知识引导的视觉关系检测模型

视觉关系检测(VRD)任务是在目标识别的基础上,进一步检测目标对象之间的关系,属于视觉理解和推理的关键技术。由于对象之间交互组合,容易造成对象间关系组合爆炸的问题,从而产生很多关联性较弱的实体对,导致后续的关系检测召回率较低。针对上述问题,提出知识引导的视觉关系检测模型。首先构建视觉知识,对常见的视觉关系检测数据集中的实体标签和关系标签进行数据分析与统计,得到实体和关系间交互共现频率作为视觉知识;然后利用所构建的视觉知识,优化实体对的组合流程,降低关联性较弱的实体对得分,提升关联性较强的实体对得分,进而按照实体对的得分排序并删除得分较低的实体对,对于实体之间的关系也同样采用知识引导的方式优化关系得分,从而提升模型的召回率。在公开数据集视觉基因库(VG)和VRD中验证所提模型的效果:在谓词分类任务中,与现有模型PE-Net(Prototype-based Embedding Network)相比,在VG数据集上,召回率Recall@50和Recall@100分别提高了1.84和1.14个百分点;在VRD数据集上,相较于Coacher,Recall@20、Recall@50和Recall@100分别提高了0.22、0.32和0.31个百分点。

吕泗渔场经济鱼类的微塑料污染特征

为研究微塑料污染对中国近海鱼类的潜在危害,以江苏省吕泗渔场经济鱼类为例,通过检测其胃中微塑料的丰度、形状、颜色、粒径和聚合物成分,分析了鱼类微塑料污染的种间差异,以及微塑料丰度与鱼类体长、体质量和所处营养位置的关系。结果表明:286尾鱼类样品体内均存在微塑料,平均丰度为(2.46±1.42)个/尾,平均粒径为(2.18±0.43)mm;微塑料主要呈蓝色纤维状,聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET,83.9%)是主要的聚合物类型;微塑料丰度与鱼类体长、体质量和营养位置间无显著相关性(P>0.05),也未发现微塑料在鱼体内发生生物放大现象。研究表明,微塑料在调查区域中普遍存在,鱼类的体型、食性及栖息水层对其摄入微塑料的过程影响最为显著。

台风档案信息可视化设计

该设计以“台风”为主题,寻找适用于台风信息可视化的设计方法。台风信息包括路径、强度、影响范围等多个方面,传统的文字或数字描述方式往往难以直观地展现台风的全貌。通过可视化设计,可以将复杂的台风信息以图表、动画等形式直观地呈现,大大提高信息传递的效率和准确性。

中草药信息可视化设计

该设计主要是中草药基本信息的展示。用插画的形式简洁明了地展示中草药的基本外形,辅以中草药的习性、产地、主治药效及其炮制方法。旨在通过这种更加具像化的信息可视化形式,普及中草药知识,让特有的中草药文化在我们身边传播。

熔盐法制备氮掺杂多孔石墨烯及电化学性能研究

采用熔盐法,以氧化石墨烯为原料、尿素为氮源成功制备了氮掺杂多孔石墨烯(NPG-1)材料。通过XRD、SEM、TEM、XPS、BET、CV、GCD和EIS对NPG-1进行物理性能分析和电化学性能测试。测试结果显示其具有丰富褶皱、互连网络多孔结构以及优异的电化学性能。由于NPG-1互连网络多孔结构以及氮原子掺杂产生的赝电容,NPG-1在0.5 A/g时具有264 F/g的高比电容,经10 000次恒流充放电循环,NPG-1电容保持率达到94.9%,表明其拥有良好的循环稳定性。综上所述,这种电极材料在超级电容器领域中具有实用价值和广阔前景。

基于集成深度学习的钢轨表面伤损精细化分割

研究目的:钢轨表面伤损分割是铁路工务巡检的重要内容。为应对轨面伤损未及时发现导致安全事故发生的难题,解决传统检测方法适用性受限的问题,本文提出一个集成多种深度学习模型的伤损自动化分割算法,为钢轨表面伤损的识别、分析和处理提供一个精准且高效的解决方案。研究结论:(1)提出了一种集成目标检测和语义分割的深度学习算法,实现了针对钢轨表面伤损特征的高效识别与精准分割;(2)实践结果表明,本文算法与现有的几种深度学习模型相比精度更高,准确度和平均交并比分别达到99.56%和83.89%;(3)本文算法能够精细化地区分钢轨伤损和背景的模糊边界,减少数据冗余,加快分割效率,对多尺度伤损目标的分割准确性高,研究结论可为铁路工务部门的自动化检维提供理论指导。

基于改进Faster R-CNN和正交投影的无砟轨道板裂缝精细化测量

裂缝的检测和宽度识别是无砟轨道板养护维修作业的重要依据。为此,提出一种基于改进Faster R-CNN和正交投影的裂缝宽度测量方法,并基于虚拟模型合成数据,充分训练深度网络,实现对复杂背景下无砟轨道板表面裂缝的精准检测,以提高裂缝几何特征量化的可靠性。首先,基于二维CAD图纸建立参数化的无砟轨道结构三维BIM模型,并通过UE5物理引擎实现真实裂缝特征与虚拟轨道模型的随机融合和真实巡检场景渲染;然后,通过配置虚拟摄像机输出,模拟真实巡检场景下的虚拟裂缝图像,充分训练改进后的Faster R-CNN网络,并在轨道巡检车采集到的原始图像上进行测试;最后,采用正交投影法逐像素地计算检测结果中裂缝的宽度,并与人工取点测量结果进行对比分析。结果表明:改进后的Faster R-CNN网络对于裂缝检测的平均精度提高约10%;网络性能随训练数据的虚实图像比例而变化,于4∶1时达到饱和,平均精度达95.12%;使用融合裂缝数据集训练出的网络模型能够在保持高精准率的同时,达到更高的召回率,有效减少了裂缝的错检、漏检;与人工测量相比,正交投影法测得的裂缝最小宽度与最大宽度分别增大了3.64%和22.40%,测量结果更加稳定且接近真实值,具有更高的可靠性。

面向多搬运任务的柔性制造车间多载具AGV节能路径规划

自动导引搬运车(automated guided vehicle,AGV)能够灵活、准确、高效地进行物料搬运,被广泛应用于柔性制造车间。多载具AGV能同时搬运多个工件,具有较强的搬运灵活性,其路径规划问题的复杂性和多约束性更强,求解难度更大。针对柔性制造车间多载具AGV节能路径规划问题,首先建立了以能耗和搬运距离为优化目标的AGV节能路径规划模型;然后,提出了一种改进Dijkstra算法和非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)集成的多载具AGV节能路径规划方法;最后通过案例验证了模型的节能效果和求解方法的有效性。

基于多目标级联深度学习的无砟轨道板表面裂缝测量

轨道板劣化严重程度判识是工务养维的重要基础,而裂缝识别与宽度的精确测量是判识劣化程度的重要依据。基于传统机器视觉的轨道板裂缝判识易漏检、错检,复杂背景条件下检测精度较低,计算成本较高。现有深度学习方案虽然提升了检测精度,但存在单一模型处理效率低,多裂缝目标分割粗糙等问题。本文提出一种基于深度学习的多目标级联算法,通过图像分类网络、实例分割网络和正交投影法的级联处理和特征传递,实现针对高速铁路无砟轨道板裂缝的精细化测量。该算法首先基于图像分类网络快速筛选巡检数据并捕获含裂缝图像;然后基于实例分割网络从图像分类网络的输出中逐像素地分割出独立的裂缝目标的边界,并作为正交投影法的输入;最后基于正交投影法沿裂缝边界提取单像素骨架及轮廓并计算连续宽度。研究结果表明:所提出的多目标级联算法的平均精度(AP)达到70.7%,相较于传统像素级的深度学习模型(Mask R-CNN)提升23.6%;综合处理效率达到63.44FPS,达到单一SOLOv2网络的3.6倍,有效克服了单一分割模型对健康图像的冗余计算。进一步地,多目标级联算法的裂缝宽度测量范围是传统人工测量方法的1.15倍且标准差更小,有效地解决了传统人工局部测量导致的宽度突变。此外,基于研究成果统计得到了无砟轨道板裂缝的宽度分布,可以作为裂缝的发展预测及轨道结构科学养维的潜在指标。

基于贝叶斯BWM-VMEA组合模型的牵引供电设备施工风险源等级划分研究

牵引供电设备施工风险源及其等级划分是设备可靠性评估的关键依据。传统依赖于专家主观判断的等级划分方法具有高特异性、低通用性和不全面性,易导致最不利施工风险源的判断偏离实际。提出基于贝叶斯(Best-Worst Method-Variation Mode and Effect Analysis,BWM-VMEA)组合模型的牵引供电设备施工风险源定量等级划分方法,首先采用贝叶斯BWM模型计算施工风险源权重,然后运用VMEA模型引入施工风险源的变化量,最后划分各个施工风险源的风险等级。案例结果表明,考虑施工风险源的变化量影响,有助于刻画施工风险源危害程度的全部特征,得出不同于仅依据权重排序的最不利施工风险源结果,并缩小了最不利施工风险源范围。使用相同案例数据比较分析得出,该组合模型相较于层次分析法可以有效协调专家主观偏好,权重判断结果具有更好的一致性比率(提升近50%),更优的最低限度违反指标(缩小近3倍)和更小的总偏离度(减小1.751 4),具有决策过程更科学、计算结果更精细的优势。该组合模型科学合理地识别施工风险源危害程度,有助于运维决策者快速追溯设备故障的最不利施工风险源,高效处理设备故障问题。

基于改进MIP模型的铁路牵引供电系统维护决策优化

针对目前传统的牵引供电系统年度维护计划存在检维修频繁、维护成本较高等问题,在综合考虑铁路牵引供电系统维护成本和部件运行可靠度的基础上,提出一种基于全局启发式算法改进的混合整数规划(mixed integer programming,MIP)模型,实现低成本、高效率、高质量的铁路供电系统维护决策。首先,建立基于时间的各子部件失效概率模型,通过故障树分析法对各个子部件在整个牵引供电系统中的影响程度进行评估,构建维护任务等级表,并量化维护任务的对比权重。然后,将各子部件的维护任务作为模型的决策变量,得到牵引供电系统年度维护MIP模型。最后,利用全局启发式算法改进MIP模型在复杂系统中的计算过程,在保证系统可靠度的情况下,获取成本最低的牵引供电系统年度维护计划。研究结果表明:与目前的维护计划编制方法相比,基于全局启发式算法的MIP模型能够得到有效最优维护计划,维护成本减少了7.97%,在年度维护计划内,整体系统可靠度分布曲线趋于平稳且可靠度收敛值远高于预设值,同时提高了牵引供电系统年度维护计划编制的效率和准确率。

中国农业沼气工程生命周期评价

文章系统回顾了中国农业沼气工程的生命周期评估(LCA)研究,以生产利用1 MJ沼气为统一功能单位,对其环境影响进行了定量的对比分析。研究结果表明:受系统边界和参考系统选择等因素的影响,中国农业沼气工程LCA研究的结果差别很大,但大都能显著减少化石能源消耗和温室气体(GHG)排放;中国农业沼气工程生命周期能耗为0.01~0.76 MJ/MJ,节能收益最高可达2.27 MJ/MJ,利用煤炭加热保温是高能耗的最主要因素;中国农业沼气工程生命周期的GHG排放为9~219 g/MJ,GHG减排收益为33~787 g/MJ,其在环境酸化、富营养化和光化学氧化等环境影响方面的效益有待更多的研究确认。

近海采油平台岸基供电系统成本效益优化

针对近海采油岸基供电项目建设运营存在的经济和环境效益不明等问题,考虑治污成本节约、发电成本节约和增值服务收益等要素,构建投资回报分析模型和非线性收益现值优化模型,通过数值分析验证模型的有效性。研究表明:政府补贴、能源价格在整体效益发挥中起到关键作用,并给出了针对性的管理建议。该研究可为优化资源配置、收回投资成本,实现整体收益最大化提供决策支持。

园区综合能源系统的多时间尺度低碳调度

考虑到园区型综合能源系统(community integrated energy system, CIES)因可再生能源的引入所带来的不确定性以及因各种不同的能源设备所带来的复杂性,并且结合当下对于节能环保的高度重视,提出了一种针对园区综合能源系统的多时间尺度优化调度策略。首先对构成园区综合能源系统的各个能源设备进行数学建模,然后开始制定中长时间尺度的优化调度策略。长时间尺度为日前调度,其考虑园区综合能源系统的经济性和低碳性,利用预测信息制定园区一天的调度计划;中时间尺度为滚动优化调度,其以日前调度计划为参考,在目标函数中引入功率调整惩罚项,使用模型预测控制的方法,实现对负荷的精确响应。最后,通过仿真实验证明了所设计的多时间尺度策略的可行性和可靠性。

基于CD19/IgM亚群分析套细胞淋巴瘤骨髓中T细胞的构比异常

目的:研究T细胞在初诊IV期套细胞淋巴瘤(mantle cell lymphoma,MCL)骨髓单个核细胞中的差异表达。方法:首先流式检测健康供者及MCL组中CD19-/IgM-,CD19-/IgM+,CD19+/IgM-,CD19+/IgM+亚群的比例;其次检测CD45+CD3+T细胞在两组中的总比例;最后检测T细胞在两组四个亚群中的占比。结果:四个亚群在组内有极其显著的差异(P<0.0001),两组间无统计学差异。T细胞在MCL组占(0.46±0.13)%较健康供者组(1.10±0.06)%显著减少(P=0.0251)。四个亚群中T细胞占比在健康供者组内有极其显著的差异(P<0.0001),而MCL组内差异消失(P=0.3294)。T细胞在MCL组CD19-/IgM-亚组中占(0.02±0.01)%较健康供者组(1.51±0.35)%下降(P<0.0001)。CD19+/IgM-亚组中T细胞在健康供者组、MCL组占比分别为(4.28±0.14)%、(0.65±0.45)%,MCL组仍然呈现非常显著的下降(P=0.0012),其余两个亚组在两组间比较无统计学差异。结论:与健康供者比较初诊IV期MCL骨髓病灶中T细胞总占比明显减少;在CD19-/IgM-、CD19+/IgM-亚组中T细胞占比显著减少,提示MCL骨髓病灶中缺乏正常数量T细胞的免疫监控作用,从而可能促进肿瘤的发生发展。

基于Piper-PCA-Fisher的矿井突出水源判别模型构建及应用

突水水源的高效准确判别是防治突水事故的关键,为提高矿井突水水源判别的可靠性,以临涣矿区水样数据为例,提出了一种基于Piper三线图、主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)与Fisher判别法的矿井突水水源判别模型。将6类化学离子实测浓度作为突水水源判别指标,通过确定评价集与4类水源中心的距离进行样本归类判别。研究结果表明:采用Piper三线图可剔除异常样本,最终确定以37组典型水样作为训练样本;利用主成分分析对判别指标进行降维,发现前3项主成分覆盖了原有指标信息的91.636%,能够有效表征样本水化学特征;利用Piper-PCA-Fisher判别模型回判37组训练样本并预测15组待测样本,回判准确率及预测正确率均为100%。Piper-PCA-Fisher判别模型可减弱指标间的关联度,在水样数据有限的情况下,可获得良好的判别效果。

光伏发电主动参与电网频率调节的机理分析

针对大规模光伏发电并网致使电力系统转动惯量减小、一次调频能力不足的问题,其主动参与电网频率调节是解决这一问题的重要手段。在分析传统电力系统的频率响应特性的基础上,建立了含光伏发电的电力系统频率动态响应模型。以电网频率变化率初始值、频率最低跌落点、超调量和稳定时间作为评估频率调节动态过程的特征量,定性分析了新型的光伏调频控制策略及调频参数对系统频率动态特性的影响及变化规律。最后,在PSCAD/EMTDC电力仿真软件中搭建两区四机仿真模型,通过时域仿真验证机理分析其有效性和新型调频控制策略的可行性。

增量市场环境下多供电主体市场博弈模型与交易行为分析

研究新增供电主体参与电力市场的运营机制对电力市场的健康和可持续发展具有重要意义。构建包含配电网运营商、分布式电源运营商、储能运营商和用户的增量市场模型,分析各主体间的市场关系和价格传导机制;基于市场博弈理论,利用纳什均衡解的存在性条件构建增量市场环境下多主体参与的双层优化模型。仿真结果验证了所提模型及求解方法的有效性,增量市场环境下运营商供给能力是影响其博弈策略的关键因素,外部监管手段有利于培植新的供电主体,但也存在由于运营商规模不对等造成垄断电价的交易问题。

电子轰击下MgO薄膜的二次电子效应的衰减机理

以MgO薄膜、MgO/Au复合薄膜作为二次电子发射材料的研究对象,利用持续电子束轰击薄膜的方式,研究了二次电子效应与时间的变化规律。通过测试样品时间的指数衰减,电导率和介电常数对衰减速率的影响,建立模型假设来研究二次电子发射的机理,提出了潜在电子的概念及平板电容模型;以此模型为基础进行分析推导,建立了二次电子发射过程理论模型,得出了诱导电流和二次电子发射系数实验值的表达式,与实际样品测试结果的趋势一致,二次电子发射材料性能的衰减速率与薄膜电导率正相关,验证了所提理论模型能很好地解释介质薄膜二次电子发射的衰减机理,有助于提高二次电子发射材料的衰减性能,为改进工艺和研发新型介质薄膜材料提供了一定的理论指导。

焦化厂JN60型焦炉停炉和蒸汽保供措施实践

焦化厂主动参与低碳活动,将JN60型5#焦炉采取自然冷却的方法进行停炉,在停炉期间采取相应的措施,确保停炉过程安全、环保、顺停。停炉后干熄焦自产蒸汽量降低,为保证化产车间正常生产,按照各工序对焦炉煤气输送的影响程度,采取了相应的解决措施。