TEMPO/STA法与Baird-Parker平板计数法测定食品中金黄色葡萄球菌的比较研究

使用TEMPO/STA法和Baird-Parker平板计数法对速冻食品、生鲜乳、肉制品、冷食菜和调味品5类共150组样品进行金黄色葡萄球菌加标实验,结果表明两种方法检测结果符合率高达94.67%,并且检测结果P值均大于0.05,无显著性差异。同时使用TEMPO/STA法和Baird-Parker平板计数法对冷食菜、调味品、糕点、方便食品、生鲜乳、速冻食品和生肉7类共300组自然样品进行检测验证,结果显示两种方法的金黄色葡萄球菌检出率分别为33.33%和31.33%,对阳性结果进行统计学分析发现两种方法无显著性差异。

基于P波到时拾取的分析法与遗传算法联合定位方法与应用

针对岩石力学震源定位问题,提出了一种在P波到时精确拾取的基础上通过分析法过滤异常到达传感器和遗传算法(genetic algorithms,简称GA)求解联合定位方法,并将其应用于岩石材料的破裂面定位以及采矿工程中。为了消除传感器到时精度、传统迭代法及迭代初值选择对定位的影响,基于时频分析的改进长短时窗(short-term average/long-term average,简称STA/LTA)法拾取P波到时,求解不同传感器组合分析解的逻辑概率密度函数过滤异常到达,引入遗传算法对到达清晰的震源进行定位。通过断铅、含夹层组合煤岩单轴压缩试验及定点爆破试验对该方法进行验证。结果表明:在对信号预先带通滤波后进行变分模态分解(variational mode decomposition,简称VMD)精确滤波的基础上结合改进STA/LTA法可以大幅提升到时拾取精度;通过分析法过滤异常到达对定位精度的影响,结合具有全局性、不受初值影响的遗传算法对震源定位,应用于岩石材料试验以及采矿工程中可以较准确的对震源进行定位,该方法较传统迭代法、线性定位法等更具有工程实际应用价值。

基于STA/LTA改进的CEEMD-SVD微震信号降噪算法

针对煤矿井下工作环境复杂,采集到的微震信号包含大量噪声信号,严重影响对微震信号的拾取、定位和反演。采用互补集合经验模态分解(complementary set empirical mode decomposition, CEEMD)联合奇异值分解(singular value decomposition, SVD)与长短时窗法(STA/LTA)相结合的降噪算法。利用CEEMD分解微震信号,得到固有模态分量(inherent modal component, IMF),依据相关系数确定噪声主导的IMF和信号主导的IMF,通过STA/LTA去除CEEMD产生的伪分量。对噪声主导的分量进行SVD分解降噪后与信号主导的分量及剩余分量重构得到降噪后信号。加入模拟噪声信号与实际采集的微震信号进行仿真实验,结果表明本文算法在保证小剩余噪声干扰的情况下,可以节省计算时间。通过与经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)、聚合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition, EEMD)及新型自适应聚合经验模态分解(novel adaptive ensemble empirical mode decomposition, NAEEMD)降噪方法进行对比,依据信噪比、能量百分比及标准差三个评价指标进行定量计算,实验表明该方法具有更好的降噪效果。

TEMPO/STA法在水产品金黄色葡萄球菌计数检测中的应用

金黄色葡萄球菌能够引起细菌性食物中毒,其对水产品的污染将严重影响到食品安全和水产品加工出口贸易。本研究使用TEMPO/STA法和PetrifilmTM测试片法对535个出口水产品样品进行检测,并将检测结果进行比较。结果表明,TEMPO/STA法与PetrifilmTM测试片法一致性较好(符合率96.6%,准确度无差异),并具有操作简单、快速、准确和人为误差小的特点。

一种改进的STA/LTA震相自动识别方法

震相自动识别是地震速报和地震预警中的重要工作之一。针对震相自动识别中最常使用的方法STA/LTA算法,提出了一种能反映地震信号振幅和频率变化特征的新的特征函数CF(i)=Y(i)2-Y(i-1)Y(i+1)(其中CF(i)为i时刻的特征函数,Y(i)为i时刻的地震信号振幅)。谐波信号和有限的实际地震记录的应用表明,本方法具有较高的识别精度。

TEMPO/STA在食品中金黄色葡萄球菌计数检测的应用

目的:确证TEMPO/STA法计数食品中金黄色葡萄球菌的检测性能。方法:本研究同时采用TEMPO/STA法和GB 4789.10—2016中Baird-Parker平板计数法对熟肉制品、方便食品、糕点、调味品及其他类(包含饮料、果冻等样品)5类食品共114个不同类型的自然样品中的金黄色葡萄球菌进行检测,并分别将检测结果进行对比分析。结果:TEMPO/STA法和GB 4789.10—2016中Baird-Parker平板计数法对食品中金黄色葡萄球菌的检测结果一致性较好(符合率96.5%,准确度无差异)。结论:TEMPO/STA法具有操作简便、快速、准确和人为误差小的特点,且能保证检测结果的唯一性和溯源性,在日常检测中值得推广应用。

弹着点定位系统中初至信号拾取方法

对于弹丸落地后地震信号的准确拾取是利用地震信号进行弹丸落点定位的关键环节。以主频50 Hz的雷克子波为原始信号,通过引入不同的噪声分别分析长短时窗能量值比法(STA/LTA)、基于自回归模型的Akaike信息准则的AR-AIC方法和基于高阶统计量偏度和峰度的PAI-S/K法等3种拾取微震事件方法的拾取精度与可靠性。同时,分别采用这3种方法对试验数据进行识别。结果表明:对于信噪比较高的试验信号,3种方法都有很高的拾取精度,而对于微震事件,AIC法相较于另外两种方法具有更高的拾取精度与可靠性。

STA髓腔麻醉法在乳磨牙牙髓摘除术中的应用价值分析

评估乳磨牙牙髓摘除术患儿实施STA髓腔麻醉的应用价值。方法 选取乳磨牙牙髓摘除术患儿,患儿数量为74例,患儿的纳入时间属于2021年12月至2022年12月,分组应用随机数字表法形式,2组均37例,常规牙周膜浸润麻醉纳入到对照组之中,STA髓腔麻醉的患儿视为实验组,就组间手术前后参数指标、疼痛感评分、镇痛效果及不良反应情况实施比照。结果 (1)手术前参数指标未见明显的组间差异性,P>0.05。实验组的乳磨牙牙髓摘除手术后心率、收缩压、舒张压较之于对照组得以下降,能够明显发现组间具有显著的差异性水平,P<0.05。(2)实验组和对照组麻醉时、麻醉后1h疼痛感评分基本相似,差异无统计学意义(P>0.05)。实验组麻醉后6h、麻醉后1d疼痛感评分较之于对照组得以下降,差异具有统计学意义(P<0.05)。(3)较之于对照组(70.27%)乳磨牙牙髓摘除术患儿,其实验组(91.89%)的患儿镇痛效果优良率有所提高,差异具有统计学意义(P<0.05)。(4)较之于对照组(24.32%)乳磨牙牙髓摘除术患儿,其实验组(5.41%)的患儿软组织麻木、自伤性溃疡等不良反应发生率有所下降,差异具有统计学意义(P<0.05)。结论 乳磨牙牙髓摘除术患儿行STA髓腔麻醉效果确切,能够平稳患儿心率、血压参数,降低其术后疼痛感及不良反应发生率。

微地震技术在农安油页岩靶区的应用

微地震初至时间拾取是微地震资料处理过程中的一个重要步骤,也是地层速度模型建立的重要依据。为提高拾取精度,本文提出一种新的自动拾取初至时间的方法,计算三分量地震数据的小时窗协方差矩阵特征值,将其作为特征函数引入到STA/LTA能量比法当中,从而实现自动拾取初至时间,并结合P波时差法完成震源定位。理论模型及农安浅井油页岩水力压裂试验的微地震资料处理结果表明,该方法可以有效地拾取微地震初至时间并实现震源定位。

微震初至波到时自动拾取研究

微震初至波到时准确拾取是实现震源定位的前提,传统的人工拾取方法效率低、耗时长,而自动拾取方法中常用的长短时窗能量比值(STA/LTA)法对低信噪比信号的拾取准确率较低。针对上述问题,提出了一种基于随机森林的微震初至波到时自动拾取方法。首先,提取微震数据的振幅、能量及相邻时刻振幅比作为特征,并对每个样本进行特征类别标记;然后,构建随机森林模型以识别微震初至波;最后,采用随机森林模型计算每个测试样本属于某一类别的概率,将概率不小于0.5的第1个数据采样点判定为微震初至波到时采样点。采用煤矿井下巷道深孔中的微震监测数据进行实验,结果表明当随机森林算法中决策树的数量和最大深度分别为137,6时,该方法对微震数据样本分类的准确率达98.5%,对微震初至波到时的平均拾取误差为23.1ms,拾取精度优于STA/LTA方法。

基于阻尼耗散能功率的微震P波到时拾取新方法研究

现有微震P波到时拾取算法在实际应用中往往需要根据具体实际情况选择阈值和计算时窗,阈值与计算时窗设置不合理将导致拾取误差变大,基于此提出一种基于追踪阻尼耗散能量功率的方法,以克服传统方法的不足。该方法是将信号转化为具有黏性阻尼的线弹性固定基单自由度振子的响应并提出通过直方图法与AIC法联合追踪阻尼耗散能量功率来拾取P波到时。该方法具有能够识别噪声信号、无需检测阈值、检测时窗设置的优点。利用加噪后的信号测试方法的抗噪性能,结果表明,在不同的信噪比下该方法较传统方法相比具有较优的抗噪性能。应用该方法对实际中监测的40个不同信噪比波形进行P波到时拾取,以局部放大后人工拾取为标准,并将结果与长短时均值比法(STA/LTA)对比分析得到该方法误差均值为1.17 ms,误差2 ms以内占比87.5%,4 ms以内占比100%;STA/LTA法误差均值为3.46 ms,误差2 ms以内占比55%,误差4 ms以内占比82.5%,综合可见所提出该方法更好。柿竹园微震监测应用结果表明:该方法能够显著提高微震事件的定位精度,具有重要的理论与实际意义。