基于Bootstrap的高炉铁水硅含量二维预报

高炉铁水硅含量的实时准确预报对调控高炉炉温和稳定炉况具有重要作用,但其预报结果一直存在准确度不高和缺乏可信度表征等问题,特别是在炉况不稳、运行数据波动较大时,预报结果的准确度和可信度急速下降,不利于现场操作人员根据预报结果进行生产操作.为此本文融合神经网络和Bootstrap预报区间方法,构建高炉铁水硅含量的二维预报模型,实现在预报硅含量值的同时给出了该预测值的可信度.应用实例表明,本文提出的方法提高了硅含量点预测结果的准确度,且预测区间宽度能正确地表征点预测结果的可信度,对实际生产操作具有较好的指导意义.

TGP二维与三维地质预报成果对比

以TGP超前地质预报理论和实际工程资料为基础,运用信息化逻辑方法对TGP二维与三维地质预报成果进行分析对比,主要从预报地质构造的位置、规模、围岩级别和产状四个成果比较二者的相同和不同之处。结果表明,对于隧道前方岩性无明显差异的围岩,二维与三维的地质预报结果基本相同;对于与隧道斜交的地质构造,二维与三维地质预报在构造产状预报结果上相近,但二维地质预报在围岩级别预测方面有利,三维地质预报在规模和位置的预报方面有利;对于与隧道激发炮孔连线一侧边墙不相交的地质构造,二维与三维地质预报结果基本不同,且三维比二维的地质预报结果有利。

盘锦市水环境质量预警预报二维模型的构建与应用

基于盘锦市水环境质量5级预警等级,采用二维非恒定流水质模型构建水质预警预报模型,针对平原地区独流入海河流的季节性特点,分汛期以及非汛期对水中污染物扩散变化进行模拟。当某一断面污染物超标时,以超标断面位置为突发污染事故原点,利用预报模型模拟污染物浓度随时间变化过程,确定预警开始时间以及预警解除时间,实现污染物浓度变化趋势分析,为平原地区季节性河流水环境水污染事件的应急处理提供数据支撑。

渤海二维潮流数值预报

本文对渤海进行二维潮流数值预报,依据威海往北一线上的潮汐预报值,通过数值预报的方法预报出渤海任意点任意时刻的潮流。实验结果表明,潮流数值预报的精度较高,可以在航海活动中使用。

基于ConvLSTM的中国东南沿海波浪智能预报和评估

相较于半理论半分析和数值模型的波浪预报方法,智能波浪预报有着精度高、计算资源需求低的优势。该文基于卷积长短期记忆网络(convolutional long short-term memory network,ConvLSTM)算法,建立了有效波高(significant wave height,SWH)二维预报模型,以中国东南沿海2014—2022年ERA5数据进行训练,通过敏感性试验优化模型配置,并开展中国东南沿海SWH在2023年4个预报时效(6 h、12 h、18 h、24 h)下的预测性能评估。敏感性试验显示,输入时间序列长度N=4(即输入-18 h,-12 h,-6 h,0 h的SWH值)时,模型在4个预报时效下的准确性均优于其他时间序列长度;输入物理要素组合为SWH、平均波向和海面10 m风矢量时,模型在12 h、18 h和24 h预报时效下的准确性优于其他组合。通过对ConvLSTM模型训练及配置的精细调整,可以实现对中国东南沿海SWH的二维、高精度的智能预报。