多工况输气管道泄漏声波信号自适应去噪

为实现极低信噪比下管道泄漏声波信号去噪,基于多通道信号的相关性,提出使用相关系数矩阵筛选变分模态分解所得模态分量。针对不同工况的泄漏信号,提出不依赖真值的去噪质量评价指标,将其作为多目标灰狼优化算法目标函数,基于Pareto前沿获取变分模态分解的最佳模态数K和惩罚因子η,实现多工况自适应去噪。搭建了输气管道泄漏多工况实验平台,在不同工况、不同输入信号信噪比(-8~4 dB)下验证所提方法的去噪效果。结果表明,该方法能有效抑制噪声,-8 dB时去噪信号信噪比提升2.84 dB以上。对比基于单目标优化的去噪方法,-8 dB下新方法的信噪比和相关系数分别提高了3.65 dB和31.26%。

基于机器学习的煤与瓦斯突出预测研究进展及展望

我国煤矿安全生产形势不断好转,但煤与瓦斯突出事故仍时有发生。煤与瓦斯突出预测不仅能指导防突措施科学的运用、减少防突措施工程量,在一定程度上也可以确保煤矿工人的作业安全。机器学习(Machine Learning, ML)是一门涉及概率论、统计学和计算机学等领域的交叉学科,可以挖掘突出事故和指标间的非线性关系。将机器学习用于煤与瓦斯突出预测,已得到相对广泛的关注,并随着人工智能和计算机技术的快速进步,其在突出预测领域将发挥更大作用。因此,对机器学习在煤与瓦斯突出预测中的研究进行了全面的综述,分析其在突出预测中面临的难点并展望其发展方向。首先,简述煤与瓦斯突出假说、发生机理与预测指标选择的研究现状;介绍机器学习在煤与瓦斯突出预测领域的主要研究进展,包括支持向量机(Support Vector Machines,SVM)、人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)、极限学习机(Extreme Learning Machines,ELM)和集成学习(Ensemble Learning, EL)等算法的应用,以及特征选择和缺失数据填补在数据处理等方面的创新,同时也指出了目前基于机器学习的突出预测研究面临的挑战及存在的问题,例如事故与非事故样本的不平衡、数据的指标缺失和机器学习中的小样本等;最后,展望了基于机器学习的煤与瓦斯突出预测的未来发展方向,包括改进算法性能、优化特征工程和增加样本量等。随着计算机性能的提升,有望开发出更为复杂、精准的模型,以提高对突出事故的准确预测能力。

磁耦合WPT系统中的线圈特性仿真分析

针对磁耦合谐振无线电能传输系统的性能问题,提出利用互感耦合理论分析及Maxwell软件建模相结合的方法,探索线圈结构参数及位置对系统传输效率的影响。首先,运用互感耦合理论对磁耦合谐振无线电能传输系统进行理论分析,得到系统传输效率与耦合因数k的理论关系。然后利用Maxwell软件实现对互感线圈的建模与仿真,得到线圈结构参数以及一定范围内任意发射线圈的空间位置对系统传输性能的影响。根据仿真结果分析得出在一定范围内匝数、线径、内径的增加,系统的性能会得到幅度逐渐降低的提升。当线圈同时发生水平和垂直偏移时,较小偏移量情况下,垂直偏移对系统的性能影响更大。发生较大偏移量时,水平偏移对系统的性能影响更大。

基于CFD-DEM耦合的埋地输气管道泄漏声场分析

埋地输气管道泄漏声场产生机理和特性尚不明确,制约着管道泄漏声波检测技术的发展。使用计算流体力学(computational fluid dynamic,CFD)与离散元(discrete element method,DEM)耦合方法分析管道泄漏的气固作用,结合宽频噪声源模型和阵列成像技术进行泄漏声场分析和测试。数值模拟结果表明,泄漏高速喷流冲击土壤致使泄漏孔外部形成空洞,并在泄漏孔和空洞内产生四极子声源。土壤阻隔导致流体速度和湍流动能减小,能量由流体传递至土壤颗粒,土壤颗粒运动速度达到了10 m/s。1 MPa管道内压下,泄漏喷流的最大流速超过1000 m/s,由此产生的气动噪声声压级达到了180 dB。相较于其他方向,泄漏孔向上时空洞更大,流场和声场能量更强。声场成像结果证明泄漏孔与声源重合,基于地面阵列的泄漏检测具有可行性。

埋地管道泄漏三维坐标-波速联合估计方法

为实现埋地输气管道泄漏精确定位,使用加速度传感器在土表检测泄漏振动声波,并提出基于非均匀L形阵列的泄漏源三维坐标和波速联合估计方法。大孔径非均匀L形阵列内嵌小孔径L子阵,由小孔径子阵结合Root-MUSIC算法求解远场信源DOA与波速的约束关系,再利用大孔径L阵进行波速和近场信源距离的二维空间谱估计,最后根据估计结果计算三维坐标从而降低计算量。定位实验结果验证了L形阵列性能的优越性,基于L形阵列的联合估计法能够估计不同土壤条件下的泄漏振动声波传播速度,并得出泄漏源的三维坐标。相较于使用理论波速的定位方法,联合估计法定位误差降低了90.9%,避免了理论波速误差对定位的不利影响。联合估计法的计算耗时比直接三维空间谱估计降低了88%,且定位精度保持不变。根据远/近场判据计算出信源范围rmin~rmax,实验验证该范围内可实现精确定位。

随钻动态测井过程中加速度信号提取研究

在瓦斯抽采过程中,为了提高钻孔轨迹的测量精度,通常采用实时动态测量,然而钻具破岩造成的强振动和强冲击使得随钻测量系统中的三轴加速度计信号严重失真,无法精确测量钻具姿态。钻具钻进时X、Y轴方向的加速度计信号为周期信号、Z轴为直流信号,且陀螺仪对振动不敏感,因此,提出基于互相关算法和限幅递推平均滤波算法的加速度计信号提取方法。根据陀螺仪信号得出工具面角计算方程,使用傅里叶变换提取出参考信号,通过X、Y轴方向加速度计信号与参考信号的互相关运算,得到对应方向上的重力加速度分量,使用贝塞尔滤波和限幅递推平均滤波进行Z轴方向加速度计信号二次滤波,完成重力加速度的提取。仿真结果表明,井斜角的测量误差平均小于0.5°,动态测量精度得以提高。

煤矿井下空气质量革命技术现状与展望

我国煤矿安全高效开采技术处于世界领先水平,但以粉尘为主的毒害物质、高温、高湿、噪声等多种职业危害因素诱发的职业疾病长期困扰煤矿从业人员,目前职业病危害已超过安全事故对职工的伤害,严重制约行业未来发展。提出了井下空气质量革命理念,全面总结了井下控降尘技术(包括煤层注水减尘技术、喷雾降尘技术、通风排尘技术、化学试剂抑尘技术、井下空气质量革命控降尘体系)、燃油车辆尾气治理、井下空气质量监测预警系统的现状。为进一步推进井下空气质量革命理论与技术突破,立足于“分源-分区-分级-分策”的粉尘高效治理理念,寻求建立多源多相多场粉尘协同降尘与综合治理的理论体系;指明了采掘区域粉尘高效智能防控技术及装备、矿井粉尘环境多参量同步智能监测技术及装备等关键技术装备的发展方向;指出必须充分融合理工医管学科建立煤矿粉尘防控多主体协同体系,为井下空气质量革命由目前的起步阶段向中高级阶段发展奠定理论与技术基础,分步实现煤矿从业人员生命全周期职业健康的目标,最终做到煤矿职业病少发病或零发病,助力健康中国战略。

莲子分离蛋白乳液荷载β-胡萝卜素的稳定性与消化性

以莲子分离蛋白(lotus seed protein isolate,LSPI)为乳化剂制备高内相(高载量)β-胡萝卜素复合乳液(LSPI-BC),测定LSPI-BC稳定性与保留率变化,并模拟体外消化实验考察LSPI-BC在不同消化阶段变化机制。结果表明,由LSPI制备的LSPI-BC在低温下(4℃)具有长期稳定性,β-胡萝卜素保留率可达85%以上,但在高于25℃时稳定性与保留率明显降低。高温处理迫使LSPI展开并暴露疏水基团,形成空间网络结构赋予LSPI-BC热稳定性,并保护β-胡萝卜素免于更多降解。在体外模拟消化实验中,口腔阶段含有的唾液黏蛋白与高浓度离子的口腔消化液降低了液滴表面带电性与带电量并影响乳液稳定性。胃阶段因pH值作用发生絮凝或融合,电位由负值到正值,蛋白质聚集体分散。肠阶段液滴尺寸明显减小,电位绝对值升高。水解后1,1-二苯基-2-三硝基苯肼自由基清除能力明显提升。此外,游离脂肪酸随消化时间延长而逐渐释放,且在消化初始30 min释放量明显增大,在60 min时达到61.94%,说明LSPI更适合包埋活性物质,在酸性介质中保持活性物质的稳定性,延迟体外消化阶段活性物质释放并提高生物利用率(58.51%)。本研究为LSPI深度开发利用与促进脂溶性活性物质的高载量荷载缓释提供了理论基础。

基于LC-MS的蛇倒退抗肿瘤活性部位筛选及鉴定研究

目的:分离得到蛇倒退中抗肿瘤活性部位并鉴定。方法:通过硅胶柱色谱分离蛇倒退得到不同馏分,以SGC-7901的抑制率和IC50为指标筛选得到抗肿瘤作用最强部位,并在倒置显微镜下观察细胞形态及应用LC-MS对其进行鉴定。结果:经分离得到4个主要馏分,其中馏分1的抗肿瘤活性最强,LC-MS鉴定得到一系列化合物。结论:蛇倒退中分离得到的PEC A部位具有良好的抗肿瘤活性,其主要成分为黄酮类化合物。

井下空气质量在线监测与评价系统

井下空气质量评估对提高井下空气污染治理效率、做好防治措施具有重要意义。然而井下空气质量影响因素众多,现有评价体系难以完整覆盖。针对此问题,采用模糊综合评价法和层次分析法对井下空气质量进行评价并建立在线监测与评价系统。首先选取CO、CO_(2)、NO_(2)、呼吸性粉尘和总粉尘作为井下空气质量评价的主要因子,依据《职业卫生标准》中的职业接触等级划分方法划分单个因子的危害等级,通过层次分析法赋予每个影响因子权重,与模糊综合评价法的隶属矩阵合成,得到综合评价值,以此建立井下空气质量评价模型。然后采用多种传感器技术采集对应的污染物浓度,在监测分站和环网交换机之间建立通信,通过Java上位机软件实现监测、存储等功能。最终将监测到的数据带入评价模型中,得到监测点区域的单因子危害等级和综合空气质量状况。以某煤矿为例,采用该系统进行监测与评价,评价结果与实际相符,为解决煤矿井下空气污染、保护工人身体健康提供了一条新途径。

枯草芽孢杆菌Zl-2抗菌蛋白特性及对小麦赤霉病菌的抑制作用

为揭示生防菌枯草芽孢杆菌菌株Zl-2产生的抗菌蛋白性质及对小麦赤霉病菌的抑制作用,采用硫酸铵对菌株Zl-2的发酵液进行分级沉淀获得抗菌粗蛋白,然后研究该抗菌蛋白对热、酸碱、紫外光和蛋白酶的稳定性,同时以小麦赤霉病病原菌禾谷镰刀菌(Fusarium graminearum)为靶标菌,对活性蛋白的抗菌作用进行初步研究。结果表明,Zl-2产生的抗菌蛋白具有很好的耐热、耐紫外特性,对酸碱和蛋白酶敏感,抗菌蛋白的抗菌作用主要表现在对禾谷镰刀菌菌丝生长有强烈的抑制作用,并且使菌丝生长的形态畸形、底端膨大、对孢子的萌发也有抑制作用。因此,枯草芽孢杆菌Zl-2的抗菌蛋白具有稳定性好、抗菌能力强的特点,不同于目前已研究的来自枯草芽孢杆菌的抗菌物质,可能为新的抗菌蛋白。

基于灰狼优化的埋地管道泄漏双波谱定位方法

为实现对埋地输气管道泄漏的高效准确定位,提出基于灰狼优化和双波谱估计的泄漏振动声源三维定位方法。该方法根据地面加速度传感器阵列的P1波、S波混合信号模型构建双波谱函数,利用双波谱峰叠加特性进行双波速度匹配搜索以实现波速估计,再将波速估计结果代入三维空间谱函数中进行泄漏三维定位。将三维空间谱函数作为适应度函数,使用灰狼优化算法代替三维空间谱网格搜索,实现对双波速度匹配和三维定位过程的优化。实验证明,该方法可实现对泄漏振动声波在土介质中的传播速度以及地下泄漏源位置的准确估计;与传统三维空间谱搜索方法相比,定位精度提高25.85%,三维空间谱搜索耗时减少99.95%。

香菇多糖的提取纯化及颗粒剂制备的处方优化

通过对提取纯化后的原料药进行全面的性质考察,针对其缺陷,对稀释剂种类进行了筛选及处方优化。在香菇多糖颗粒剂处方优化过程中,考察了两种稀释剂单独与混合使用时不同配比对制剂的影响,优化出香菇多糖颗粒剂最优处方原料药:甘露醇:乳糖=1:1.5:0.5,制备出的香菇多糖颗粒剂经质量检查符合药典规定,质量合格,为制药企业生产香菇多糖颗粒剂提供了理论依据。

MI和SVM算法在煤与瓦斯突出预测中的应用

为解决能用于煤与瓦斯突出预测模型的真实事故训练数据量小、数据集缺失严重的问题,提出采用数据挖掘多重填补(MI)算法填补事故数据中缺失参数,增大可用数据集,并将填补后的数据用于支持向量机(SVM)预测模型的训练与测试,选取K最近邻(KNN)算法与SVM进行对比。结果表明:SVM数据填补前后的平均识别率分别为88.37%和88.87%,事故数据的识别率分别79.71%和91.27%;KNN算法在数据填补前后,平均识别率分别为87.59%和88.37%,事故识别率分别为70.4%和84.23%;可见:MI对平均识别率的提升作用不大,对事故识别率的提升作用显著,可提高煤与瓦斯突出事故预测率,数据填补后SVM算法比KNN算法的事故识别率高。

输气管道泄漏的线性阵列两步定位方法

为了提高输气管道泄漏定位的精度和抗干扰能力,基于除自谱的互功率谱波束形成法,提出一种输气管道泄漏的线性阵列两步定位方法。进行M(=3, 5, 7)元阵列及其M-1元子阵的泄漏定位和速度估计效果对比实验,分析了3种阵列的抗干扰能力差异。实验结果表明,泄漏信号的4 kHz分量受多径干扰较小,速度估计结果稳定在1 600 m/s^1 700 m/s范围内。相较于2元和4元子阵,6元子阵的速度估计结果更稳定,抗干扰能力更强。相应地,7元阵列的定位精度和抗干扰能力也更优,干扰较小时,对不同泄漏位置的平均定位误差率小于1%,信噪比低至-15 dB时其误差率仍低于2%。而现有基于广义互相关分析的声波法在噪声条件下无法完成有效定位。该研究将阵列技术应用到管道泄漏定位,提高了定位方法的性能。

基于延迟求和的输气管道泄漏声波定位方法

针对基于互相关分析的输气管道泄漏声波定位方法因声速和延时估计误差导致定位误差大的问题,提出一种基于延迟求和的泄漏位置声波定位方法。在泄漏位置上下游各增设一个声波传感器,使用延迟求和法对增设传感器信号进行延时估计并计算上下游方向声速;以泄漏位置表征各传感器间的延时,再利用延时表达式构造加权向量对线性阵列输出加权,搜索输出峰值点即可完成定位。在实验室进行了定位实验,结果表明:对泄漏信号的3.7 kHz分量使用延迟求和法进行延时估计能够获得更加稳定的输出,定位平均误差率由互相关分析法的9.09%降低至2.04%,声速计算环节的加入以及基于延迟求和的线性阵列定位方法能够有效提高声波法定位精度。

基于HP滤波的ARMA-ABCSVR-GABP网络流量预测

针对当前网络流量无法根据流量变化的特征进行预测,且通过单一或者组合模型依然得不到较高准确率的问题,提出一种基于HP(High-Pass Fliter)滤波的流量预测模型。基于高铁站流量数据日高夜低的周期特性以及流量波动增长的长期趋势,依据HP滤波将网络流量分解成周期序列及趋势序列。利用自回归-滑动平均模型(ARMA)对平稳序列预测的优势来进行周期变化的预测;使用人工蜂群算法(ABC)优化后的支持向量回归机(SVR)对趋势序列进行预测;将二者预测的结果叠加,使用遗传算法优化的BP神经网络(GABP)进行结合预测,进一步提高准确率。结果显示,该预测方法可靠,较其他方法具有优越性。

参数优化的SVR移动网络流量预测

准确预测移动网络流量,不仅可以保障互联网络安全稳定运行,还可以给运营商的资源调度做参照,使运营商能合理分配网络资源。采用参数优化的支持向量回归(SVR)进行网络流量预测研究。原始数据为淮南移动2019年1月1日至5月15日吾悦广场的流量数据,数据采集粒度为15分钟;为了寻找一种SVR的最佳优化方案,将粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)、差分灰狼优化(Differential Evolution-Grey Wolf Optimizer,DE-GWO)、布谷鸟搜索(Cuckoo Search,CS)算法用于SVR的参数寻优;同时将基本的手动调参的SVR用于流量预测对比。实验结果表明,DE-GWO参数优化的SVR具有较好的预测性能。

基于窄带物联网的燃气管道泄漏定位系统设计

针对现有的管道泄漏定位方法存在的灵敏度低、成本较高、效率低下、时效性差等问题,提出一种基于窄带物联网技术实现的声波法天然气管道泄漏在线监测定位系统。系统以STM32F407嵌入式芯片为控制器,并采用ZSN210窄带物联网模块实现设备组网以及数据传输。设计与之配套的控制系统以减少硬件设备工作时间,提高系统整体寿命及工作效率,增强监测系统时效性。适配多种基于声波法的燃气管道泄漏定位算法,可解决现有燃气管道泄漏定位系统所存在的各种问题。

基于COMSOL的星载四极质谱仪仿真分析

四极杆质谱仪应用广泛,在航天空间探测任务中也应用较多,为适应航天器平台资源需研发轻质量、小体积、低功耗的小型质谱仪,并提升质谱仪性能,确保在工程约束下获得更优参数,因此需要预先对质谱仪进行建模仿真分析和预设计。基于离子运动理论与离子碰撞理论,使用多物理场仿真软件COMSOL对电场分布与离子运动状态进行建模仿真。仿真分析结果表明,马蒂厄方程系数α由0.231增大至0.236,灵敏度降低91.3%,分辨率提高73.3%;系数q取0.706时最佳,最大离子通过率97.7%;角频率增大,灵敏度降低61.9%、分辨率提高55.6%;仪器性能在压强小于10-2Pa的真空环境下影响很小;仪器性能在-40-60℃温度范围内变化很小;针对仪器小型化,杆内切圆半径取值范围为2-4 mm;杆半径与内切圆半径比例在1.12-1.13时灵敏度最好;杆长度取值60-150 mm时灵敏度与分辨率有很好的平衡。结果表明该仿真模型能较好模拟离子运动状态,分析四极杆质谱仪性能变化,为质谱仪工程设计实现提供新思路。