面向突发公共卫生事件的社区韧性影响因素研究

社区作为城市治理的基础单元,是防控疫情的第一道防线.对于如何建设一个积极应对突发公共卫生危机并快速自我恢复的韧性社区,探讨影响社区的韧性建设影响因素十分必要.采用问卷调查的方式,使用AMOS软件建立结构方程模型分析社区韧性建设的影响因素.结果表明:五大影响因素对社区韧性建设具有正向作用,社会层面因素对于社区韧性建设的影响最大,其次为组织因素、经济因素、物理因素以及人员健康因素.其中居民对社区归属感和相互间的情感、社区应急组织、社区的基础设施和智慧设备、人员自身的身体健康作用显著,是影响社区韧性建设最重要的因素.     

崩积体粒径的图像识别与分析

崩塌是一种常见的地质灾害,崩落块石所形成的崩积体往往可以反映崩塌运动过程、影响范围等。基于无人机航拍影像技术以及孔隙(颗粒)与裂隙图像识别与分析系统(PCAS)的崩积体调查方法,将粒径分析方法引入崩积体调查,对崩积体粒度分布与堆积特点进行研究。结果表明:"无人机航拍影像技术-PCAS"统计方法切实可行,具有便捷、安全、成本低、高效和高精度的特点;将小茅坡崩积体划分为主积区、散落区、影响区,3个特征明显的区域;小茅坡崩积体粒径服从Y=A+(B/t)的逆分布规律;从纵向上看,崩积体内小块石占比呈先减小后增大再减小的趋势;从横向上看,距崩源相同距离各区粒径组分的含量基本相同,中块石与大块石在横向上呈现先增大后减小的趋势。研究成果对崩塌堆积调查具有重要意义,为野外调查提供一种新的技术手段。     

基于双通道多特征融合的电力负荷智能感知方法

负荷识别是分析用户用电行为的主要工具之一.提高负荷识别的精度对于开展用能监测服务、实现节能降损具有重要意义.提出了一种基于双通道多特征融合的电力负荷智能感知方法.首先,从电器设备的基本属性出发,分析了电流、谐波、功率等数值特征以及电压-电流(V-I)轨迹图像特征对负荷识别的影响;其次,考虑了特征之间的互补性,分别采用主成分分析-神经网络(principal component analysis-back propagation,PCA-BP)算法和卷积神经网络算法将数值特征和图像特征以不同通道在高维空间进行深度融合;最后,采用Softmax分类算法对融合后的高级特征和设备标签进行有监督的学习,从而实现了不同类别电器设备的有效辨识.算例测试结果显示,所提出方法的负荷识别准确率高达94.55％.该结果充分说明了将多种特征进行高维空间融合,可以更全面、立体地反映设备的本质属性,提高算法的识别精度.     

基于知识图谱的核电设备健康管理知识建模与分析

随着信息技术发展,设备健康数据与知识图谱技术结合为设备健康发展带来新的发展机遇,知识图谱利用其多种特异性优势,使企业系统中积累的海量设备维修数据得到有效整合利用.本文提出基于知识图谱的核电设备健康管理知识建模与分析方法,并根据实体关系模型构建维修知识图谱本体框架,同时基于核电企业实际的维修工单数据,从统计分析和关联分析两方面取得良好的实践效果.研究结果表明,知识图谱能够在设备维修知识的集成上解决传统的数据孤岛问题,同时能基于故障的可视化分析为维修人员和管理人员提供决策和知识支持.     

电动汽车替代燃油车的气候和健康影响及社会成本——基于单车视角的成本效益分析

构建基于能源周期和全生命周期的分析框架, 借助基于概率分布的成本效益分析方法, 通过评估单辆纯电动汽车替代汽油车的气候和健康影响及相关社会成本, 探讨现阶段电动汽车替代传统燃油车能否实现气候、健康和社会福利的改进。研究结果表明, 在现有技术条件和电厂超低排放改造背景下, 尽管电动汽车替代传统燃油车在能源周期能够实现碳减排(约324元/(辆^.年))、健康损害降低(约343元/(辆^.年))以及可观的能源节约(约4315元/(辆^.年)), 但由于两种车辆之间巨大的制造成本差异(约1.6万元/(辆^.年)), 现阶段电动汽车对传统燃油车的全面替代并不能实现社会总体福利的改进。因此, 中国电动汽车推广政策短期内不应以全面替代为目标, 而应识别具有较高气候和健康效益以及具有较大能源节约潜力的区域优先推广。     

聚氨酯塑胶跑道总挥发性有机化合物的检测及潜在健康影响分析

为测定聚氨酯(polyurethane,PU)塑胶跑道释放的总挥发性有机化合物(total volatile organic compounds,TVOC)质量浓度及释放速率,分析其对人体健康的潜在影响.采用小型环境舱-二次热解吸-气相色谱法分析在温度为60℃、相对湿度为5％、气体交换率为1.0次/h的环境条件下,建成1～3个月的PU塑胶跑道释放的TVOC质量浓度与释放速率,结合人体与TVOC的剂量反应关系及活动时间、呼吸量以及生理免疫等分析其潜在健康影响.结果表明:PU塑胶跑道TVOC的检出率为100％,质量浓度为0.918～3.334 mg/m3,释放速率为2.295～8.335 mg/(m2·h).PU预聚体、橡胶颗粒以及各类添加剂、稀释剂等原材料共同构成了PU塑胶跑道TVOC的主要来源,且17.4％的PU塑胶跑道释放的TVOC质量浓度可直接引起人体不适,82.6％的达到了人体可承受的安全阈值,在外部环境因素的联合作用下也会对人体造成刺激.可见,PU塑胶跑道能够持续释放TVOC,且其释放的TVOC可对人体健康造成潜在急性伤害影响和潜在慢性伤害影响.     

口腔益生菌的研究现状

口腔是一个复杂而完整的微生态系统。生活方式、外源性致病菌等外源因子可扰乱口腔微生物组与其宿主之间的共生关系引发龋齿、牙周炎、牙龈炎、口臭等口腔疾病。益生菌是一类活的并对人类机体局部或全身性健康都具有有益作用的微生物。传统上,益生菌被广泛用于功能性食品、医药保健、饲料等各个领域,最常见的用途是治疗或预防胃肠道感染和疾病,改善肠道健康。近十年,各种研究表明益生菌可通过抑制致病菌生长,改善口腔微生物菌群,调节口腔免疫力等方式对各种口腔疾病产生积极的防治效果。作为一种新兴的机体健康维护概念,维护口腔健康的益生菌及其作用机制日益受到国内外学者的密切关注,综述了口腔益生菌在常见口腔疾病中的潜在作用机制,阐述了利用口腔益生菌在防治口腔疾病时所面临的重要问题,同时在口腔益生菌未来的发展趋势和开发方向等方面剖析如何更好地利用口腔益生菌驱动健康食品产业发展,以期为口腔益生菌的深入研究及其在食品工业中的开发应用提供相应参考。     

白酒窖泥中乳酸菌分离鉴定及其发酵产挥发性风味物质比较

从白酒窖泥中分离得到11株乳酸菌,经16S rDNA基因序列同源性分析,鉴定为1株短乳杆菌、1株鼠李糖乳杆菌、2株干酪乳杆菌和7株铅黄肠球菌。 分析了11株菌MRS培养基发酵产乳酸性能,结果表明:乳酸产量与菌群生长呈正相关,鼠李糖乳杆菌L₉、干酪乳杆菌L₁₀与L₁₁发酵液乳酸含量较高,分别为15.74、15.58、14.74g/L。4株代表菌相同条件下发酵高粱培养液产挥发性风味组分,共有物质13种,包含了白酒中重要香气成分:乙酸、己酸、乙酸苯乙酯和苯乙醇,且乙酸、己酸相对含量较高。各菌产可挥发性组分差异明显,相对含量较高的化合物种类为:短乳杆菌L₅产烷烃类化合物(27.91%),铅黄肠球菌L₈产醇类化合物(43.14%),鼠李糖乳杆菌L₉产酯类(7.35%)、酮类(3.61%)和吡嗪类(3.3%)化合物,干酪乳杆菌L₁₁产酸类(27.98%)和芳香类(5.96%)化合物。仅有短乳杆菌L₅产四甲基吡嗪,短乳杆菌L₅和铅黄肠球菌L₈可明显产乙醇,鼠李糖乳杆菌L₉和干酪乳杆菌L₁₁产3-羟基-2-丁酮。这些物质对白酒风味和口感有重要影响。研究显示,窖泥中各种乳酸菌特征不一,对白酒酿造有不同影响。本研究旨在为进一步挖掘白酒酿造功能微生物、拓展乳酸菌的应用提供理论依据。     

基于模型参数在线辨识技术的SOC估算方法

针对遗传算法(genetic algorithm，GA)存在收敛速度慢、易陷入局部最优以及难以实现在线应用的问题，面向如动力电池等效电路模型一类非线性较强、实时性要求高的模型辨识问题，提出一种能够快速缩小搜索空间，且有效避免陷入局部最优的在线快速搜索的优化辨识框架，实现电动汽车动力电池等效电路模型参数在线快速辨识，扩展全局搜索优化算法的应用范围.进一步，将此算法应用于电池剩余荷电状态(SOC)估算问题，提出基于改进GA参数辨识技术的无迹粒子滤波SOC估算方法(IGA-UPF).并将此SOC估算方法与基于最小二乘参数辨识技术的无迹粒子滤波的SOC估算算法(LS-UPF)作比较，结果验证了本文提出的在线快速参数辨识框架具有更好的模型参数辨识精度.     

连续搅拌反应釜的自适应模糊辨识与预测控制

化工领域为保证生产安全,对温度、压强、浓度等工艺指标有严格的要求。连续搅拌反应釜属于典型的化工设备,存在较强的非线性和时滞性,传统的建模与控制方法无法满足其精度要求。针对连续搅拌反应釜系统提出一种自适应模糊辨识与预测控制的方法。首先根据模糊划分C均值聚类算法得到模糊隶属度和初始聚类中心,在此基础上采用分层遗传算法进一步优化连续搅拌反应釜T-S模糊模型的参数。其次,采用自适应机制遗忘因子递推最小二乘法来估计T-S模糊模型的后件参数。最后,基于得到的T-S模糊模型,对连续搅拌反应釜进行自适应模糊广义预测控制,仿真结果验证了该算法的有效性。