鄂尔多斯红庆河采煤矿区生态需水研究

鄂尔多斯红庆河煤矿区处在西部干旱半干旱内陆区域,由于煤炭开采导致生态环境问题较为突出,该区域水资源短缺、供需失衡,严重制约了矿区的生态恢复。在充分的自然概况调查基础上,将红庆河煤矿区生态需水划分为天然生态需水和人工生态需水2种类型。通过植被蒸散法对植被生态需水进行计算,使用马尔科夫链进行定性预测,利用灰色预测模型GM(1,1)进行定量预测。结果表明:以2020年为基准年,红庆河煤矿区总生态需水量为37.52×10^(7)m^(3),天然植被每平方千米乔木、灌木、草地生态需水量分别为1.11×10^(6)、1.06×10^(6)、0.36×10^(6)m^(3);人工生态需水量为1.39×10^(7)m^(3)。进一步对研究区生态需水进行定性、定量预测,规划年(2025年、2030年、2035年)矿区天然生态需水量相比基准年分别上升了0.61%、2.57%和4.57%;人工生态需水量分别上升了3.60%、11.51%和20.86%。研究结果可为该地区生态恢复中植被类型选择、水资源开发利用、合理调配水资源提供科学依据。

建筑物震害的类比预测方法研究

在“同一场地上相似的两幢建筑物，未来具有相似的震害程度”的假设前提下，提出了如何利用一个地区的部分建筑物单体的震害预测结果，对这一地区的其它建筑物单体的震害进行预测的方法，并从结构抗震角度研究了如何用加权Ｈａｍ－ｍｉｎｇ距离度量两幢建筑物的相似程度。

平底从动件盘型凸轮机构系统磨损的数值仿真

磨损寿命预测、状态监测及参数优化设计是摩擦副系统的磨损过程中的三大难点。我们基于离散数学理论和计算机技术建立了平底从动件盘型凸轮机构系统磨损的数值仿真模型 ,通过引入位置矢量和磨损步长的概念 ,使连续的磨损过程离散化 ,实现了对凸轮的磨损寿命的预测 ,并对从动件的运动规律做了动态跟踪。

牟平金矿深部矿体赋存规律及找矿预测

根据矿山生产原始资料 ,运用计算机数据图形处理应用技术 ,对牟平金矿矿体深部成矿趋势进行了详细分析 ,总结了Ⅰ2 号和Ⅱ号矿体在垂向上的成矿规律。研究结果表明 ,牟平金矿Ⅰ2 号和Ⅱ号矿体深部存在成矿的前景和找矿的潜力 ,并在此基础上 ,对Ⅰ2 号和Ⅱ号矿体深部及两翼进行了隐伏金矿成矿预测。

冻融和化学侵蚀下钢纤维混凝土劣化性能研究

为提高纤维混凝土在复杂环境影响下的耐久性能,本文以C30强度混凝土为基准,选取不掺加纤维的素混凝土(0%)和不同钢纤维掺加率(1%和2%)的钢纤维混凝土,研究不同环境侵蚀条件下结构力学性能的损伤机理。选取6种代表性的环境侵蚀因素,分别为:水、冻融循环、氯化钠溶液、硫酸钠溶液、稀硫酸溶液和氢氧化钠溶液,对比分析不同侵蚀环境影响下微观结构和轴向承载力的退化规律。试验结果表明,钢纤维的掺入可以有效地提高混凝土的轴向承载力,但在不同侵蚀条件下的增长规律各不相同,在氯化钠和硫酸钠环境下钢纤维掺量为1%最佳,在冻融循环、稀硫酸和氢氧化钠环境下掺量为2%最佳。该研究成果将为预测不同侵蚀条件和周期下钢纤维混凝土的性能劣化规律提供理论依据。

基于多元线性回归的办公建筑电力能耗评估预测模型的设计

近年来,办公建筑电力能耗显著增加,电力能耗的模拟预测是节约电能重要的方法。目前计算机软件模拟技术在模拟建筑电力能耗时存在使用难度大,结果专业性强,无法直接面向决策者或管理者给予决策的辅助的问题。为了改善这样的现状提出一种以整体的统计分布规律代替复杂的热力学迭代运算的模型和分析方法。逐一筛选能耗的影响因素,采用多元线性回归的方法建立与能耗之间的关系模型。得到了可以预测办公建筑未来电力能耗的模型。证明电力能耗与建筑所处环境因素变化之间存在某种线性关系,以此进行能耗预测是可行的。

粗神经网络在煤与瓦斯突出预测系统的应用

在综合研究了各种算法的基础上,将粗集理论和BP神经网络结合,充分利用了粗集算法能够去除冗余信息,BP神经网络能够精确加快收敛速度的优点。利用具体网络建立一个突出预测机制,并利用该预测机制对矿井瓦斯突出情况进行模拟预测。实际应用效果表明:采用基于MATLAB神经网络工具箱的BP网络模型,能克服一般BP网络收敛较慢的缺点,能加快收敛速度。实验结果表明:基于粗集-BP神经网络的预测模型可靠,收敛速度快,预测精度高,效果良好。

预测碳酸盐岩储集层的地球物理方法——以塔河油田1号区块为例

塔河油田1号区块奥陶系碳酸盐岩储集层埋深大、非均质性强,给储集层的预测和勘探布署带来极大的难度。在正确认识储集层基本特征的基础上,利用地震波振幅、频率、波形变化识别储集层;利用相干体计算技术、地震测井反演技术、速度分析技术、主曲率分析技术研究储集层缝洞发育情况;利用三维可视化技术研究岩溶发育情况,实践表明,这种方法是可行的,可以在一定程度上预测碳酸盐岩储集层发育有利区域。

黄珏-马家嘴油田薄砂体预测技术应用研究

黄珏-马家嘴油田戴南组砂体薄、横向延伸短。随着油田开发的深入,传统的稀疏脉冲反演及地质统计学反演已难满足储层预测精度需求。为此,引入地震波形指示反演及储层特征参数模拟方法,提高了薄储层预测精度,为后期开发提供了可靠地质依据。

当代气候研究计划

就气候系统问题,国际上与气候及其变化有关的重要科学计划、尤其是气候变化及可预报性研究(CLIVAR)计划,作了简要介绍,同时还就气候预测问题作了讨论。

H.264中帧内预测模式选择算法的研究

H.264标准中的帧内预测模式在带来高效的压缩编码性能的同时,也带来了极大的运算量。针对这种情况,在对现有的优化思想进行研究的基础上,提出一种新算法,通过对各种预测模式的方向性进行分析,利用相邻模式之间的相关性,跳过一些小概率模式,从而降低模式选择的复杂度。通过仿真实验,对两种算法的编码时间、比特率以及PSNR进行了比较。实验结果表明,在采用新的模式选择算法后,运算复杂度大大降低,极大地减少了编码时间,有效地提高了视频压缩编码效率。

一种改进的长距离信道预测算法

为了实现自适应传输,信道状态信息(CSI)必须是可知的,信道预测算法应具有运算量小、预测时间长的特点。长距离信道预测(LRP)算法简单,但预测时间长度较短。针对该问题,利用预测误差幅度逐渐收敛的特点对其建模,提出了改进的处理方法,达到了更新权向量的目的。计算机仿真实验表明,该方法降低了LRP算法的预测误差,并且增长了预测时间长度,更加适于自适应传输方法的实时应用。

SL地区大安寨段页岩气储层预测浅论

SL地区大安寨段地层具有良好的页岩气成藏条件,有的井在该层段钻获工业气流,而有的井则钻遇干层或微弱产气,说明该层段的页岩气储层平面分布呈不均匀状态,资料表明该区页岩气的富集主要受泥页岩热成熟度、有机碳含量、裂缝发育和地层压力等因素控制。所以寻找该区大安寨段裂缝及有利的岩性组合是首要因素,利用三维纵波叠后地震资料,针对SL地区大安寨段页岩气储层段,采用提取瞬时振幅属性及曲率分析技术,对珍珠冲组大安寨段进行有利储层分布区域进行预测,预测结果与钻井资料吻合较好,证明这两种技术方法综合起来分析运用,具有较好的实际应用价值。

秦山核电三期工程取水口冲淤变化研究和预测

本文采用河床演变分析的方法研究秦山核电三期工程取水口附近海床的冲淤变化 ,并用数学模型和实体模型在验证的基础上进行了近期变化预测 ,为核电厂安全运行数十年和保证循环冷却水正常供水提供了科学依据。

DCE-MRI定量参数与进展期胰腺癌病理特征的相关性及预测化疗早期疗效的价值

目的探讨动态对比增强MRI(DCE-MRI)定量参数与进展期胰腺癌病理特征的相关性及预测化疗早期疗效的价值。方法选取2020年4月~2022年4月我院进展期胰腺癌患者84例。治疗前2周内及治疗1个月均进行DCE-MRI检查,对其药代动力学参数的Vp值、Kep值以及Ktrans值进行测量,并在治疗前对DCE-MRI定量参数和病理特征之间的相关性进行分析,比较进展组与稳定组治疗前、治疗1个月DCEMRI定量参数,对接受试验的患者工作特征(ROC)曲线的分析治疗1个月后DCE-MRI定量参数对患者化疗早期疗效的价值进行预测。结果84例进展期胰腺癌患者治疗前Ktrans值为(0.112±0.026)min,Kep值为(0.339±0.089)min,Vp值为(0.077±0.016);胰头胰腺癌相比体尾部的Vp值更高(P<0.05);低分化、有血管侵犯胰腺癌Ktrans值、Kep值、Vp值高于中高分化、无有血管侵犯(P<0.05);Ⅳ期、有淋巴转移胰腺癌Ktrans值、Kep值高于Ⅱ~Ⅲ期、无淋巴转移(P<0.05)。治疗1个月,进展组Ktrans值、Kep值未发生明显变化(P>0.05),稳定组Ktrans值、Kep值显著低于治疗前(P<0.05);治疗1个月,进展组Ktrans值、Kep值高于稳定组(P<0.05)。ROC显示,治疗1个月Ktrans值、Kep值联合联合预测疗效的AUC值最大0.783,对应敏感度为88.37%,特异度为58.54%。结论DCE-MRI定量参数可用于评估胰腺癌临床、病理状况,且参数Ktrans值、Kep值可预测早期化疗疗效。

基于SMOTE欠采样的随机森林卡钻风险评估方法

钻井工程监测参数与井下复杂事故之间存在相关性,故基于SMOTE欠采样的随机森林方法建立钻井工程风险评估监测模型,以此起到规避风险的目的。首先,需要将随钻数据进行筛选与挖掘,根据调研结果确定特征参数,做好建模前的预备工作;其次,利用随机森林算法建立模型;最后,在考虑监测参数与井下复杂事故联系和交叉验证的基础上调整模型参数,计算卡钻事故的风险概率。实验结果表明,基于SMOTE欠采样的随机森林钻井工程风险评估方法预测值与现场实际结果基本吻合。

基于RBF神经网络的输电线路覆冰短期预测研究

本文提出了一种基于RBF神经网络的输电线路覆冰短期预测方法。首先介绍了RBF神经网络的基本原理及算法;然后对覆冰监测终端实测数据进行了误差剔除、缺失数据补充以及数据归一化等预处理;在此基础上,通过比较不同输入因子下模型的准确度,确定最佳建模方案;进一步通过实例验证了这一覆冰预测模型的准确性。研究结果表明,基于RBF神经网络的输电线路覆冰短期预测模型,在选取了恰当的输入因子的情况下,可以较好的实现输电线路覆冰的短期预测。

尼达尼布抗纤维化治疗特发性肺纤维化的耐受性和疗效预测因素分析

目的分析尼达尼布(nedanib,NT)治疗特发性肺纤维化(idiopathic pulmonary fibrosis,IPF)的耐受性和疗效预测因素。方法选择2020年3月至2023年12月我院收治的67例IPF患者,接受初始计量为300 mg的NT治疗,治疗前(入组当天)以及治疗6个月(M)、12 M行胸部计算机断层扫描及肺功能检测。记录IPF患者的不良事件发生情况。结果12M期间45例(67.16%)IPF患者NT剂量减少,6 M内34例剂量减少,剂量减少的原因为发生不良事件。20例(29.85%)12 M期间停用NT,6 M内10例的停药发生,不良事件是常见的停药原因。≥75岁的IPF患者6 M期间剂量减少22例(62.86%)较<75岁患者12例(37.50%)高,停用NT的原因多数为不良事件的发生(P<0.05)。LASSO及多因素Logistic回归分析,女性、用力肺活量占预计值的百分比(FVC%pre)<76.70%、表面活性蛋白-D(surfactant protein D,SP-D)≥263.50 ng/ml为IPF患者12 M内NT停药的危险因素,风险评分[1×(女性)+1×(FVC%pre<76.70%)+1×(SP-D≥263.50 ng/ml)]预测IPF患者12 M内NT停药的受试者工作特征曲线下面积为0.760(95%CI:0.688~0.822)。持续NT治疗IPF患者的FVC下降程度小于停用NT治疗组[0.03(-0.16,0.27)L vs.-0.14(-0.50,0.07)L,Z=-2.405,P=0.016],Spearman秩相关分析显示,FVC变化与体质量指数(body mass index,BMI)(Rho=0.410,P<0.001)、FVC%pre(Rho=0.427,P<0.001)呈负相关性。结论IPF患者12 M期间NT剂量减少、停用NT的主要原因为不良事件,根据性别、FVC%pre、SP-D设计的风险评分可预测12 M内NT停药的发生。12 M期间NT持续治疗的患者较停药的患者FVC下降程度小,FVC变化与BMI、FVC%pre有关。

基于内部失效机理预测评估渗碳Cr-Ni齿轮钢的超高周疲劳强度

对渗碳Cr-Ni齿轮钢进行应力比为0和0.3的室温超高周疲劳实验,观测试样中诱发裂纹萌生的夹杂和疲劳断口形貌,以全面评估渗碳Cr-Ni齿轮钢疲劳性能。将疲劳失效模式分为有细颗粒区(Fine granular area,FGA)的内部疲劳失效和有表面光滑区(Surface smooth area,SSA)的表面疲劳失效,并阐明了渗碳Cr-Ni齿轮钢的超高周内部疲劳破坏机制。基于累积损伤和位错能量法并结合细颗粒区形成机理和夹杂的最大评估尺寸,分别构建了两种渗碳Cr-Ni齿轮钢内部疲劳强度的预测模型。利用FGA尺寸与夹杂尺寸的比值和夹杂应力强度因子及应力比之间的关系,修正所提出的两种疲劳强度预测模型并给出了最大夹杂尺寸下的lFGA-S-N曲线。结果表明,基于累积损伤法和位错能量法分别构建的疲劳强度预测模型都可用于预测评估渗碳Cr-Ni齿轮钢在多种应力比下的内部疲劳强度,基于位错能量法的强度预测模型精度较高。

BP神经网络预测Bacillus amyloliquefaciens Q-426发酵产物活性

为了寻求工业培养基有效配比，以获得Bacillus amyloliquefaciens Q-426发酵培养较大活性，根据Bacillus amyloliquefaciens Q-426摇瓶培养实验数据，以甘蔗糖蜜、豆粕粉、氯化铵、氯化钙4个培养基成份作为影响抑菌圈直径的主要因素，利用BP（Backpropagation）神经网络方法对其抑菌圈直径进行预测，获得抑菌圈直径的BP神经网络预测模型。结果表明：训练BP神经网络时，14组自变量数据中抑菌圈直径的BP神经网络拟合值与实测值的相对误差为-1．8519％～1．9231％，相对误差绝对值的平均值为1．1213％；测试BP神经网络时，3组自变量数据中抑菌圈直径的BP神经网络预测值与实测值的相对误差为-1．8519％-0．7692％，相对误差绝对值的平均值为1．1515％，说明建立的基于4个培养基成份的抑菌圈直径BP神经网络预测模型是可行的。