新型冠状病毒肺炎传播动力学模型构建与分析

为研究新型冠状病毒肺炎(简称新冠肺炎)传播机理和传播风险，预测疫情发展趋势，对政府制定相关疫情防控政策提供帮助，提出了一种新的新冠肺炎传播非线性动力学模型(SLEIR)。该模型考虑到疫情中采取保护措施的人群，将其作为低危群体加入到模型中；通过对模型的基本再生数、平衡点、稳定性和分岔等进行分析，揭示新冠肺炎传播机理；利用印度新冠肺炎真实数据对模型参数和部分状态初值进行最小二乘拟合，根据拟合的参数对印度疫情发展趋势做出预测。该模型对印度3～4月、4～5月两阶段疫情预测平均相对误差分别为4.107%和2.805%,对于印度10月最新的疫情，预测平均相对误差为3.266%,预测结果表明SLEIR模型具有较好的预测效果。与传统SEIR模型相比，该模型能适应印度疫情复杂的变化趋势，且具有更高的预测精度，可以为政府选择合适的防控措施提供技术支撑。     

具有微纳结构超疏水表面的槽道减阻特性研究

目前一系列实验研究表明,在由一级微米结构或一级纳米结构构成的超疏水表面制成的槽道中,在层流的条件下,存在明显的减阻效应.但是以往的实验中,所采用的超疏水表面均是由一级微米结构或者纳米结构构成,并且流动槽道的尺度均是在微米量级,对于宏观尺度槽道中的流动减阻没有相应的研究.在本文中,首先介绍了一种全新的利用碳纳米管构建具有微纳二级结构的超疏水表面的方法,然后在由该表面构成的宏观尺度的槽道进行了流动阻力特性实验,实验发现由微纳二级结构构建的超疏水表面形成的宏观尺度槽道中,在层流条件下,依然具有减阻效应,且最大减阻达到36.3%.同时利用mirco-PIV技术对槽道内的流动速度进行了测量,与传统的壁面无滑移理论不同,在超疏水槽道内,发现在壁面处流体存在明显的速度滑移.     

基于微服务与机器学习的煤矿安全监测系统

煤矿安全监测监控系统种类繁多、架构不一、信息不共享、功能无互助、监测数据难以得到有效利用,煤矿安全生产缺少可靠的数据支撑。为此,设计了一种基于微服务架构的安全监测系统,将信息管理与自动监测各业务系统统一,构建成一个灵活、稳健、高效的系统平台,以适应大数据分析与挖掘应用。通过基于Hadoop构建的煤矿安全监测大数据平台,实现对海量环境监测数据的分布式存储、选择性抽取和高效计算。通过对生产环境监测数据的集成和深入挖掘,建立机器学习模型,自动识别安全隐患并推荐相应的处理措施,起到对煤矿环境安全综合研判和科学决策的辅助作用,推动实现煤矿安全管理的智能化。     

盐碱环境下混凝土电性参数差异性

为了更好地研究盐碱地区混凝土内部介质腐蚀情况,构建了不同离子、不同离子浓度的混凝土及钢筋混凝土模型试验,以清水试块为对照组,用岩石标本测试仪配合岩石标本测试架测量自然养护条件下在养护期内(28 d)试块的电阻率、极化率,对各试块所测值采用SPSS软件进行单因素方差分析,考察各混凝土电性参数差异性。结果表明:在显著性α=0.05时,不论是混凝土试块还是钢筋混凝土试块,清水拌和试块与各溶液拌和试块之间的电阻率差异性不完全显著,但清水拌和试块的极化率与各溶液拌和试块的极化率差异性显著;溶液拌和试块之间的极化率差异性不完全显著,溶液拌和试块的电阻率之间的差异性不完全显著。因此可用极化率参数分辨混凝土试块是否受离子侵蚀,采用极化率参数探测混凝土被盐碱侵蚀情况是可行的。