技术等在土壤中有机氯农药残留分析中的应用,指出了未来的发展趋势。

加速溶剂萃取-气相色谱/气相色谱-质谱法测定土壤中7种多氯联苯

建立了土壤样品中7种多氯联苯(PCB 28、PCB 52、PCB 101、PCB 118、PCB 138、PCB 153、PCB 180)的分析方法。土壤样品通过加速溶剂萃取、磺化法结合Florisil固相萃取小柱净化、电子捕获检测器气相色谱分析测定,并结合气相色谱-质谱进一步确证。结果表明,方法回收率为80.06%～100.28%,相对标准偏差(RSD,n=6)为1.01%～6.28%,检出限为0.15～0.50μg/kg。用优化的方法测定复杂基质的土壤样品中多氯联苯,具有提取效率高、净化效果好、结果准确可靠、对环境污染小等优点。

腰椎间盘突出症病因机制的研究进展

目的腰椎间盘突出症(LDH)是因椎间盘变性,纤维环破裂,髓核突出并刺激或压迫神经根、马尾神经所表现的一种综合征,其中以腰及下肢痛为最主要的临床表现。近代研究表明,椎间盘突出的发病主要与椎间盘退行性病变、生物力学、自身免疫、细胞因子及一氧化氮等几个方面作用有关,下面就腰椎间盘突出发病机理做一综述。

动态环境下基于混合迭代的耦合集求解方法

针对产品开发过程中存在的耦合迭代情况,建立了动态环境下基于混合迭代的耦合集求解模型。该模型考虑了任务执行工期的不确定性、任务输出分支的不确定性和资源分配的不确定性对项目完成时间和开发成本的影响,通过引入一个资源分配矩阵K,采用任务返工概率矩阵和任务返工量矩阵确定任务的执行状态和返工工作量。最后,通过实例仿真计算项目的时间和成本的分布。计算结果表明,资源不确定性对耦合集执行时间和开发成本有很大的影响,对资源进行重新分配有利于减少任务执行时间,降低开发成本。

气相色谱法测定油气化探样品中酸解烃的研究

本文通过改进传统制备酸解烃样品的单套脱气装置，采用多套酸解烃脱气装置，建立了自动进样一毛细管柱气相色谱法测定油气化探样品中酸解烃的分析方法，并对主要仪器分析条件及质量监控方法进行了讨论。结果表明，样品在真空40℃水浴条件下酸解反应10min，酸解烃脱出气储存于密封瓶中供气相色谱检测，方法检出限为0．007～0．057μL／kg，精密度（RSD，n=12）为0．8％～1．1％。对105件样品2次独立测试结果的相对偏差为0．01％～19．66％，平均值为7．81％（以甲烷计算）。该方法能够满足油气化探酸解烃样品分析的质量要求，并在天然气水合物勘查中取得了较好的应用效果。

酶解制备贻贝抗氧化肽与功能性鱼糕的研制

开发具有抗氧化活性的功能性鱼糜制品。采用酶解法并筛选中性蛋白酶为最适蛋白酶制备贻贝抗氧化肽。利用正交设计优化酶解工艺条件,确定酶解温度45℃、酶解时间1 h、酶添加量1 500 U/g、料液比(g/mL)1∶5为较优酶解工艺条件,在此条件下酶解产物多肽得率达到(73.62±0.86)mg/g。添加质量分数大于2%的经冷冻干燥的贻贝酶解产物到鱼糕中,检测其在鱼糕中对猪油的抗氧化作用,经方差分析得知其有显著的抗氧化作用。以此说明鱼糕是具有抗氧化性的功能性食品。

吸附态轻烃气相色谱分析方法及其在天然气水合物测定中的应用

建立了毛细管柱气相色谱测定土壤中吸附态轻烃(酸解烃、顶空气轻烃)的方法,采用适于批量处理的酸解烃样品制备和通过振荡、加热达到解吸平衡的顶空气样品制备的前处理方法,在优化的仪器条件下,对天然气水合物区土壤中吸附态轻烃进行检测。顶空气轻烃的方法检出限为0.018×10-6(以甲烷计算),精密度为6.6%(甲烷)～16%(异丁烷);酸解烃的方法检出限为0.016μL/kg(以甲烷计算),精密度为2.2%(甲烷)～19%(正戊烷)。该方法应用于大批量实际样品分析中,效果良好。

基于ARM和SD卡的微动数据采集系统数据存储技术研究

为满足微动数据采集系统的大数据量、低功耗要求,用SD卡存储微动数据采集系统采集得到的数据。阐述如何实现SD卡在以三星ARM9-s3c2410为硬件平台、Linux操作系统为软件平台的微动数据采集系统中的存储功能。

论当前高校知识产权保护的危机与对策

我国加入 WTO在即 ,知识产权保护工作已经成为我国自主创新能力必不可少的保障 .试图对高等院校的知识产权保护工作做一剖析 ,指出目前我国高校知识产权保护工作在思想意识、学校体制、管理制度及人员配备等方面存在的问题 ,分析知识产权流失的几种形式 。