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干旱矿区重构土体蓄水层适宜粒径级配研究

水土保持研究 2024年第6期31卷 290-298页

作者：张伟郭小平李文烨北京林业大学水土保持学院北京100083

[目的]探究粒径级配对重构土体蓄水层持水性能的影响,以期提高西部矿区排土场重构土体保蓄水能力。[方法]基于砂土的颗粒级配标准,将砂岩和泥岩风化物筛分成4个粒径等级(极粗砂:2~5 mm;粗砂:0.5~2 mm;中砂:0.25~0.5 mm;细砂:<0.25 mm),... 详细信息

[目的]探究粒径级配对重构土体蓄水层持水性能的影响,以期提高西部矿区排土场重构土体保蓄水能力。[方法]基于砂土的颗粒级配标准,将砂岩和泥岩风化物筛分成4个粒径等级(极粗砂:2~5 mm;粗砂:0.5~2 mm;中砂:0.25~0.5 mm;细砂:<0.25 mm),设计了砾砂土、粗砂土和中砂土各11组不同粒径级配方案,进行土柱模拟试验,研究了不同重构土体在入渗和蒸发条件下的持水性能。[结果](1)重构土体各入渗指标受粒径级配影响显著,累积入渗量与极粗砂含量呈显著负相关关系(p<0.01);入渗时间与极粗砂和粗砂含量呈显著负相关关系(p<0.05),与中砂和细砂含量呈显著正相关关系(p<0.01)。(2)重构土体土壤累积蒸发量随着粒径增大而减小,随着粒径减小而增大。(3)主成分分析结果表明:极粗砂∶粗砂∶中砂∶细砂以4∶2∶2∶2,0∶2∶4∶4质量比混合的重构蓄水层在持水性能综合评价结果中得分较高;但第二组细砂、中砂需求量大,并不适合实际应用。[结论]粒径级配对重构土体持水性能影响显著,且本研究所筛选出的粒径级配(粒径依次降低)为4∶2∶2∶2的蓄水层结构持水能力强,可作为西部干旱矿区排土场适宜推广的蓄水层粒径级配结构。

关键词：干旱矿区重构土体粒径主成分分析持水能力

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论“风险社会”环境传播的媒体功能

决策与信息 2018年第7期 55-65页

作者：郭小平华中科技大学新闻与信息传播学院湖北武汉430074

大众传媒是风险社会的"文化之眼",在风险揭露、围绕风险的科学知识的社会论争以及应对"风险社会"方面扮演了非常重要的角色,发挥着环境预警、风险沟通、舆论监督、生态教育等功能。从事新闻生产的编辑记者,其报道应秉持科学精神、彰显... 详细信息

大众传媒是风险社会的"文化之眼",在风险揭露、围绕风险的科学知识的社会论争以及应对"风险社会"方面扮演了非常重要的角色,发挥着环境预警、风险沟通、舆论监督、生态教育等功能。从事新闻生产的编辑记者,其报道应秉持科学精神、彰显人性关怀,对潜在或现实的风险适时发出严重警示,同时要保持科学理性的态度。媒体作为风险沟通的重要角色应采取自律性与主动性的预防原则。

关键词：风险社会环境传播媒体风险预警生态文明

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济宁三号矿井开采系统设计综述

煤矿设计 2000年第8期 10-12页

作者：郭小平傅小敏济南煤炭设计研究院

济宁三号矿井开采系统的主要特点 :初期采区布置紧凑合理 ;实现全煤巷布置 ;倾斜 (走向 )长壁开采 ;采用放顶煤工艺 ,装备先进设备 ,达到高产高效 ;煤流运输全部胶带输送机化 ,辅助运输无轨化 ;巷道采用锚网锚索联合支护方式。

关键词：开采系统放顶煤无轨运输锚网倾斜长壁开采

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基于简化因果图的工业过程故障根本变量诊断

计算机应用研究 2022年第12期39卷 3720-3723页

作者：郭小萍洪升园李元沈阳化工大学信息工程学院沈阳110142

在对工业过程故障进行根本原因诊断时,由于过程的自身特性和反馈控制等因素的干扰,使得变量因果图过于复杂从而使故障传播路径难以解释且不能找到导致故障的根本变量。提出一种简化因果图的方法,通过两步走对收敛交叉映射法构建的因果... 详细信息

在对工业过程故障进行根本原因诊断时,由于过程的自身特性和反馈控制等因素的干扰,使得变量因果图过于复杂从而使故障传播路径难以解释且不能找到导致故障的根本变量。提出一种简化因果图的方法,通过两步走对收敛交叉映射法构建的因果图实现简化,保留主要的故障传播路径。首先采用模糊综合评判法判别因果图中不确定性的关系;然后通过求解最大生成树,得到赋权无向图,并根据变量间因果关系选取根节点,分析赋权无向图获得新路径,从而将其改进成赋权有向图。在田纳西—伊斯曼过程进行验证实验,并与传统收敛交叉映射法进行比较,结果验证了所提出方法的有效性。

关键词：根本原因诊断简化因果图收敛交叉映射模糊综合评判最大生成树

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燃池内的阴燃过程的实验分析研究

工程热物理学报 2000年第3期21卷 393-396页

作者：孙文策解茂昭郭晓平郑艺华大连理工大学动力工程系辽宁大连116024 青岛大学纺织系山东青岛266033

为了分析燃池内的燃烧过程，设计制造了水平和竖直的纤维质燃料阴燃实验台，进行了阴燃过程气体成分的实验分析。实验结果给出了在不同的阴燃阶段ＣＨ４、Ｈ２、ＣＯ和ＣＯ２等气体的生成规律，以及含水量、空气量和阴燃传播方向等对... 详细信息

为了分析燃池内的燃烧过程，设计制造了水平和竖直的纤维质燃料阴燃实验台，进行了阴燃过程气体成分的实验分析。实验结果给出了在不同的阴燃阶段ＣＨ４、Ｈ２、ＣＯ和ＣＯ２等气体的生成规律，以及含水量、空气量和阴燃传播方向等对生成气体的影响，为深入研究阴燃的机理，提高燃池的用能水平提供了必要的依据。

关键词：燃池实验阴燃过程

基于邻域降噪正交自编码器的工业过程故障检测

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电子测量技术 2022年第21期45卷 142-147页

作者：郭小萍张志朋李元沈阳化工大学信息工程学院沈阳110142

针对采用自编码器提取过程特征进行故障检测时,没有考虑数据的局部结构信息,提出邻域降噪正交自编码器(NDQAE)的方法。邻域保持嵌入算法提取数据的邻域信息作为权重对过程数据进行加权,强化数据局部结构信息。正交自编码器进一步提取带... 详细信息

针对采用自编码器提取过程特征进行故障检测时,没有考虑数据的局部结构信息,提出邻域降噪正交自编码器(NDQAE)的方法。邻域保持嵌入算法提取数据的邻域信息作为权重对过程数据进行加权,强化数据局部结构信息。正交自编码器进一步提取带有局部信息加权的过程数据非线性特征。通过加入噪声增强自编码器的鲁棒性,并采用反向传播算法训练网络参数,获得能够捕捉数据局部特性和全局特性的鲁棒自编码器模型。在该模型的隐特征和重构残差空间分别构建T2和SPE统计量,并计算统计量控制限用于故障检测。在田纳西-伊斯曼(TE)化工过程和三相流过程进行仿真实验,结果表明了所提算法的有效性。

关键词：自编码器邻域保持嵌入故障检测多相流过程

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基于半监督动态深度融合神经网络的软测量

计算机应用研究 2024年第2期41卷 521-526页

作者：郭小萍种佳林李元沈阳化工大学信息工程学院沈阳110142

半监督深度神经网络建模方法已被广泛应用于软测量,但基于分层训练的网络在特征提取过程局限于挖掘每层输入的有效信息,忽略了原始输入有效信息的丢失,逐层累积,从而导致原始输入的特征表示准确率低下;另外,缺乏挖掘过程时空相关性,也... 详细信息

半监督深度神经网络建模方法已被广泛应用于软测量,但基于分层训练的网络在特征提取过程局限于挖掘每层输入的有效信息,忽略了原始输入有效信息的丢失,逐层累积,从而导致原始输入的特征表示准确率低下;另外,缺乏挖掘过程时空相关性,也会导致模型性能退化。提出一种半监督动态深度融合神经网络(semi-supervised dynamics deep fusion neural network,SS-DDFNN)方法。该方法在特征提取网络的每层都重构原始输入数据并预测质量变量,通过在预训练损失中使用重构原始输入误差,减小原始输入有效信息的丢失;同时融入注意力机制和t分布随机邻域嵌入提取时空相关信息,应用提取的特征建立门控神经网络质量预测模型。实验结果显示,相较于SAE、GSTAE和SIAE模型,所提方法在脱丁烷塔案例中的预测精度分别提升了2.8%、1.1%和0.9%;在工业聚乙烯生产案例中,分别提升了2.7%、1.0%和0.7%。实验结果验证了所提方法的有效性。

关键词：自编码器软测量半监督特征提取时空相关信息门控神经元

基于EEMD-kNN的工业过程微小故障检测

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计算机应用与软件 2023年第4期40卷 36-40,53页

作者：郭小萍滕佳岐李元沈阳化工大学信息工程学院辽宁沈阳110142

针对非线性工业过程早期发生的微小故障不易检出的问题,提出一种基于集合经验模态分解(Ensemble empirical Mode Decomposition,EEMD)的k近邻(k-Nearest Neighbor,kNN)指标累积和故障检测方法(EEMD-kNN)。通过EEMD预处理原始建模数据,... 详细信息

针对非线性工业过程早期发生的微小故障不易检出的问题,提出一种基于集合经验模态分解(Ensemble empirical Mode Decomposition,EEMD)的k近邻(k-Nearest Neighbor,kNN)指标累积和故障检测方法(EEMD-kNN)。通过EEMD预处理原始建模数据,在本征函数构建的数据空间中引入kNN规则,提出构造一种加权因子来强化特征,使重构建模数据集更好地包含数据的非线性特征;再一次采用kNN规则提取重构样本的非线性特征,并构建k近邻距离平方累积和统计量,通过核密度估计法确定其控制限。通过一个数值案例和TE(Tenessee Eastman)过程进行实验仿真,并与kNN和EEMD-PCA方法进行对比,结果验证了该方法的有效性。

关键词：集合经验模态分解 k近邻非线性微小故障检测

基于AMSDAE-BLSTM的工业过程质量预测

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电子测量技术 2023年第4期46卷 19-24页

作者：郭小萍钟道金李元沈阳化工大学信息工程学院沈阳110142

针对具有噪声干扰及延迟等特性的工业过程质量预测,本文提出了一种嵌入注意力机制的堆叠降噪自编码器与双向长短期记忆网络的方法。首先以无监督方式构建自编码器模型,利用高斯噪声对工业数据进行一次重构以实现去噪及去冗余作用;再次... 详细信息

针对具有噪声干扰及延迟等特性的工业过程质量预测,本文提出了一种嵌入注意力机制的堆叠降噪自编码器与双向长短期记忆网络的方法。首先以无监督方式构建自编码器模型,利用高斯噪声对工业数据进行一次重构以实现去噪及去冗余作用;再次嵌入注意力机制对过程变量权重分配进行二次重构以实现深度特征提取;最后采用双向长短期记忆网络学习重构数据的时间序列趋势特征,克服数据间的延迟性,充分挖掘过程变量与质量变量间的潜在关系,实现精准预测。通过脱丁烷过程的单质量变量预测和硫磺回收过程的多变量质量预测仿真实验,验证了本文方法比BP、LSTM、BLSTM和DAE-BLSTM方法具有更精确的预测效果。

关键词：质量预测堆叠降噪自编码器注意力机制双向长短期记忆网络