基于机器学习的风电机组叶片智能监测系统研究

基于机器学习的风电机组叶片智能监测系统采用高精度传感器实现叶片振动与应变信号的实时采集,并通过小波包分解、经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)等算法进行数据预处理。在此基础上,利用改进的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)模型对叶片故障类型进行诊断,同时结合物理模型预测叶片剩余使用寿命。实验结果表明,该系统在复杂工况下仍具有良好的诊断与预测性能,故障诊断精度高达98.7%,使用寿命预测误差小于5%,为风电机组智能运维提供了新思路。

基于正交试验设计的RPC力学性能研究

采用正交试验设计方法对活性粉末混凝土(RPC)的配合比进行了试验设计,分别通过极差和方差分析了每个因素水平对RPC配合比的作用及各个水平之间的差异,探讨了水胶比、硅粉掺量、矿渣掺量对RPC各个基本力学性能影响的规律和机理。试验结果表明:水胶比与硅粉掺量对RPC抗压、抗折、劈裂抗拉有较为显著的影响;矿渣掺量对RPC各个强度影响均不显著。最后采用多元回归方法,建立了RPC强度与水胶比、硅粉掺量、矿渣掺量的经验公式,为RPC的进一步研究提供参考。

纳米二氧化硅对活性粉末混凝土力学性能影响的试验研究

活性粉末混凝土(RPC)是一种具有超高力学性能的新型水泥基复合材料,根据最大密实度理论配制而成。纳米SiO2比RPC中各成分的粒径都小,不但可以进一步物理填充其微小空隙,而且具有很高的火山灰活性。通过考虑水胶比、硅灰掺量、矿渣掺量三个因素,采用L9(34)正交设计,确定出RPC的基准配合比,再添加不同掺量的纳米SiO2,通过分析7d和28d的强度值,发现当纳米SiO2的掺量为0.5%～1%时,提高了RPC的抗折强度、抗压强度和劈拉强度。同时结合电镜扫描,发现纳米SiO2使水泥基体水化反应更加充分,并且改善了界面结构,降低了浆体的结构缺陷,从微观方面说明了纳米SiO2提高其力学性能的机理。

冬小麦幼苗水力提升及与相关生理指标间的关系

在室内条件下,监测了发芽后30 d冬小麦幼苗在蒸馏水及Hoagland营养液培养条件下夜间水力提升的数量及其与蒸腾速率、气孔导度、根干质量、茎叶干质量以及根/茎等之间的关系。结果表明,冬小麦幼苗夜间蒸腾速率呈单峰曲线变化,在00:00达到最高。蒸馏水处理和Hoagland营养液处理的平均夜间蒸腾速率分别为2.34和1.85 mmolH2O/(m2.s)。从20:00到次日06:00,Hoagland营养液处理的冬小麦幼苗水力提升量为32.84mg/株,显著高于蒸馏水处理的13.68 mg/株。相关分析表明,冬小麦幼苗夜间水力提升量与蒸腾速率呈显著负相关关系,与根/茎呈显著正相关关系,和气孔导度无相关关系。可为冬小麦水分精准管理提供理论依据。

气候因素对西宁地区自发性鼻出血的影响

目的探讨青海省西宁地区自发性鼻出血的频率与气候因素是否相关。方法收集2017-01-01至2017-12-31青海省西宁市某三甲医院耳鼻喉科急诊和门诊接诊的自发性鼻出血患者(排除鼻外伤、鼻手术、鼻腔肿物、鼻腔异物、凝血障碍疾病者)的病例,查询西宁2017年的月平均气温、月相对湿度,分析每个月鼻出血患者人数与西宁月平均气温、月相对湿度之间的关系。结果2017年共接诊1219例自发性鼻出血患者,自发性鼻出血在11月至次年2月发生率最高,此时期西宁气温和湿度最低;8月、9月和10月鼻出血发生率最低,气温和相对湿度较高。皮尔逊相关分析发现月鼻出血人数与月平均温度、月平均相对湿度均呈负相关(P<0.05)。结论本研究首次报道西宁地区温度、湿度等气候因素与鼻出血的关系,发现西宁地区鼻出血发病频率与气候因素(温度、湿度)明显相关。

黄河中上游地区的水汽再循环特征

为了深化对黄河流域水循环、水资源特性的认识并为黄河流域水资源保护和配置提供科学依据,采用WAM-2Layer水汽通量统计模型,基于1980—2018年ERA-5再分析数据集,对黄河中上游地区降水水汽来源和蒸散发水汽去向进行了分析,结果表明:黄河中上游地区降水内循环率和蒸散发内循环率的多年均值分别为10.3%和11.8%,水汽再循环对维持流域水资源安全、生态安全具有重要作用;黄河源区水汽内循环率远高于流域内其他地区,证实了黄河源区的双重"水塔"效应,即黄河源区既是稳定产流区也是流域降水的重要水汽来源区;黄河流域灌区用水量大,灌区蒸散发水汽再降水对流域水循环过程与空间格局有一定影响,河套灌区和青铜峡灌区蒸散发水汽在黄河中上游地区形成的再降水量占其蒸散发量的比例分别为3.0%和8.7%,落在我国陆地的比例分别为28.1%和34.7%,两灌区蒸散发水汽去向、内循环率因地形和气候因素的不同而具有明显差异,因此未来开展南水北调新增水资源优化配置、新扩建灌区等工作时应考虑新增蒸散发水汽的再降水因素。

基于5G通信技术的光伏电站在线监测系统设计

随着可再生能源的快速发展,光伏电站的有效监测面临着诸多挑战。文章设计了一种基于5G通信技术的光伏电站在线监测系统,包括数据采集、5G通信传输、智能分析诊断以及在线监控可视化4个模块,系统采用高精度传感器、边缘计算、支持向量机算法等技术,实现光伏电站的实时、可靠监测。实验结果表明,该系统在数据传输速率、故障诊断准确率、可视化交互性能等方面均优于传统4G系统,为光伏电站的智能化运维提供了有力支持。