筏式养鲍对沉积环境压力的评价——MOM-B监测系统模型在桑沟湾的应用

于2010年5月、7月、8月和10月对桑沟湾筏式养鲍区的沉积环境进行现场调查,采用挪威海洋研究所建立的鱼类养殖环境监测系统模型(Modelling-Ongrowing fish farms-Monitoring,MOM system),应用MOM-B着重对鲍养殖区的沉积环境状况进行监测和评价,由生物、化学和感官指标组组成。生物指标组的结果显示,各站位都有大型底栖动物,鲍养殖区处于1,2或者3等级。根据化学指标组(pH值和氧化还原电位Eh)和感官指标组(颜色、气味、气泡、粘稠度等)的监测结果进行了进一步的评价,结果显示,各站位的pH>7.0,为弱碱性,沉积物都无气泡产生,无臭味或硫化氢气味。鲍养殖区的沉积环境状况整体良好,5月和7月为1级,8月和10月为2级。虽然鲍养殖区目前的沉积环境状况较好,但需要注意的是8月和10月Eh<0,沉积环境已经处于还原状态,可能与鲍养殖压力有关。

以关键指标为核心的区域大数据监测系统模型构建

本文从考试的关键指标出发,论述构建区域大数据监测系统模型策略:获取关键指标,建构大数据的内核体系;指向关键指标,建构大数据的事实体系;运用关键指标,建构大数据的直观体系;补救关键指标,建构大数据的支撑体系。

通信软件监测系统的模型

通过对系统进行整体描述和分布功能描述相结合的方法，给出了通信软件监测系统的模型．该模型的确立给通信软件的测试提供了一个新的思路和方向，而模型的进一步深化和实现将会大大提高通信软件的测试效率。

黄腊石滑坡监测系统及数据处理

本文概述了黄腊石滑坡地质灾害防治工程可行性研究工作中的监测系统及数据处理。监测系统以大地形变测量、全自动边坡监测、宏观地质调研为主，辅以倾斜钻孔、平硐短基线监测手段。数据处理主要由滑坡监测数据库和分析预报模型软件包组成。黄腊石滑坡地质灾害防治工程施工治理阶段除应加强现有系统的运营外，尚需不断完善，以期为我国的滑坡地质灾害的监测预报工作的发展作出贡献。

卡尔曼滤波在监测变形分析中的应用

将变形量和变形速度看作状态向量,将变形加速度看作动态噪声,利用卡尔曼滤波法进行某滑坡监测变形分析,实例分析表明,这种分析方法效果较好。

连铸机扇形段在线监测与诊断技术的研究与应用

为了提前诊断连铸机扇形段故障发生的精确位置,基于SIMTAC系统的WINCC在线监测技术,建立了辊缝测量过程拉矫力模型、开浇过程双流拉矫力模型、开浇过程单流拉矫力模型,对这3种模型进行了理论分析和生产验证。结果表明,采用以上模型进行在线监测与诊断,能提前发现扇形段存在的隐患,极大改善了铸坯受力状况,铸坯质量得到大幅提高,显著减少了改判量和故障时间。

连铸机扇形段辊缝在线监测

本文对在连铸机中对辊缝在线系统的设计,能够实现对扇形段的监控。首先,对连铸机辊缝最佳值的实时计算,需要通过与连铸机实际生产状况的结合,其次,通过扇形段对辊缝的远程调整,能够对辊缝进行控制,最后在连铸机扇形段中,通过传感器对位移压力的检测,以及电机在连铸机导向段对电流信号的传动,利用模型计算和基于规则智能判定调整后的扇形段轻缝值是否优于调整前辗缝值。连铸机扇形段银缝在线监控系统的应用将实现在生产过程中连铸机扇形段始终保持稳定运行状态,为保证和提高铸坯质量提供一种在线控制与调节方法。

广西广播电视与网络视听智慧监测监管的探索和实践

云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术的快速发展,为广播电视与视听新媒体监测监管实现集约化、智能化发展提供了强劲动力,为促进监测监管技术手段不断优化升级,推进监测监管全业务数据与播出、传输、发射等技术系统的数据整合、数据深度挖掘利用,提升数据分析处理能力,实现资源共享和智能协同成为可能。本文从广西运用云计算、大数据、人工智能等新技术开展智慧监管的实践,探讨了广播电视与新媒体的智慧监管应用场景、智慧技术的发展应用及智慧系统建设的思路。

浅埋大采高综采矿压显现规律物理模拟实验研究

以榆神矿区张家峁煤矿5-2特厚煤层为研究背景,通过岩石力学实验确定围岩物理力学参数,构建物理模拟模型并分析模拟支架力学特征。模拟实验结果表明：浅埋煤层大采高工作面矿压显现显著;借助声发射（AE）及试验模型支架监测系统获取模型开采过程中的围岩变形损伤信号,分析顶板来压过程中的围岩移动及支承压力演化机理：声发射信号丰富,事件数峰值达2578个·min-1;顶板周期来压步距约15.0 m,煤壁前方10.0～13.0 m范围为工作面超前支承压力影响范围且压力峰值位置向采空区方向移动,支架的工作阻力12 000 kN能够满足生产需要。