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高密度电阻率法长期监测异常区自动识别、预警方法研究

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高密度电阻率法长期监测异常区自动识别、预警方法研究

作者：李赛吉林大学

学位级别：硕士

高密度电阻率法是以岩土体导电性差异为基础的一种阵列勘探方法,作为一种成熟的地球物理勘探方法已在地质工程中广泛应用。由于介质的导电性对地下水较为敏感,高密度电阻率法在地下水资源调查、化学污染物的调查以及大坝渗漏点的探查中... 详细信息

高密度电阻率法是以岩土体导电性差异为基础的一种阵列勘探方法,作为一种成熟的地球物理勘探方法已在地质工程中广泛应用。由于介质的导电性对地下水较为敏感,高密度电阻率法在地下水资源调查、化学污染物的调查以及大坝渗漏点的探查中都取得了较好的应用效果,但是单次探查不能够较好的分析地下水位变化、污染物的迁移扩散规律以及渗流点的变化特征,于是工程师们在同一条测线不同时间进行重复探查,并利用连续剖面反演计算以实现对异常区变化规律分析的目的,这种加入时间维度的高密度电阻率法被称为时移电阻率法。常规的时移电阻率法的数据处理使用不同类型的交叉模型约束联合反演技术,理论上每组数据的反演都是独立进行的,不能保证电阻率值的差异仅仅是由于地下电阻率随时间的实际变化所致,更为重要的是每个剖面均需要反演计算,十分耗时,对于处理长期监测的大量数据就变得很困难。鉴于此,本文提出了以相邻或固定监测周期的两个剖面视电阻率变化率为基础数据的DBSCAN聚类算法,进行电阻率变化异常区的自动识别,当电阻率差异变化率和持续变化周期超出设定阈值自动预警,据此开发了一套高密度电阻率法长期监测异常区识别、预警软件,实现了数据采集、异常区实时快速定位与预警功能。具体研究内容与成果如下:提出基于电阻率变化率的DBSCAN聚类算法,实现电阻率异常变化区的自动识别。聚类算法具有将数据集合分成由相似对象组成的多个“簇”的特点,以相邻剖面或固定监测周期剖面数据的相同数据点视电阻率相对变化率Δρ为异常区域划分的主要评价标准,结合数据点的位置坐标x、y,将x、y坐标相近、电阻率变化率相近的点搜索出来,通过设定阈值实现基于电阻率相对变化率和空间分布两个维度的异常变化区域自动识别与定位,由于视电阻率剖面有一定的伴随异常,必要时对预警的视电阻率剖面进行反演计算,以进一步校准异常体的范围。利用Python语言,开发了一套高密度电阻率法长期监测异常区识别、预警软件,实现了数据采集、异常区实时快速定位与预警功能。为了验证基于DBSCAN聚类算法的异常区识别与定位算法的有效性和准确性,设计了数值模拟实验和物理模型实验。其中数值模拟实验设计了低阻区逐渐扩展的六个电阻率模型,利用RESIPY软件进行正演计算获取了六个模型Wenner装置形式的视电阻率剖面,并据此讨论了DBSCAN聚类算法中不同参数设置对的异常区识别与定位的影响,证实了聚类算法能够从复杂的数据中有效地识别出电阻率变化异常区域,并能较好的反映出异常区的动态变化趋势方向。为进一步验证DBSCAN聚类算法在实测中的有效性,设计了一套地下水渗流扩散监测物理模型,模型为120cm×80cm×40cm的沙箱,为尽量减小边界效应影响,有效渗流监测范围设计为沿长轴线长16cm深20cm的范围。沙箱内均匀填满粉质黏土,在正中设计一个出水点,在上方表面沿长轴中线布设了31个电极,极距为4cm的高密度电阻率法监测系统,以出水点为中心沿长轴方向的垂直断面设计了一组水渗流监测系统,渗流监测区位于剖面正中长16cm深20cm。对比分析DBSCAN聚类算法识别的异常区与渗流监测系统探测的结果,二者有较好的一致性。为了验证本文提出的DBSCAN聚类算法异常区自动定位与预警系统的工程应用效果,在长春净月区锦竹东路与聚业大街交汇东南角布设了一条高密度电阻率法监测测线。测线长46m,电极间距为1m,装置形式为Wenner,每天监测5组剖面数据。本文隔天取一个剖面,连续5个周期的数据进行了对比分析。将相对变化率的筛选阈值从10%提高到15%,可有效地识别出冻土变化的异常区域。设定异常预警条件为:变化异常区域连续3次出现,对冻土持续融化的异常变化区进行了预警,为了验证预警区的可靠性,进行了钻孔取样,结果显示预警区域内的季节性冻土层、融化的土层与聚类分析结果高度一致,进一步证明了DBSCAN聚类算法在冻土变化趋势分析中的实际应用价值。综上,本文提出的基于DBSCAN聚类算法的高密度电阻率法长期监测异常区自动识别、预警方法及软件系统,可有效提高地质异常体提取效率,为地下水资源调查、环境地质调查、工程勘察及地质构造研究等领域提供了新的技术支持和解决方案。该研究对于推进高密度电阻率法在动态地质结构变化长期监测中的应用具有重要的理论和实践意义。

关键词： DBSCAN聚类算法高密度电阻率法异常区自动识别

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基于深度学习的三维表面生成关键技术研究

基于深度学习的三维表面生成关键技术研究

作者：李赛雅集美大学

学位级别：硕士

三维表面生成作为计算机图形学、计算机视觉领域的重要研究内容,是增强现实、混合现实等领域的核心技术之一,对信息技术产业的发展与科学研究的进展至关重要。当前基于点云的三维表面生成研究,主要面临两个关键问题:一是由于在多数情况... 详细信息

三维表面生成作为计算机图形学、计算机视觉领域的重要研究内容,是增强现实、混合现实等领域的核心技术之一,对信息技术产业的发展与科学研究的进展至关重要。当前基于点云的三维表面生成研究,主要面临两个关键问题:一是由于在多数情况下物体具有精细部位和复杂区域,导致仅仅利用形状的全局信息进行表面生成的方法,受到噪声的影响较大,难以表达形状细节信息,在表面生成结果上表现为表面过度平滑或形状粘连。同时,由于物体表现为一个连续的实体,而非多个离散的局部形态,导致仅仅利用形状的局部信息进行表面生成的方法,难以概括形状的整体信息,在表面生成结果上表现为形状表面不连续或与真实表面大幅相悖的异常曲面;二是原始点云具有分布不均匀、含有噪声等客观问题,可能造成生成的形状表面缺失大片区域,难以生成高精度的三维表面。因此,本文充分使用全局信息结合局部信息的方法,在移动最小二乘(Moving Least-Squares,简称MLS)函数的基础上,开展关于深度学习下三维表面生成的研究,主要工作如下:1.针对传统八叉树划分导致的存储冗余、效率低的问题,以及特征信息尺度单一导致生成表面不佳的问题,本文提出基于自适应划分与跨层特征融合的三维表面生成方法。首先,该方法通过计算余弦相似度的方式对目标点云进行自适应划分。其次,该方法以局部加全局的方式获取形状的上下文信息,并由融合特征生成移动最小二乘点云,最终在移动最小二乘函数的作用下提取形状表面。跨层特征融合策略在持有形状全局信息的基础上,添加了不同尺度的形状局部信息,有效缓解了形状表面生成的细节缺失状况。在Shape Net、ABC数据集上的实验结果表明,该方法在复杂物体上能有效建模出物体的细节区域,并且在含有噪声的情况下,相比于主流方法能获得更多的几何细节。2.针对目前方法中出现的形状特征缺乏上下文信息的问题,本文提出基于八叉树与门控循环神经网络(Gated Recurrent Neural Network,简称GRU)的迭代循环三维表面生成方法。首先,以基于深度学习的八叉树自适应划分规则对形状化整为零。其次,在不同深度的八叉树节点上接入GRU模块,通过在浅层八叉体上使用GRU,并将其特征与深层八叉体特征合并的方式,经过迭代循环,最终获得含有从最大八叉体到最小八叉体的所有局部形状信息。在Shape Net、ABC、Famous数据集上的实验结果表明,该方法在各项评价指标上有明显提升。综上所述,本文充分利用全局结合局部的方法,将移动最小二乘函数作为隐式函数生成目标三维曲面。本文方法在经典的Shape Net、ABC、Famous数据集上进行了大量实验,与经典的三维表面生成方法相比,表现出高精度的建模结果和可观的可视化结果。

关键词：三维表面生成三维重建三维点云深度学习几何特征

剪切增稠幂律流体中单气泡上升动力学行为的格子Boltzmann方法研究

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物理学报 2024年第13期73卷 190-200页

作者：许鑫萌娄钦上海理工大学能源与动力工程学院上海200093

采用不可压非牛顿气液两相流格子Boltzmann方法研究了剪切增稠流体中气泡上升的动力学行为,重点分析了流变指数n、Eoυos数(Eo)和Galilei数(Ga)对气泡形变、终端速度和剪切速率的影响.数值结果表明:气泡形变程度随Eo的增大而增大,n对气... 详细信息

采用不可压非牛顿气液两相流格子Boltzmann方法研究了剪切增稠流体中气泡上升的动力学行为,重点分析了流变指数n、Eoυos数(Eo)和Galilei数(Ga)对气泡形变、终端速度和剪切速率的影响.数值结果表明:气泡形变程度随Eo的增大而增大,n对气泡形状的影响与Ga相关.另一方面,随着Ga增大,气泡终端速度随n呈非线性单调增大,且n对终端速度的影响随Ga的增大逐渐明显;当Ga固定且值较小时,气泡终端速度在较小Eo下随n的增大先增大后减小,而当Eo较大时终端速度随n的增大呈增大趋势;当Ga固定且较大时,气泡终端速度在Eo较大时较为统一地随n增大而增大.此外,气泡左右两端存在剪切速率较高的区域,该区域尺寸随Eo,Ga的增大而增大,随n的增大先增大后缩小.最后利用正交试验法得到上述三变量对剪切速率和终端速度的影响程度.对于剪切速率,参数影响程度由大到小的顺序依次为n,Ga和Eo;对于终端速度,Ga对其影响最大,n次之,Eo影响程度最小.

关键词：格子Boltzmann方法气泡动力学剪切增稠流体

创业板企业IPO审计风险研究 ——以洋紫荆油墨为例

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创业板企业IPO审计风险研究 ——以洋紫荆油墨为例

作者：李赛亚河北大学

学位级别：硕士

自股票发行注册制改革以来,资本市场生态环境的改革持续推进,上市公司质量的优劣对资本市场运行平稳性产生深远影响。IPO(首次公开发行)肩负着筛选出优质上市公司的重要使命,确保资本市场的健康有序发展。创业板作为资本市场中一个新兴... 详细信息

自股票发行注册制改革以来,资本市场生态环境的改革持续推进,上市公司质量的优劣对资本市场运行平稳性产生深远影响。IPO(首次公开发行)肩负着筛选出优质上市公司的重要使命,确保资本市场的健康有序发展。创业板作为资本市场中一个新兴的板块,对于投资者而言具有较高的风险特征。然而,相较于主板企业,由于创业板企业的特殊属性和发展阶段,其IPO过程中存在更多的挑战和不确定性的审计风险。因而准确评估和管理审计风险对保障创业板企业IPO的合规性和稳定性至关重要。审计风险是审计理论研究的核心问题之一,也是实际操作中亟需关注的焦点,尤其是在IPO过程中企业的审计风险研究直接关系到企业IPO申请的成功与否。据此本文研究提出了以下几个方面:创业板企业IPO过程中主要的审计风险问题有哪些,侧重的类型集中在哪些方面,如何更好地防范这些审计风险?本文首先对研究意义等展开叙述,梳理了国内外学者在IPO和创业板审计风险等方面的研究成果。然后聚焦于创业板上市的特点及相关审计风险,探讨研究现阶段创业板IPO独特的审核特征对审计风险造成的影响。选取了2022年洋紫荆油墨上市被否的案例,通过对创业板上市企业中诸多重点关注的问题进行分析,基于数据的支持对其审计风险的类型和成因进行归纳,分析风险构成,最后提出针对性的应对措施。通过对创业板相关特征和案例公司洋紫荆油墨的分析,发现创业板IPO审计风险提高的原因主要有IPO项目的复杂性和审计周期长、创业板行业及审核的特殊性等。结合案例洋紫荆油墨上市被否作具体分析,根据研究发现对创业板IPO审计风险做出了补充,希望有利于中介机构提高IPO审计风险的应对能力,降低审计失败带来的不利影响。此外,还提出针对重大错报和检查风险的防范对策,为事务所工作开展、IPO企业的规范运作和促进良好的创业板市场的发展提供参考价值,提高会计师事务所的审计质量和效率,保障投资者权益,为行业监督、指定相关处罚判定政策提供新的角度。

关键词：创业板 IPO审计审计风险

干湿循环作用下赤水红层残积土抗剪强度特征及改良研究

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干湿循环作用下赤水红层残积土抗剪强度特征及改良研究

作者：李赛东贵州大学

学位级别：硕士

黔中地区传统石板民居建筑能耗特征及被动式节能改造策略研究

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黔中地区传统石板民居建筑能耗特征及被动式节能改造策略研究

作者：李赛同贵州大学

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Alpha稳定分布噪声和多径干扰下的无人机集群MIMO信号调制识别

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系统工程与电子技术 2024年

作者：平嘉蓉李赛林云航南京航空航天大学电子信息工程学院

针对具有多径效应、大气噪声等复杂因素的无人机集群多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output， MIMO)信道的信号调制方式识别问题，提出了基于循环谱特征和高阶累积量特征的调制识别方法。首先，根据无人机集群复杂通信信道环境... 详细信息

针对具有多径效应、大气噪声等复杂因素的无人机集群多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output， MIMO)信道的信号调制方式识别问题，提出了基于循环谱特征和高阶累积量特征的调制识别方法。首先，根据无人机集群复杂通信信道环境，建立Alpha稳定分布噪声干扰和多径干扰下的无人机集群MIMO信道。其次，分析了MIMO接收信号的高阶累积量特征和循环谱特征，提取出判别调制识别方式能力强的特征值，构造集群信号特征样本。最后，将特征样本输入深度稀疏自编码网络，实现6种调制方式的识别。仿真结果表明，该调制识别方法在无人机集群复杂通信环境下是有效的，当识别准确率为90%时，深度稀疏自编码网络识别性能优于多层感知机识别性能约1 dB。在存在直射径的MIMO多径信道中，当混合信噪比为0 dB时，识别准确率均能达到96%，在低信噪比下有较高的识别准确率，对复杂的信道环境下的MIMO信号识别具有鲁棒性。

关键词：调制识别 MIMO 循环谱高阶累积量深度稀疏自编码网络

山地灾害威胁下居民风险适应及其机制研究 ——基于多尺度复合视角

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山地灾害威胁下居民风险适应及其机制研究 ——基于多尺度复合视角

作者：李赛男四川师范大学

学位级别：硕士

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交叉口右转与行人冲突特性及控制方式研究

交叉口右转与行人冲突特性及控制方式研究

作者：李赛赛北方工业大学

学位级别：硕士

当前,我国城市道路平面交叉口处采取的右转渠化方式均存在右转车流与行人流相互穿越、交织的冲突现象。此外,右转交通流不受红灯限制的控制方式也无法分离两类交通流,导致右转车辆与过街行人之间的冲突现象十分普遍,而一旦发生事故不仅... 详细信息

当前,我国城市道路平面交叉口处采取的右转渠化方式均存在右转车流与行人流相互穿越、交织的冲突现象。此外,右转交通流不受红灯限制的控制方式也无法分离两类交通流,导致右转车辆与过街行人之间的冲突现象十分普遍,而一旦发生事故不仅会阻碍右转车流的正常通行,引起人车混乱,降低交叉口的运行效率,还会威胁行人安全、增加交通安全隐患。本文将深入分析右转车辆与过街行人的冲突特性,并根据不同交通流量条件提出相应的控制方法,旨在有效缓解右转车辆和过街行人间的冲突问题。论文首先分析了冲突过程中行人和右转车流的交通特性,以及人车冲突对双方交通特性的影响。接着对人车冲突过程中的安全和效率两个方面进行了深入分析。安全方面,通过人车冲突位置关系、驾驶员反应时间和车辆制动性能确定可穿越间隙值,并基于可穿越间隙与右转车流(行人)到达时距之间的关系,建立行人危险度模型。效率方面,根据行人和右转车辆驾驶员在冲突过程中不同穿越行为组合,建立相应的人车延误模型,并通过实例分析验证模型的有效性。此外,本文考虑到新能源车辆数目的不断增加且车辆性能参数也与传统机动车辆存在一定差异,为了完善人车冲突问题的理论模型,重新计算了新能源车辆的穿越间隙值,同时构建该类车辆在与行人冲突过程中的危险度和延误模型。最后,为了设置更加合理的右转控制方式,本文聚焦在减速让行控制、停车让行控制和信号控制三种方法,并以可接受间隙、交通冲突次数、延误时长、排队长度等为约束条件,建立一套完整的右转车流控制方式的选取依据和流程。综上所述,本文依据安全和效率,结合定性和定量分析,针对是否需要进行右转控制,如何选取控制方式以及什么交通条件下适合哪种控制方式等问题进行一系列的研究和回答。最后借助VISSIM仿真软件,在不同交通量下进行仿真分析与效果评价,给出不同交通流量区间下适配的右转控制方式建议,为缓解实际路口的人车冲突工程问题提供一定的理论依据。

关键词：右转与行人冲突可穿越间隙安全和效率右转控制方式选取