固态胺吸附去除CO_(2)行为研究

为解决基于固态胺材料的再生式CO_(2)去除技术在便携式生保系统中的应用问题,开展了固态胺材料吸附去除CO_(2)的性能研究。进行了不同吸附温度、入口CO_(2)浓度、气体流量条件下固态胺吸附CO_(2)的穿透试验,获得了相应的穿透曲线;利用Wheeler方程对穿透曲线进行了拟合,得到了相应的拟合方程、平衡吸附量等结果。结果表明:通过Wheeler方程能够准确描述固态胺吸附CO_(2)的行为;获得了CO_(2)穿透率分别为10%和50%时的穿透时间与气体流量间的线性关系方程,方程可应用于预测固态胺反应器性能、切换周期等,使评估反应器性能的试验大为简化。

浅谈FOSTER WHEELER公司双面辐射阶梯式焦化炉新型衬里安装

以广东石化延迟焦化装置为例,简单介绍了FOSTER WHEELER公司双面辐射阶梯式焦化炉各类新式衬里的特点以及各类新型衬里的新式施工方法,详述各施工过程的重难点及其解决办法,经实践,该施工方法提高了施工速度并大大提高了安装的质量。使施工过程中出现的问题大大减少,是目前国内领先的新型衬里施工工艺。

两轮电动车骑车人头部损伤的生物力学分析

两轮电动车(powered two-wheeler,PTW)骑车人头部损伤是我国道路交通事故中一种常见的伤害类型,完善骑车人头部损伤评价标准对制定两轮电动车骑车人安全法规以降低碰撞损伤风险具有重要意义。本文采用头部具有详细解剖学结构的人体数值模型进行骑车人-车辆碰撞仿真,对头部进行生物力学分析和损伤评估,并与行人-车辆碰撞中行人头部损伤进行对比分析。研究发现行人和骑车人在车辆碰撞事故中运动学响应较为相似,但头部生物力学响应存在差异,骑车人头部损伤风险高于行人。同时发现骑车人握力因素影响头部的运动学响应,应考虑其在两轮电动车骑车人头部损伤评估中的影响。

货车-两轮车碰撞事故典型场景提取及关联规则分析

基于视频信息提取了货车-两轮车碰撞典型事故场景,对事故场景中不同事故因素间的相关性进行了挖掘以补充代表事故遗漏的事故特征。应用210例带视频信息的货车-两轮车碰撞事故案例获取相关事故信息,采用K-modes聚类方法对事故案例进行聚类得到典型事故场景,采用关联规则方法对每个事故场景中事故因素之间的关联度进行分析。结果表明:货车-两轮车事故可分为4种典型场景,即2种十字路口事故,1种直行道路事故以及1种丁字路口事故。十字路口事故场景中事故特征与存在视觉障碍关联度较高,且在十字路口事故中“货车左转”所带来的风险也比较高;直行道路事故中货车制动规避与道路上是否有信号灯存在关联性;丁字路口事故中型货车转向规避与骑车人遭到碾压之间存在关联性。该研究结果可以为两轮车骑车人安全对策和安全测试场景提供参考。

我国中小城市电动两轮车骑行者戴盔意向研究——基于TPB和TAM整合模型

【目的】探究影响我国中小城市电动两轮车骑行者戴盔意向的心理因素,以更好地提升头盔佩戴率。【方法】从骑行者角度出发,结合计划行为理论(theory of planned behavior,TPB)和技术接受模型(technology acceptance model,TAM),构建了电动两轮车骑行者戴盔意向模型,通过结构方程模型(structural equation model,SEM)探究了骑行者心理潜变量对戴盔骑行意向的影响效果。【结果】与以传统的TPB为框架的模型相比,基于TPB和TAM整合的模型在拟合适配度方面表现更优。其中态度(0.411)、知觉行为控制(0.305)两个潜变量对骑行者戴盔意向的作用效果最为显著,骑行者的年龄对戴盔意向模型具有调节作用。【结论】研究结果可以为当地政府制定相关政策提供理论参考依据,并为其他学者后续针对戴盔骑行行为的研究提供思路。

地震Wheeler转换技术及其应用

如何有效利用地震资料进行层序和沉积期次的划分以及内部层序的自动追踪,一直是层序地层学研究所面临的技术难题。地震Wheeler转换技术是最近几年发展起来的一项新技术,它将层序地层学和地震沉积学更好地结合起来,从而可以最大限度地应用三维高精度地震资料进行地层层序和沉积期次的研究。首先系统阐述了地震Wheeler转换技术的基本原理和实现方法,然后采用三角洲沉积体地质模型验证了方法效果,最后将该方法用于东营凹陷三角洲层序的划分,结合测井资料以及时频分析方法,重新厘定了层序划分方案,将东营凹陷三角洲沙三段中亚段划分为9个四级层序。

基于时频分析与Wheeler变换的高精度储层预测

砂泥岩薄互层地震识别,尤其是米级薄层油砂体识别一直是地球物理界所困惑的问题.时频分析方法能够在常规数据域精确识别储层的厚度;Wheeler变换具有较强的等时意义,并且能够去除区域构造背景影响,有效识别无沉积或侵蚀事件,把控储层横向展布.综合应用两种方法,既能利用Wheeler域横向分辨率的优势,又能利用常规数据域纵向分辨率的优势,从而能够极大减少储层解释的多解性,提高预测精度.

汽车-动力两轮车碰撞前驾驶员风险感知研究

人机共驾阶段人类驾驶员对驾驶环境保持较高的风险感知水平是保证及时有效、稳定安全接管的核心。本研究通过开展风险感知模拟驾驶试验,获取了驾驶员在典型汽车-动力两轮车碰撞场景下的驾驶行为及脑电响应数据。从驾驶行为层面以制动TTC(time to collision)和平均加速度为评价指标,利用分位数回归构建了驾驶员风险感知量化模型,通过独立样本检验发现驾驶经验、碰撞场景类型对驾驶员风险感知存在显著影响。在脑电响应层面,通过双独立样本检验及FDR校正发现Alpha频段与驾驶员风险感知显著相关。此外,提出了驾驶员风险感知神经机理,包括视觉感知与认知加工两个阶段。研究结果有助于提升人机共驾汽车的安全性。

一种基于后缀排序快速实现Burrows-Wheeler变换的方法

近年来,Bzip2压缩算法凭借其在压缩率方面的优势,得到了越来越多的应用,Bzip2的核心算法是Burrows-Wheeler变换(BWT),BWT能有效的将数据中相同的字符聚集到一起,为进一步压缩创造条件。在硬件实现BWT时,常用的基于后缀排序的算法能有效克服BWT消耗存储资源大的问题,该文对基于后缀排序实现BWT的方法进行了详细分析,并且在此基础上提出了一种快速实现BWT的方法后缀段算法。仿真结果表明后缀段算法在处理速度上比传统的基于后缀排序的算法有很大的提高。

面向AEB测试的乘用车与二轮车事故危险场景构建

从国家车辆事故深度调查体系中筛选255起二轮车事故案例进行分析,在事故录像中提取参与方运动信息,利用帧间差法估算速度,提取案例中的时段、路段、天气等环境信息,利用有序Logistic回归法选择相关特征变量,并对其进行系统聚类;根据聚类结果分析车辆速度信息,建立了8种乘用车与二轮车事故危险场景,为自动紧急制动系统仿真测试提供参考依据。

基于地震分频调谐体和Wheeler转换技术的薄储层预测方法

传统的储层预测主要在时间域或深度域进行,尤其对陆相复杂地质体而言,存在较强的多解性。另外,常规地震调谐体的分析是以地震资料的主频为基础,不考虑高频分量的贡献。为此,以层序地层学和地震沉积学等理论为指导,首先采用分频技术提取不同频段地震数据调谐体;然后,在等时地层格架约束的地震层位自动追踪和拾取的基础上,在时间域结合沉积旋回特性将层位追踪结果进行Wheeler域转换,构建地层对比和年代地层格架,实现年代地层和沉积体系域的同步解释,有效揭示了沉积组合间的空间关系;进而提取高频调谐体地层切片,实现层控薄储层预测,通过等时界面有效提高了薄砂体的横向预测精度。上述方法既能发挥地震数据的高纵向分辨率的优势,又能在Wheeler域发挥等时切片的横向分辨率的优势,减小了储层解释的多解性,提高了储层预测精度,为薄储层的识别提供了新思路。实际地震资料的应用结果验证了方法的有效性。

物质场为共形不变标量场的Wheeler-De Witt方程的虫洞解

本文通过解有共形不变标量场的一种微超空间模型的 Wheeler-De Witt 方程.得到满足 Hawking 边界条件的虫洞解。

不同冲击角度对两轮车骑行者保护试验区域伤害的研究

对交通事故数据的研究表明,两轮车骑行人也面临很高的受伤风险,各新车评价规程也开始对骑行人保护做出要求。根据中国保险汽车安全指数2023版规程的变化,通过选取符合要求的部分车型开展对比试验,分析在不同撞击角度下的头型伤害差异。试验结果表明,在撞击角度为45°时的伤害值大于撞击角度65°时的伤害值。

两轮电动车色彩的用户偏好探讨

为帮助两轮电动车企业找到合适的产品配色,探究在两轮电动车设计中用户对于不同颜色产品的偏好程度。根据两轮电动车色彩构件确认研究主体为彩色塑料件,采用大数据挖掘的方式爬取两轮电动车图片素材,通过制作色彩桑基图了解两轮电动车大致的色彩分布;并使用python对两轮电动车进行色彩分析,将两轮电动车图片的色彩转换到OpenCV中得到色彩散点图,了解两轮电动车的详细色彩分布,并以此为依据选取两轮电动车的眼动实验样本。通过开展眼动实验,探究用户对两轮电动车的色彩偏好规律,为今后的两轮电动车色彩设计选择提供新的思路和参考。

一种基于MES的二轮车VIN码识别方式研究

为了提高二轮车总装效率,解决车辆总装生产过程中获取VIN码的问题,结合现有二轮车生产工艺的特点,提出了一种基于MES软件进行识别车辆VIN码的方式。该方式利用现有MES系统功能,增加相应的防错算法,可以在不对总装板链线进行硬件改造、不增加生产作业人员操作工作量的情况下,自动识别二轮车VIN码,达到了较好的效果。

采用稀疏卷积的级联双轮车头盔目标检测算法

随着快递及外卖业的兴起,以电动车和摩托车为代表的双轮车数量激增,交通事故频发。由于双轮车数量庞大,管理将耗费大量警力,而该研究能够大大释放警力。针对目标检测模型中高分辨率特征层计算耗时的问题,提出了采用稀疏卷积的级联双轮车头盔目标检测算法,有效提升模型性能,速度提高了33.3%。此外针对行人以及自行车驾乘人员带来的未戴头盔误判问题,采用多尺度空洞卷积,通过引入上下文信息,可以有效减少此类误判,精度提升2.2%。最后标注并开源了交通道路场景下的双轮车头盔数据集TWHD,以验证算法性能。

基于力学特性的轿车碰撞电动二轮车速度的探讨

文章依据力学特性及原理,对轿车碰撞电动二轮车的交通事故中轿车碰撞瞬间车速确定进行了研究。针对轿车与电动二轮车的不同碰撞形态和碰撞角度,运用力学特性原理和相关实验中的经验总结,给出轿车碰撞瞬间的车速计算公式,并且对公式中所涉及的相关参数进行了分析界定。为轿车碰撞电动二轮车交通事故责任的划分,提供了较为实用的车速计算方式,以期在解决碰撞车速的问题时起到帮助和启发的作用。

地震Wheeler域变换结合时频分析技术用于渤海油田岩性油气藏描述

为研究渤海油田石臼坨凸起缓坡带A区块岩性油气藏的成藏模式、预测勘探有利区带,亟须精细刻画层序格架下沉积体系的分布形态、分析储层顶底板油气保存条件及上倾封堵条件等。首先利用时频分析技术精细划分井上体系域,再采用基于地震数据驱动的Wheeler域变换技术将井上划分结果向三维空间进行推广,快速建立精细体系域格架,进行储层预测及保存条件分析。结果表明:石臼坨凸起缓坡带紧邻秦南富烃凹陷的主洼,汇烃条件优越;区内控洼长期活动断裂与三角洲砂体共同组成复式输导网络,利于岩性油气藏成藏;缓坡带上的鼻状构造是油气运移的重要方向和轨迹,一旦上倾方向具有封堵条件即可形成油气藏。整体而言,渤海油田石臼坨凸起缓坡带A区块的保存条件及封堵条件良好,是岩性油气藏勘探的有利区带。

基于层控蚁群层位自动追踪的Wheeler转换方法及其应用

对地震数据进行预处理,增强同相轴的连续性,然后引入支持向量机技术对地震剖面上的点进行分类处理,同时以地震振幅、瞬时相位、层位倾角、信息素浓度等信息作为蚁群层位追踪的评价函数,提出改进蚁群搜索的地震层位对比和自动追踪算法。在此基础上,将时深域沉积旋回韵律体对比追踪结果转换到Wheeler域,实现时间域和Wheeler域的同步解释,从而有效揭示沉积组合的空间关系,突出缺失和叠加模式,使在年代地层域中提取时间切片成为可能,对沉积、侵蚀和沉积时间有更深刻的理解。实际地震资料的应用结果验证了方法的有效性。

Wheeler域储层地震预测技术研究

利用常规地震数据进行层序划分、沉积相识别、沉积演化分析及储层预测,因受现今构造趋势的影响,具有较强的多解性.Wheeler域地震资料因具有等时性,地层旋回性清楚、展布范围明了,井震标定后便于层序及体系域划分,易于识别砂体,在进行地层的沉积演化过程分析,可以在相控约束下分析砂体的分布特征、成因,评价有利储层,减少多解性.本文通过正演探讨了同一沉积模式,不同地震频率下的地震成像,研究了不同沉积模式下的Wheeler转换方法,实现了地震资料从常规时间域转换到Wheeler域.通过Wheeler域井震标定,建立起地震地质的联系;拓展性的提出了在地震最小研究单元内,在双域(常规时间域和Wheeler域)进行解释和综合研究的技术流程;建立了基于地震沉积学的储层地震预测技术.并在准噶尔盆地西缘白垩系储层研究进行了应用.经钻井证实,这种基于地震沉积学的Wheeler域储层地震预测技术比较准确,效果良好,值得完善和推广.