中国主要滨海油田分布区的生态环境特征及保护对策——以环渤海油田区为例

环渤海地区是我国滨海油田的主要分布区,同时也是典型的生态脆弱区。多年来高强度的石油开采严重破坏了当地生态环境,油田企业虽采取了许多环境治理措施,但生态环境并未出现好转的趋势。本文概述了我国环渤海地区的生态环境特征和油田开发历史,分析了油田开发对生态环境的影响,阐述了油田现行污染物的治理措施,提出了滨海油田区环境的综合治理对策,以资借鉴。     

城市居民出行碳排放研究进展

在应对全球气候变化和解决城市交通问题中,居民出行碳排放逐渐成为科学研究的重要课题.文章从居民出行碳排放的核算、影响因素和模拟三方面系统归纳了居民出行碳排放的研究内容及相关研究方法.可以认为:使用自下而上方法核算居民出行直接碳排放能明晰社区-家庭层级上居民出行碳排放的变化特征,由于数据获取困难,使用复杂方法核算居民出行间接碳排放的可操作性差;区域-城市环境特征和社区-家庭因素共同作用影响居民出行碳排放的变化,单方面分析居民出行碳排放的影响因素会出现研究结果的偏差,将二者结合使用复杂的数理统计方法量化各因子是揭示居民出行碳排放驱动机制的关键;基于时间地理学理论和GIS空间技术模拟居民出行时空轨迹可以较为直观地分析居民出行碳排放的时空特征,且为居民出行碳排放驱动机制分析提供支持.虽然考虑城市形态、土地利用、交通系统和居民个体行为的综合模型的时间和空间精度较低,却是未来模拟和调控居民出行碳排放的有效途径.     

关联规则挖掘算法的优化

Apriori算法是关联规则挖掘的经典算法,该算法在处理规模巨大的候选项目集时存在耗时长和效率低的问题,提出了采用分割法对数据进行分片的优化算法.实验证明该算法不仅能减少数据挖掘对系统资源的占用,而且解决了数据库中数据分割下局部频繁项目序列集产生和全局频繁项目序列集的转换问题.     

120℃恒温下十克级DNTF的热失重特性

通过油浴平台恒温加热和热重分析法,表征了十克级3,4-二硝基呋咱基氧化呋咱（DNTF）在120℃下恒温加热6h的热失重以及相关性能。结果表明,在120℃恒温条件下,十克级DNTF的质量损失与时间呈线性关系,随时间增加而增大,并且热失重与容器径高比有关;DNTF恒温6h后继续恒温6h,热失重速率不变;在此温度下DNTF的恒温热失重主要是由于热挥发,没有发生热分解。在径高比1:1的器皿里DNTF连续加热6h的质量损失为2.7%,说明DNTF在实际工艺条件下操作以及循环再利用均是安全可靠的。120℃加热后DNTF的机械感度有所降低。     

基于划分和压缩数据库的改进Apriori算法

针对Apriori算法在面对大规模数据时效率较低的问题,提出了一种基于划分和压缩数据库的改进方法。该方法首先依据特征数据出现的频率将数据按照升序存储在临时数组中;然后将原始事务数据库分为几个互不相交的事务数据库,使得子数据库能够容纳在内存中;最后根据每个子数据库计算出的频繁项集计算整个数据库的频繁项集,从而消除了不必要的冗余数据。通过改进可以将大规模数据集进行有效的划分和压缩,对子数据库进行关联规则挖掘。实验结果表明,改进的Apriori算法在针对海量数据挖掘的执行速度和效率都有很大提高。     

舆论演化的社会影响级联效应模型

舆论建模跳出传统的基于最近邻("person-person")的交互范式,引入次近邻("personperson-person")的影响,刻画网络中邻居的邻居对观点改变的作用,提出舆论演化的社会影响级联模型,分析其在可变聚类系数网络上舆论的演化性质.通过调节网络聚类系数,使用异步更新的方式,观察网络集聚特性对舆论演化的影响.结果表明,1)相比于传统的最近邻影响模型,社会影响级联模型的社会强化作用更大,系统更容易达成共识,初始状态中主流观点的影响将被放大;2)舆论演化结果与网络集聚性和初始状态相关:当系统初始状态p_+≠p_,系统观点演化达到稳态后,网络聚类系数越大,越容易产生主流观点;当初始观点p_+=p_时,即正、负力量势均力敌时,系统共识则难以确定.这种情况和现实社会舆论的演化结果符合.     

冲击倾向性煤样单轴加载红外探测研究

为探求冲击煤层煤样在单轴加载过程中的红外变化规律,利用红外热像仪对煤样进行单轴加载红外监测,取剪切破坏和劈裂破坏两种试样,对破坏过程进行红外热像实验分析。结果表明:冲击煤层煤样AIRT(红外辐射温度)和应力-应变曲线的对应关系分为五个阶段,即下降(压密阶段)-上升(弹性阶段)-下降(塑性阶段)-上升(屈服阶段)-下降(破坏阶段);煤样破坏前期都曾出现一次相对较大的AIRT下降现象,下降AIRT依据试样的强度不同而不同;煤样剪切破坏过程比劈裂破坏过程高温区域明显;AIRT变化可以对煤样内、外部能量积聚与耗散进行较准确的趋势预测。     

粗磷尾矿胶结充填级配及料浆和易性规律研究

利用粗骨料进行高浓度胶结充填是矿业工程中的研究难点,也是前沿性研究课题。为高效利用粗磷尾矿以消除环境污染、土地占用以及采空区诱发的地质灾害等问题,以粗磷尾矿和粉煤灰为主要材料,首先通过SEM、ICP-MSICP-OES、XRD、激光粒度分析及其他标准测试手段对主要充填材料的物理特性、化学成分和矿物成分进行分析;然后利用Füller和Talbol最大密实度曲线理论对粗磷尾矿自然级配和不同破碎粒度磷尾矿级配进行研究;最后采用正交试验设计法及多元非线性回归法对充填料浆和易性规律进行研究。结果表明,粗磷尾矿和粉煤灰物理性能较差,但前者化学特性稳定,后者具有较强火山灰特性;-5 mm粒度破碎磷尾矿具有较优密实度;充填料浆坍落度均随胶砂比、质量浓度和水泥/粉煤灰增大而先增后减,其中胶砂比的影响程度最大;坍落扩散度均随胶砂比、水泥/粉煤灰增大而增大,随质量浓度增大而先增后减,其中质量浓度的影响程度最大;稠度均随胶砂比、质量浓度增大而减小,随水泥/粉煤灰增大而先增后减,其中质量浓度的影响程度最大,且坍落度、坍落扩散度和稠度与各因子之间存在显著非线性关系。     

面向大规模数据的特征趋势推理算法

提出一种面向大规模数据的特征趋势推理算法. 首先, 采用Hash函数抽取大规模数据样本, 使用Pam聚类算法和并行K means聚类算法对大规模数据样本进行聚类, 获取最佳聚类结果后, 提取大规模数据聚类的动态特征； 其次, 采用基于特征趋势规则的推理算法, 构建大规模数据特征的趋势规则推理模型, 并通过累计趋势规则方法设计趋势规则算法, 推理大规模数据特征趋势, 解决了推理结果误差较大的问题. 实验结果表明, 该算法对大规模数据特征趋势推理的准确率均值为98.10%, 推理速度增长率为50%, 推理耗时最大均值仅为114.25 s, 能快速准确地完成数据特征趋势推理.     

基于置信规则库的并发故障诊断方法

针对具有不确定性的并发故障诊断问题,提出基于属性权重和权衡分析的置信规则库(belief rule base, BRB)诊断方法。以属性权重大小来表示属性与特定故障模式之间的相关性,设计能够反映故障模型约束的基于差分进化的优化算法,通过相邻故障模式置信度与预设阈值的权衡分析完成对并发故障诊断。该方法仅需构造单个置信规则库来有效处理各种不确定性信息,与已有研究方法相比极大地降低了建模复杂度。诊断结果不仅能得到故障的并发情况,还可分辨故障的主次关系,并且建模和推理过程开放,可解释性强。最后以船用柴油机的并发故障诊断作为实例,验证了所提方法能够有效的诊断出并发故障并且模型具有较好的稳定性。