基于自组织映射的梅雨期西太副高分型及降水特征研究

为了研究梅雨期西太副高的变化特征及其对梅雨降水的影响,本文利用1951-2016年西太副高监测指数,采用自组织映射（self-organizing map,SOM）方法对梅雨期西太副高进行聚类分析,得到9种SOM分型,并利用中国1km分辨率逐月降水量数据集和中国雨季历年信息表进行不同西太副高分型下梅雨降水的特征分析。结果表明,9种梅雨期西太副高分型对应着多种不同的梅雨降水特征：纬向上,当西太副高偏东时,梅雨区降水强度偏低,反之则强度偏高。经向上,在西太副高主体位于我国陆地的前提下,脊线指数高于25°N时,梅雨区大部被副热带高压控制,整体降水偏少且有小幅度南少北多态势;脊线指数偏低时,副高控制梅雨区南部边缘或更南地区,水汽输送导致降水整体偏多。本文得到了不同类型副高与梅雨降水特征的对应关系,也说明SOM方法能较好地对副热带高压等气象要素做出客观分型,并进行气候现象的相关性研究。     

耐热菌剂对堆肥有机质降解及细菌演替的影响

针对传统堆肥周期长、有机质降解效率低的问题,将耐热复合菌剂接种于餐厨废弃物高温堆肥中,研究其对有机质降解及微生物群落动态变化的影响。结果表明,接种耐热复合菌剂有利于：有机质降解,堆肥细菌群落丰富度和多样性的提高,厚壁菌门(Firmicutes)和尿素芽胞杆菌属(Ureibacillus)相对丰度的提高,冗余分析的结果表明,厚壁菌门(Firmicutes)对有机质降解的影响最强;网络分析结果表明,堆肥过程中尿素芽孢杆菌属(Ureibacillus)相对丰度的增加以及乳杆菌属(Lactobacillus)相对丰度的降低促进了有机质的降解。因此,接种耐热复合菌剂可以提高高温堆肥的质量和效率。     

多孔氧化铝陶瓷内高温流体的流动及传热特性

通过仿真模拟的方法研究了模拟烟气、水蒸气及含尘烟气三类高温流体在多孔氧化铝陶瓷材料内的流动及传热特性。结果表明:随孔隙率增大,流体平均流速加快,流体进出口温降逐渐减小。三类流体中,水蒸气流速最大,在最大孔隙率下其流速达到66.64 m/s;烟气温降最显著,当孔隙率为0.3时,其进出口温差达到最大值85.6 K。随压差的增大,流体流速加快,其中受粉煤灰颗粒影响的含尘烟气流速增幅较小,流速仅从0.23 m/s增至0.93 m/s;另一方面,压差增大导致流体与壁面的热传导减少,模型内流体温降减小。含尘烟气流体扰动较大,当增大孔隙率和压差时,流速呈线性增长;尽管粉煤灰颗粒的存在强化了传热,但流体分子间的相互作用使得含尘烟气温度变化显著。     

基于BIM+数字孪生的高边坡施工检算动态反馈方法

为有效进行高边坡施工过程中不利工况的施工检算及动态反馈,以二次开发为依托,提出了基于参数化BIM模型及有限元方法快速进行高边坡不同工况稳定性检算的整套方案,并通过实际工程案例进行验证。首先,采用Revit二次开发技术实现不利工况高精度正向反馈至BIM模型;其次,将该BIM模型导入Abaqus中进行快速检算,基于Abaqus二次开发将有限元计算结果的自定义结构化输出;最后,采用Mesh重构方法将快速检算的结果向BIM环境反馈。结果表明：所提方案实现了数字孪生体与施工现场之间的同步关联,并且实现了数值计算结果与BIM环境互通。可见,BIM技术通过开发后可真实高效反映施工情况,并作为中间枢纽实现施工检算与成果管理,可为相关施工检算及BIM应用提供新思路。     

煤矿复垦区不同恢复年限沙棘人工林土壤细菌群落结构与功能预测

为揭示煤矿复垦区恢复年限对沙棘人工林土壤细菌群落结构及功能特征的影响,以鄂尔多斯聚鑫龙煤矿复垦区不同恢复年限（3a、4a、5a、6a、7a）沙棘人工林为研究对象,撂荒草地为对照,对研究区土样进行采集,通过Illumina Miseq高通量测序技术对土样细菌群落测序,使用PICRUSt进行功能预测。结果表明：（1）研究区共检测到细菌29门、91纲、193目、305科和438属,门分类水平上优势类群为放线菌门、变形菌门;属分类水平上无优势类群,常见类群为不动杆菌属、类诺卡氏菌属。（2）与草地相比,沙棘人工林的建植使土壤有机质、碱解氮、速效钾、含水量呈增加趋势,土壤pH和全磷变化不明显。（3）沙棘林土壤中的不动杆菌属、类诺卡氏菌属相对丰度整体高于草地;随着恢复年限的延长,栖热菌属和奇球菌属相对丰度随恢复年限延长逐渐降低,CL500-29 marine group、链霉菌属相对丰度则逐渐增加。土壤pH和速效钾是影响研究区沙棘人工林土壤细菌群落结构的主要影响因子。（4）研究区沙棘林和草地土壤细菌主要包含5个一级功能和35个子功能。细菌代谢功能是最主要的功能,其在沙棘林中的代谢潜力高于草地。沙棘林的建植有利于细菌代谢水平和土壤养分的提高。     

基于Bert股吧舆情分析的特征融合股价走势预测研究

传统股价预测模型往往只考虑时序性数据且局限于模型自身机制,而忽略舆情对股价的影响,导致预测精度不高,针对该问题,提出基于 Bert 股吧舆情分析的特征融合预测模型对股价收盘价进行涨跌幅预测。 首先,采用Bert 自然语言处理对股吧舆情以及公司公告政策进行情感分类,并转化为虚拟变量,构建金融舆情情感特征库;然后将金融舆情特征库和时序性数据合并构建特征融合矩阵;最后输入长短期记忆网络模型(LSTM)进行股价收盘价预测,并得出股价的涨跌结果。 以华银电力(600744. SH)为例进行实证分析,实验结果表明:引入股票情感特征后的模型,得到的股价走势准确率上升了 8. 63%,预测收盘价的回归指标 FMAPE FRMSE 分别下降了 23. 59%、22. 9%,R2 提高了 8. 11%,证明引入新的舆情情感特征在实际预测中能提高股价预测的准确率,可以作为精准预测股价走势的手段。     

高密度电法在非煤矿山老窑采空区探测中的应用

由于矿山开采存在不明废弃老窑及采空区、老窑采空区资料不详、边界和积水情况不明等问题,矿山生产存在严重安全隐患。本文以湖南冷水江某金属矿山老窑采空区探测为例,采用高密度电法实施了4条物探测量剖面,经数据反演处理解译,共推断出8个采空区异常,其视电阻率特征均为高阻异常,显示其均为非充水采空区,根据已有矿体产出形态,推测采空区体积共约2 484 m³,基本确定了采空区的整体情况。     

基于词-标签概率的多标签文本分类研究

针对多标签文本分类任务中如何有效地提取文本特征和获取标签之间潜在的相关性问题,提出一种CNN(convolutional neural networks)结合Bi-LSTM (bi-directional long short-term memory)的模型.首先,通过CNN网络和最大池化提取文本的特征;然后,利用训练的Labeled-LDA(labeled latent dirichlet allocation)模型获取所有词与标签之间的词-标签概率信息;接着,使用Bi-LSTM网络和CNN网络提取当前预测文本中每个词的词-标签信息特征;最后,结合提取的文本特征,预测与当前文本相关联的标签集.实验结果表明,使用词-标签概率获取文本中词与标签之间的相关性信息,能够有效提升模型的F1值.     

超高压高CO2气藏偏差系数图版扩展与应用

Standing-Katz图版法确定天然气偏差系数是目前最常用、最基础的方法之一,但存在人工读值误差大、在超高压（拟对比压力大于15）和高CO₂含量天然气使用受限等问题。设计单组分偏差系数测定实验,结合Standing-Katz图版曲线变化规律,将图版拟对比压力扩展到30,拟对比温度扩展到3.6,并将图版数字化;基于不同CO₂含量偏差系数测定实验结果,推导了考虑不同CO₂含量的天然气拟临界压力、拟临界温度计算新模型,与常规非烃校正模型相比,新模型计算精度更高,适用范围更广。进一步将新临界参数校正模型嵌入到偏差系数扩展图版中,得到不同CO₂含量的偏差系数扩展图版,该图版在南海西部超高温高压、高CO₂含量天然气偏差系数计算中误差较小（不超过3%）,应用效果良好。     

含铝高速钢中奥氏体非均匀长大的机制

M2AI和M2高速钢经一次和二次淬火后,奥氏体晶粒和未溶碳化物的定量研究表明,在高温r/f比值相同的条件下,由于淬火前原始组织的差别,可发生正常(均匀)和异常(非均匀)两类长大。根据异常粗晶形成初期的组织观察,提出了“连续-非连续”再结晶模式和“合并—推移”式的生长机制。提出了减轻或消除M2AI钢混晶的工艺原则。