基于PC端的农残速测仪智能化检测管理系统设计与应用

针对农残速测仪单机操作模式在实际应用中普遍存在的问题,采用多线程、拟合曲线计算、RPC、MQ、JPA等多项技术,设计开发基于PC端的农残速测仪智能化检测管理系统,实现农药残留快速检测全过程智能控制和检测数据自动上传。实际应用测试结果表明:与单机操作模式相比,联机操作模式在通道打开、调0/100、通道稳定性识别等方面操作更为便捷;平均检测时间缩短7.2 min,提高效率18%;检测数值标准差9.05小于单机操作模式标准差17.63,检测结果的稳定性良好;数据自动上传至服务器间隔时间集中在3.00~11.22 s之间,占比85.71%,完整率为100%,数据上传的实时性和完整性良好。

基于PC的智能家电无线红外遥控系统

基于PC的智能家电遥控系统是以单片机CC2530为核心驱动、以YS-IR01F为红外学习核心模块的控制系统,该系统包括三部分,分别为用户控制界面、网关模块以及底层红外驱动模块,该系统可以通过对家用红外遥控数据的学习进而实现利用PC用户界面控制包括电视、投影仪等普通家电,初步实现家电智能化。满足一般家庭对智能家居的要求,方便人们的生活。

一种基于PC机和80C196的智能充电机集群控制系统

介绍了以 PC机和 80 C196 KC为核心的智能充电机集群控制系统的特点 ,详细阐述了系统的硬件原理和设计方法。该系统有效地解决了大量使用蓄电池的场所对蓄电池集中、快速充电的问题。

基于MWSPCA-CBR的智能预警方法研究及其在石化工业中的应用

石油钻井是一项高风险性、耗资巨大的系统工程。为了智能预警石油钻井过程中的异常,缩短非生产时间,降低相关风险,提出一种基于移动窗稀疏主元分析法(MWSPCA)的案例推理(CBR)异常智能预警方法(MWSPCA-CBR)。首先利用MWSPCA算法分析钻井过程中的实时数据,快速定位出异常可能发生的时间,然后使用基于案例推理方法分析异常数据,确定可能的异常类型,并为实时监控专家提供相关异常的处理方法。所提方法应用到石油钻井过程异常预警中,实验结果验证了所提方法的可行性和有效性,为钻井过程降低风险成本提供了新思路。

基于PC+PLC的智能检测系统通讯错位控制系统设计

智能检测控制系统是智能检测设备的核心技术。基于PC+PLC结合的智能检测设备控制系统中,PC和PLC处理中心的信息在交换过程中,保证信息匹配的准确性和可靠性是整个智能检测设备控制系统的关键技术问题。该文基于PC+PLC的智能检测系统的结构及原理,通过工序设定及控制程序的设计分析,采用对物料身份信息识别并结合数据队列处理的方式,得到匹配好的信息组合,通讯时以信息组为单位传递,以此解决信息错位问题。经不同应用场景的智能检测设备实际应用,验证了此方法的可靠性。

煤矿带式输送机智能调控系统分析

为提高煤矿带式输送机智能化控制水平及运行可靠性,降低设备运行能耗,构建了带式输送机智能调控系统,并进行工程应用。对带式输送机运输系统智能化调控系统涉及的电控系统、启动方式以及故障预警等进行了详细分析。应用智能调控系统后,带式输送机运行能耗降幅超过10.52%,故障发生率降幅为79.2%,该系统在提高带式输送机运行效率、降低运行能耗及故障发生率等方面效果显著。

智能大坝建设与韧性提升发展路径研究

近年来颠覆传统认知的极端降水事件频繁发生,对水库大坝安全度汛造成严重威胁,世界范围内洪水漫坝及漫顶溃坝事故时有发生,水库大坝应对极端事件的工程韧性亟待提升。移动互联网、大数据、云计算、物联网、人工智能等新一代信息技术阶跃式发展为水库大坝安全管理数字化、网络化、智能化变革提供了重要契机。强化数字赋能,对传统水库大坝开展智能化改造,是提升水库大坝工程韧性、有效防范各类极端事件风险的重要路径。从提升水库大坝工程韧性角度出发,探讨了智能大坝定义及其内涵、特征,总结了智能大坝研究与建设现状及面临的问题与挑战,凝练了智能大坝建设需要攻关突破的关键科学问题与关键技术。从加强顶层设计、科学谋划智能大坝建设规划与实施路径,加快构建智能大坝建造与智能化改造理论体系,加强科技创新以组织开展智能大坝建设关键技术和装备攻关,支撑透彻感知体系以及智能诊断、智能预警、智慧运维、智慧决策系统平台构建,加强技术标准体系建设与示范引领并推进智能大坝建设与智能化改造先行先试等方面,提出智能大坝建设路径。

基于智能索引算法的集控设备事故辅助预警方法研究

为了保障电力集控中心设备正常运转,针对信息检索效率较差、电压偏差控制效果较差的问题,研究基于智能索引算法的集控设备事故辅助预警方法。利用R-树索引算法检索集控设备运行数据集内设备事故数据;计算集控设备事故数据状态向量间的相似度,将该相似度组成相似度向量后,利用滑动窗口算法计算集控设备事故辅助预警阈值,当集控设备事故数据状态向量相似度低于该阈值时,则向用户发出设备事故辅助报警。实验结果表明,该方法采集集控设备电压偏差仅为0.05 V左右,可有效采集集控设备运行数据;检索设备事故信息较为迅速和准确。

卒中后吞咽障碍临床决策支持系统的构建及应用评价

目的 构建卒中后吞咽障碍临床决策支持系统,并评价其在卒中后吞咽障碍识别与防控管理中的应用效果。方法 将急性缺血性脑卒中患者按入院时间分组,2023年7-9月(系统应用前)收治的患者33例为对照组,2023年10-12月(系统应用后)收治的患者33例为观察组。对照组在常规护理基础上进行改良洼田饮水试验,根据筛查结果进行饮食指导、经口进食安全教育、动态评估吞咽功能。观察组采用卒中后吞咽障碍临床决策支持系统(基于计算机语言和数据库模型构建,包括预警筛查、智能评估、风险警示、决策分析、评价提醒五大模块)筛查和评估患者吞咽障碍情况,并根据评估结果实施护理干预。评价系统应用前后患者吞咽功能筛查率、筛查结果准确率,以及护士吞咽障碍管理知识和行为得分、临床护士应用体验感。结果 观察组吞咽功能筛查率显著高于对照组(P<0.05);系统应用后临床护士吞咽障碍管理知识和行为得分显著高于应用前(均P<0.05);临床护士对系统使用体验感总分为(99.40±4.81)分。结论 构建的卒中后吞咽障碍临床决策支持系统可辅助护士在线决策,规范护士吞咽障碍管理行为,提高卒中患者吞咽功能筛查率,有效实施吞咽障碍防控措施,改善卒中后吞咽障碍管理质量,保证患者安全。

基于地质保障系统的煤矿灾害监测预警及综合防治平台研究

基于煤矿智能化建设的基本要求,提出了基于地质保障系统的煤矿灾害监测预警及综合防治平台,设计了由设备层、边缘层、基础设施层、平台层和应用层构成的系统总体架构;梳理了平台建设的业务流程,并对自然灾害监测预警、灾害综合防治等关键业务进行了详细研究;基于地质保障系统,研发了煤矿灾害监测预警及综合防治平台。通过在金凤煤矿的实际应用表明,煤矿灾害监测预警及综合防治平台集成了各灾害监测数据,解决了各类数据孤立分布、预测精度低、预警结果和风险评估不准确的问题,降低了灾害事故的发生率,提升了煤矿应对灾害时的防治水平和综合治理能力,应用灾害预警与评估技术实现了风险的智能识别与治理。

矿井煤自燃灾害监测预警技术及发展趋势

以降低矿井火灾的发生率为目标,梳理了矿井煤自燃灾害现有监测预警技术的发展现状,总结了现有技术的局限性和不足,指出未来发展应注重先进监测技术的应用、预测技术准确性的提升、预警系统和智能化管理的发展等。针对矿井煤自燃灾害隐蔽性、持续性、扩散性和难以控制的特点,提出矿井煤自燃灾害监测预警技术未来发展方向:提升煤自然发火临界值确定方法的综合性,利用新兴设备和先进技术完善煤自然发火临界值的确定方法;针对矿井煤自燃复杂环境,可通过研究声波探测等新型先进技术手段,提高矿井煤自燃监测参数的全面性和精细化;推动矿井煤自燃监测预警技术的创新性和决策的智能化,利用数字孪生技术提供精准的模拟与预测能力、优化防控方案、提供培训和应急管理以及数据分析和决策支持等方面的帮助;聚焦矿井自燃灾害全面感知、精准预测与防控智能一体化建设,加强对矿井自燃灾害数据分析、灾前主动预警、灾后事故治理、火区自动封闭等技术的研究。

人工智能辅助食品安全主动防控研究进展

食品安全事关全球公共健康。面对新业态、新资源食品中的新发、突然危害物,食源性致病菌和真菌毒素污染以及化学残留等传统危害物的多重挑战,人工智能(AI)技术的飞速发展提供了新的解决思路。本文系统总结AI技术在食品安全主动防控领域的应用,包括风险预警、毒性预测、快速检测和高效防控。阐述AI技术综合气象统计方法、机理模型和机器学习算法,实现对食品中致病菌、真菌毒素、农残和重金属等风险因子的早期预警。针对新发、突发危害物,将AI与传统毒理学模型相融合,结合迁移学习,实现对危害物的毒性预测和风险评估。AI除了广泛应用于食品安全和食品品质的快速检测外,还能够辅助抗体和适配体等传统和新型识别元件的高效设计与筛选。在主动防控领域,AI与生物信息学、分子生物学和合成生物学相结合,可对抗菌肽、降解酶和噬菌体等进行高效预测与筛选并揭示其防控机制。AI技术在食品安全领域的应用仍面临数据共享不足,标准化、多模态数据处理等挑战。随着技术的不断完善和数据共享机制的改进,AI将在保障全球食品安全,应对复杂多变的食品安全问题上发挥更为重要的作用。

沥青路面施工智能化管控研究

随着高速公路建设的快速发展,沥青路面施工质量的提升成为工程管理的关键。传统的施工方法存在质量控制滞后、信息化水平不足等问题,亟需引入智能化管理以提高施工效率和质量。以某高速公路项目为例,采用沥青路面智能化管控系统,从拌合站生产、混合料运输、路面摊铺碾压、实验室数据监控四个方面入手,通过实时数据采集、分析和预警,实现对施工过程的精确控制。结果表明,沥青路面智能化管控系统在沥青路面施工中的应用,不仅提升了施工质量,还为后期运营阶段的质量溯源分析提供了重要的数据支撑。

矿用带式输送机智能远程集中控制系统研究

为解决煤矿主煤流运输系统多部带式输送机运行期间存在的效率低、安全隐患多、智能化控制程度低及岗位多等问题,结合现场实际情况构建了带式输送机智能远程集中控制系统。通过永磁直驱系统提高了驱动系统的传动效率,并为后续的智能化远程控制奠定了基础,该系统还运用了融合智能监控和智能巡检技术。现场应用后,地面监控中心可远程控制井下主煤流运输系统的运行,并实现了系统的自动启停、智能调速、故障预警,提高了煤矿生产的运行效率,降低了劳动成本。

人工智能技术在钻井工程的应用与发展

人工智能技术在石油工程领域的研究应用已有几十年历史,近两年来,随着人工智能技术的进一步提升,成为新一轮产业变革和科技革命的新引擎,核心驱动力趋势愈来愈明显。人工智能技术将会是油气勘探开发降本增效的有效手段,也是实现关键技术升级换代,提高竞争力的有效途径。近年来,国内外各大石油技服公司都已将人工智能应用于钻井工程领域的钻井设计、钻井参数优化、井眼轨迹控制、风险预警、钻井程序决策等领域,实现了现场部分应用,显示了较好的应用前景。人工智能技术应用将会影响各企业在新一轮竞争中是否能争取到优势地位。

煤炭筛分破碎车间噪声治理及智能监测研究

工业噪声造成的职业性噪声聋已位列我国职业病第二位。目前煤炭行业职业健康重点关注粉尘治理,对噪声治理和监测预警的研究较少。为了探索煤炭生产过程噪声治理及监测方案,以西湾煤矿筛分破碎车间噪声污染治理为例,基于振动筛、刮板输送机和溜槽等噪声产生原因分析,从声源降噪和传播途径降噪等方面提出了多种噪声治理方案:将振动筛筛板更换为全聚氨酯筛板,将弹簧更换为橡胶空气弹簧;在溜槽内表面的耐磨衬板与溜槽钢板之间铺设缓冲橡胶板;将刮板输送机预警方式改为机电方式;在高噪声设备外安装隔声罩;溜槽敷设约束阻尼层。同时,为实现噪声实时监测及预警,基于深度学习声音识别技术,设计了噪声智能监测预警系统。研究结果表明:经过噪声综合治理,筛分破碎车间的噪声可达到国家标准规定,即不超过职业接触噪声限值97dB(A);噪声智能监测预警系统可对噪声进行智能监测,并根据分区分级原则对噪声进行实时预警。对筛分破碎车间进行噪声治理及智能监测,不仅能保证生产人员的职业健康,还能对设备健康实现预警,延长设备使用寿命。

餐饮行业食品安全智慧管控研究

本文探讨了餐饮行业食品安全智慧管控的现状、挑战及应用潜力,并提出了具体的智慧管控应用措施,旨在有效提升食品安全管理水平,保障消费者健康。

金属矿井智能通风平台开发与应用

为解决金属矿井通风系统调控滞后的突出问题,合理设置矿井风流参数监测传感器建立矿井风流智能监测系统,采用深度学习方法构建矿井通风系统AI算法模型,应用矿井通风三维仿真系统模拟数据库训练和测试AI算法模型,形成风流参数智能感知系统。应用多属性决策理论和方法,依据矿井需风量调控要求,建立了矿井通风智能调控系统。根据矿井智能通风原理,提出了包含矿井通风三维仿真系统、风流监测系统、智能感知与决策系统、智能控制系统的金属矿井智能通风系统架构和智能调控方法,开发了矿井智能通风系统运行管控软件平台。在某金属矿山的工程应用结果表明:矿井智能通风系统能实时智能感知作业区域的风流参数,且误差低于5%,解决了制约金属矿井智能通风系统建设的关键技术问题;可实现矿井通风系统实时动态智能调控、井下火灾风险点的实时监测和预警预报、主扇一键反风、矿井通风数据统计与分析等。研究成果对于确保矿井风流按需有序流动、保障矿井通风系统稳定可靠运行、有效预防矿井中毒窒息事故发生、节约通风能耗等具有重要意义。

海洋石油安全风险监测预警体系构建与系统应用

在国家推进“工业互联网+安全生产”,实施风险分级管控和隐患排查治理双重预防数智化建设的大背景下,为降低海洋油气生产平台安全生产风险,保障“一线平台-作业公司-分(子)公司-总部”对风险预警信息获取的即时性、准确性,构建了“风险→隐患→事故”链条式海洋石油安全风险监测预警体系,开发了以风险动态监测和分级管控为目的的海洋石油安全风险监测预警系统,充分利用海洋油气生产平台原有监测监控系统对各类安全风险进行监测,通过风险实时计算综合预警模型进行风险的预测预判,实现风险识别、风险预警、风险监控、风险处理、处理结果反馈的标准化风险闭环管控,有效提升了海洋平台安全风险管控能力。

煤矿智能管控平台的设计及应用

煤矿智能管控平台的设计和应用旨在实现煤矿生产的智能化、高效化和可持续发展。通过实时数据监测与采集、远程设备监控与管理、预警与风险识别、自动化生产计划优化、大数据分析与决策支持、安全监测与预警以及资源管理与优化等方面的应用,平台能够提供全面的监控、优化和决策支持,帮助煤矿管理人员实时了解煤矿状态、预测和识别潜在风险、提高生产效率和质量、降低成本和避免资源浪费。煤矿智能管控平台为煤矿生产提供了全面的技术支持和工具,促进了煤炭行业的转型升级和可持续发展。