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基于鱼菜共生低碳环境建立数字景观水生态屏风的技术路径探析

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低碳世界 2024年第1期14卷 178-180页

作者：青羽川邓健群青锡全海南三亚学院信息与智能工程学院海南三亚572022 成都牧景生态科技有限公司四川成都611730

在国家生态文明战略引领下,依托都江堰水利工程杩槎力学结构,以杩槎柱为骨架,通过巧妙的景观生态设计,建设鱼菜共生数字景观水生态屏风种养循环系统。探索构建鱼菜共生数字景观水生态屏风种养循环系统的技术路径,结合实际情况探讨该系... 详细信息

在国家生态文明战略引领下,依托都江堰水利工程杩槎力学结构,以杩槎柱为骨架,通过巧妙的景观生态设计,建设鱼菜共生数字景观水生态屏风种养循环系统。探索构建鱼菜共生数字景观水生态屏风种养循环系统的技术路径,结合实际情况探讨该系统的实际应用效果。结果表明,鱼菜共生数字景观水生态屏风种养循环系统可有效调节城市家庭小气候生态环境,帮助人们保持身心健康,提高居民的生活质量。

关键词：鱼菜共生低碳环境数据科学与大数据技术水生态

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四川盆地蓬莱气区近地表Q场求取及应用

石油地球物理勘探 2024年第3期59卷 443-453页

作者：韩嵩陈康汤聪王静张茜彭浩天中国石油西南油气田公司四川成都610041 东方地球物理公司河北涿州072750 中油奥博(成都)科技有限公司四川成都610051

近地表吸收衰减会严重降低地震资料的分辨率,利用微测井资料对近地表吸收结构进行估算,获得表层介质品质因子Q值,再进行反Q滤波补偿,可实现高保真、高分辨率的“双高”处理目的。为此,提出一种改进的谱比法对单井微测井数据进行Q值求取... 详细信息

近地表吸收衰减会严重降低地震资料的分辨率,利用微测井资料对近地表吸收结构进行估算,获得表层介质品质因子Q值,再进行反Q滤波补偿,可实现高保真、高分辨率的“双高”处理目的。为此,提出一种改进的谱比法对单井微测井数据进行Q值求取,然后通过拟合表层速度与Q值关系,将近地表速度(V)场转换成近地表Q场。四川盆地的表层较薄,层析反演的近地表速度场深度采样间隔为10 m,难以反映近地表厚度为几米的表层变化。为此,首先结合双井微测井数据的多炮拟合算法,求取浅层比较薄的表层等效Q值;其次结合地面地震的振幅及旅行时信息求取表层的相对Q场;然后用双井微测井求得的绝对Q值对相对Q场进行标定;最后将该表层平面Q场镶嵌在用Q-V拟合关系转换的近地表Q场的浅层,得到该工区优化的近地表Q场,用于地震资料的近地表Q补偿,从而达到拓宽频带、提高地震资料的分辨率的目的。

关键词：近地表品质因子Q Q值估算表层Q场四川盆地

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区域减污降碳协同控制--以重庆为例

工程科学与技术 2024年第1期56卷 183-194页

作者：楚英豪李京王鹏李杉屈加豹方宁杰四川大学建筑与环境学院四川成都610065 四川川大生态环境技术有限公司四川成都610065

在中国面对实现碳达峰、碳中和与环境根本好转目标的背景下,重庆市作为西部大开发的重要战略支点,有责任有义务率先实现减污降碳,助力国家生态文明建设。CO_(2)和大气污染物的排放过程复杂,涉及要素众多,因而有必要明确影响CO_(2)和大... 详细信息

在中国面对实现碳达峰、碳中和与环境根本好转目标的背景下,重庆市作为西部大开发的重要战略支点,有责任有义务率先实现减污降碳,助力国家生态文明建设。CO_(2)和大气污染物的排放过程复杂,涉及要素众多,因而有必要明确影响CO_(2)和大气污染物排放的关键因素,为重庆市实现减污降碳协同控制提供科学参考。本文以对数均值除法指数模型(LMDI)为基础,构建扩展的LMDI–CO_(2)模型和LMDI–AP模型,并以2011—2020年重庆市CO_(2)排放和工业SO_(2)排放为对象进行实证分析,定量评估各因素对重庆市CO_(2)排放和工业SO_(2)排放变化的影响效果。同时,根据重庆市经济社会、能源环境历史发展情况挖掘各因素的影响机制,归纳协同减排的关键因子,探究重庆市减污降碳协同控制机制。结果显示,2011—2020年,经济发展效应是推动重庆市CO_(2)排放增加的首要因素,贡献率达245.59%;能源强度效应对CO_(2)减排的贡献最大,贡献率为210.51%;此外,产业结构优化为CO_(2)减排也做出了贡献。工业经济发展是推动重庆工业SO_(2)排放的主导因素,贡献率为64.47%;其他因素均为SO_(2)减排做出贡献,其中,能源强度和结构效应贡献率分别为42.65%和6.31%。可见,随着经济的发展、人口规模的扩大和生活水平的提高,重庆市CO_(2)和污染物减排的压力将会增大,“高碳化”能源结构制约着两者减排,提高能源效率和优化产业结构对实现“双减”起着关键作用。因此,降低能源强度、升级产业结构、优化能源结构是未来重庆市实现减污降碳协同控制的重要途径。

关键词： CO_(2)排放大气污染驱动因素协同控制 LMDI模型

高温极端天气影响下的成都平原一次典型臭氧污染过程分析

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环境科学 2024年第4期45卷 2028-2038页

作者：雷丽娟张懿罗伊娜张潇冯淼成都市环境保护科学研究院成都610072 无锡中科光电技术有限公司无锡214135 四川省生态环境科学研究院成都610041

基于气象再分析资料及成都市芳邻路站点大气综合观测数据,采用PMF、PSCF和CWT等方法对成都市2022年发生的一次持续性臭氧(O_(3))污染过程进行分析.结果表明,本次污染过程持续了18 d,O_(3)浓度最大8 h平均值第90百分位数达242.62μg·m^(... 详细信息

基于气象再分析资料及成都市芳邻路站点大气综合观测数据,采用PMF、PSCF和CWT等方法对成都市2022年发生的一次持续性臭氧(O_(3))污染过程进行分析.结果表明,本次污染过程持续了18 d,O_(3)浓度最大8 h平均值第90百分位数达242.62μg·m^(-3).由于副热带高压强大且长时间控制四川,气温屡创新高,成都市日最高温度达到41.63℃,异常持久高温强辐射为O_(3)生成提供有利气象条件.面对持续高温干旱灾害性天气影响,四川电网面临极其严峻的保供形势,污染期间四川省多地出现不同程度的让电于民.分析对比让电前后空气质量科研数据发现:(1)让电后O_(3)前体物NO_(2)和VOCs浓度均有不同程度降低,O_(3)浓度削峰效果较好;(2)让电后大气反应活性OFP和L_(·OH)中烷烃和芳香烃贡献率均下降,但贡献前10物种贡献率较让电前提高,主要是因为高温所致植物排放异戊二烯增加;(3)从源解析结果来看,让电前后移动源、工业源和油气挥发源贡献率基本不变,天然源贡献率上升,溶剂源贡献率下降;(4)让电前成都近郊短距离传输叠加眉山一带传输对成都有影响,强潜在源位于主城区偏东区域,让电后潜在源区域缩小、强潜在源弱化、影响减弱,由此可见联防联控对成都市O_(3)污染防治作用较大.

关键词：高温极端天气臭氧污染让电于民正定矩阵因子分解法(PMF) 潜在源贡献因子法(PSCF) 浓度轨迹加权法(CWT)

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基于集成深度学习的转辙机故障诊断研究

城市轨道交通研究 2024年第4期27卷 252-255,261页

作者：李雪枝杨勇豪汪旭雷欧志龙皮金龙成都地铁运营有限公司成都610081 成都交控科技有限公司成都610041

[目的]为了能够充分利用故障日志数据诊断转辙机故障,提出了基于集成学习算法的道岔转辙机故障诊断方法。[方法]通过分析转辙机故障文本数据,并结合专家经验,建立了两级故障诊断思路;将故障文本数据预处理为机器能够识别的数据,作为故... 详细信息

[目的]为了能够充分利用故障日志数据诊断转辙机故障,提出了基于集成学习算法的道岔转辙机故障诊断方法。[方法]通过分析转辙机故障文本数据,并结合专家经验,建立了两级故障诊断思路;将故障文本数据预处理为机器能够识别的数据,作为故障诊断模型输入数据;介绍了基于AdaBoost集成学习法的CNN(卷积神经网络)-LSTM(长短期记忆网络)故障诊断模型的原理和方法。[结果及结论]试验结果表明,在数据类别不平衡或者样本数量有限的情况下,采用CNN-LSTM模型能够有效提高故障诊断的准确率;与其他故障诊断模型相比,CNN-LSTM模型性能更好;所提出方法具有有效性,能够满足应用场景准确率要求。

关键词：城市轨道交通道岔转辙机故障诊断

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抗疏力固化剂改性黄土物理力学性质试验研究

铁道工程学报 2024年第1期41卷 1-6,12页

作者：王莉平郭文涛刘奉银韩领相朱英豪西安理工大学西安710048 中国电建新能源集团有限公司宁夏分公司银川750002 中冶集团武汉勘察研究院有限公司成渝工程公司成都610000 中煤科工生态环境科技有限公司北京100020

研究目的:使用改性材料(固化剂)是黄土地基加固处理的常见方法,但传统改性材料存在一定问题,如石灰改性土的强度相对较低,且耐水性较差;水泥改性黄土的收缩性大,容易开裂,且会对环境造成一定的影响。因此,寻求环境友好、性能优良的土壤... 详细信息

研究目的:使用改性材料(固化剂)是黄土地基加固处理的常见方法,但传统改性材料存在一定问题,如石灰改性土的强度相对较低,且耐水性较差;水泥改性黄土的收缩性大,容易开裂,且会对环境造成一定的影响。因此,寻求环境友好、性能优良的土壤固化剂来解决传统改性材料存在的不足,对改性黄土具有重要意义。本文对抗疏力固化剂改性黄土进行试验研究,同时与水泥和石灰改性黄土进行对比分析,通过无侧限抗压强度、崩解及SEM等试验研究固化剂掺量和养护龄期对黄土强度、水稳性及微观结构的影响。研究结论:(1)抗疏力固化剂改性黄土的强度随着固化剂掺量和养护龄期的增加而增大,当养护龄期为28 d时,随着固化剂掺量的增加(1%~5%),抗疏力改性黄土的强度由55 kPa增长至95 kPa,其中5%抗疏力改性黄土的强度介于水泥改性黄土(370 kPa)和石灰改性黄土之间(71 kPa);(2)改性黄土的水稳系数和抗崩解性随着固化剂掺量的增加而不断提升,随着固化剂掺量的增加(1%~5%),抗疏力改性黄土的水稳系数由0.13提升至0.36,5%抗疏力改性黄土的水稳性介于石灰改性黄土(0)和水泥改性黄土(0.75)之间;(3)抗疏力固化剂显著提升了土体的斥水性;(4)随着固化剂掺量的增加(1%~5%),抗疏力改性黄土的渗透系数由0.63×10^(-6)cm/s降低至0.36×10^(-6)cm/s, 5%抗疏力改性黄土的渗透性介于石灰改性黄土(0.88×10^(-6)cm/s)和水泥改性黄土(0.32×10^(-6)cm/s)之间;(5)SEM图像显示,随着抗疏力固化剂掺量的提高,土体内部的大孔隙明显减少,土颗粒之间的连接更加紧密,分布更为均匀;(6)本研究成果可为黄土地区地基加固处理提供参考。

关键词：抗疏力固化剂改性黄土无侧限抗压强度水稳性微观机理

分布式声波传感垂直地震剖面法智能处理及多波成像方法

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光学学报 2024年第1期44卷 355-366页

作者：陈沅忠胡光岷李彦鹏饶云江安树杰宗晶晶张昊电子科技大学资源与环境学院四川成都611631 中油奥博(成都)科技有限公司四川成都611631 中国石油集团东方物探公司河北涿州072750 上海石油天然气有限公司上海200040

本文研究了分布式声波传感垂直地震剖面(DAS-VSP)法纵波及转换波智能处理与成像方法,讨论了DAS-VSP形态成分分析法数据去噪技术、DAS-VSP多波智能分离方法和流程,以及基于深度学习的DAS-VSP数据规则化方法。创新性地提出了一种基于最小... 详细信息

本文研究了分布式声波传感垂直地震剖面(DAS-VSP)法纵波及转换波智能处理与成像方法,讨论了DAS-VSP形态成分分析法数据去噪技术、DAS-VSP多波智能分离方法和流程,以及基于深度学习的DAS-VSP数据规则化方法。创新性地提出了一种基于最小旅行时的多波VSP成像方法,通过旅行时表控制反射路径附近聚焦成像,比传统地震偏移方法的划弧减少,成像过程中计算覆盖次数,解决了覆盖不均匀成像振幅问题。通过海上斜井DAS-VSP实际数据处理,同时获得DAS-VSP上行纵波和上行转换横波成像剖面,结果显示,DAS-VSP不仅含有反射纵波信息,同时存在较强的转换横波,通过针对性处理后,能够实现DAS-VSP纵波及转换波成像,说明斜井DAS-VSP具备多波成像条件,可获得较高信噪比的纵波及转换波成像数据,多波数据更有利于油气预测和识别,智能处理及多波成像方法为DAS-VSP法用于油气勘探开发提供了新的技术手段。

关键词：垂直地震剖面法分布式声波传感人工智能形态成分分析法波场分离数据规则化多模板快速推进算法转换横波成像

基于CHMM(连续隐马尔科夫模型)的转辙机故障预测方法

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城市轨道交通研究 2024年第6期27卷 334-338页

作者：刘伊敏张汶罗文刚朱昊晖田增贵成都地铁运营有限公司成都610081 成都交控科技有限公司成都610041

[目的]转辙机作为城市轨道交通信号设备的重要组成部分,一旦发生故障,会对运营造成重要影响,对其健康状态的监测和预测显得尤为重要。[方法]提出了一种基于CHMM(连续隐马尔科夫模型)的转辙机故障预测方法。提取转辙机退化状态特征,并基... 详细信息

[目的]转辙机作为城市轨道交通信号设备的重要组成部分,一旦发生故障,会对运营造成重要影响,对其健康状态的监测和预测显得尤为重要。[方法]提出了一种基于CHMM(连续隐马尔科夫模型)的转辙机故障预测方法。提取转辙机退化状态特征,并基于t-SNE算法对原始输入数据进行降维,减少余特征;利用谱聚类算法确定最优退化状态数目,进行聚类分割,分析转辙机动作功率曲线退化状态特征;基于CHMM模型并与故障诊断模型相结合,构建退化状态识别模型与故障识别模型,实现对转辙机的故障预测。以实测数据作为研究对象,对基于CHMM的转机故障预测方法进行试验验证。[结果及结论]该方法以转辙机正常动作功率曲线为研究对象,深入挖掘监测数据,提取的退化状态特征具有良好的表征能力。根据严重退化状态下曲线模型与正常曲线模型匹配结果,在转辙机功率发生异常波动时,可实现对转辙机故障类型的预测。

关键词：城市轨道交通信号系统转辙机故障预测退化状态识别隐马尔科夫模型

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先验知识辅助的金属涂层损伤分割方法

电子科技大学学报 2024年第1期53卷 76-83页

作者：谢洲洋舒畅傅彦周俊临蒋家玮陈端兵成都数之联科技有限公司成都610094 西南技术工程研究所重庆400039 电子科技大学大数据研究中心成都611731

金属涂层损伤的自动识别是一项具有重大实际应用价值的研究。随着深度学习在各类材质的表面损伤图像分割任务中取得突破性进展,大部分研究工作使用端到端的深度卷积神经网络分割模型分割损伤区域。然而,端到端深度学习方法很难利用金属... 详细信息

金属涂层损伤的自动识别是一项具有重大实际应用价值的研究。随着深度学习在各类材质的表面损伤图像分割任务中取得突破性进展,大部分研究工作使用端到端的深度卷积神经网络分割模型分割损伤区域。然而,端到端深度学习方法很难利用金属涂层损伤相关的先验知识来识别损伤尺度差异大、训练数据不足等问题。因此,设计了一种基于先验知识的金属涂层损伤区域分割算法,结合深度学习分割模型U-Net实现金属涂层损伤的自动识别。该算法基于Hue通道分布和边缘响应对金属涂层图像中的异常区域进行分割,深度学习分割模型利用先验知识排除异常样本,可有效避免过拟合。在含有开裂、起泡、生锈和脱落这4类损伤的金属涂层数据集中,该算法取得了81.24%mIoU的分割效果,优于端到端的深度学习方法。实验结果表明,先验知识辅助能够有效提升深度学习分割模型对金属涂层损伤的分割效果。

关键词：深度学习损伤识别图像分割先验知识