基于模拟软件及petri网模拟仿真的水环境评估与监控预警新技术

随着流域水环境质量日益恶化及当前水资源短缺危机日渐严重,流域水环境的治理改善、污染防治监控已刻不容缓。提出了一种较新颖的流域水环境评估及监控预警技术,探讨了ArcGIS、流域模型模拟软件DHI-MIKE及Petri网模拟仿真技术在水环境质量评估及监测预警中的应用。通过ArcGIS及DHI-MIKE软件模拟技术的联用,分析模拟了某段河流流量及BOD浓度等水文水质指标随时间变化的一维和二维动态效果图,实现对流域水环境的现状及风险评估;采用Petri网技术对流域附近某一畜禽养殖企业工艺流程及末端污染物排放进行了统计模拟,实时监测工业点源向流域水环境的排污情况,为流域水环境的改善及综合管理提供了技术支撑与保障。     

广西农业生态经济系统安全评价与预警研究

开展长时间序列的广西农业生态经济系统安全评价、安全影响因素和安全预警研究,可为系统安全调控、农业可持续发展和乡村振兴提供决策参考。本研究采用生态足迹模型核算2000-2021年广西农业生态经济系统人均生态足迹和人均生态承载力,通过资源利用效率指数、生态盈亏、生态压力指数评价系统安全状况,利用偏最小二乘(PLS)模型分析系统安全的影响因素,基于灰色GM(1,1)模型开展系统安全预警,并将预警结果与云南、贵州进行比较。结果表明,2000-2021年广西农业生态经济系统人均生态足迹增长90.30%,其中林地增长最快,耕地占比最大;人均生态承载力下降0.67%;系统资源利用效率提高72.97%,但2011年以来增幅较小;系统生态赤字从-0.395 hm²/人不断加剧到-1.292 hm²/人,生态压力指数从1.66升高到3.18,系统从中度不安全状态逐渐转变为重度不安全状态,并开始进入极度不安全状态;人均耕地面积和耕垦指数对系统安全具有正向影响;2022-2033年系统安全由重警转为巨警,警情等级高于贵州和云南。因此,要提高耕地保护力度,促进农业转型...     

我国“入世”后的企业经济安全及预警研究

基于我国“入世”后国门洞开 ,维系企业平衡的内外部诸因素受到冲击 ,企业所处的宏观环境和行业环境受到威胁 ,企业输入、输出及转换过程受到影响 ,企业治理结构存在经济安全的隐忧 ,作者认为 ,应建立企业运行过程、客户满意度、研究与开发、绩效等评价指标体系并进行景气分析 ,建立预警信号系统以分析企业运行的经济安全系数并及时报警 .     

基于工业互联网平台的智能轴承监控应用设计

针对轴承故障特征提取困难及事后维修模式落后的问题,采用工业互联+云服务+智能终端模式,基于工业互联网平台开发了一种智能轴承远程监控应用。该应用将轴承、生产线、员工等要素紧密连接,通过共享全流程的要素资源及生产信息,实时提取轴承故障特征频率,显示轴承运行状况,并通过智能预警及追溯历史数据等功能有效降低了轴承重大事故及事后维修的概率,发挥了工业互联网平台下的应用自动化、数字化及智能化等众多优点。     

基于海洋生态在线监测浮标数据的钦州湾藻华过程研究

2018年8月19日至23日,广西钦州湾海域发生由红色赤潮藻(Akashiwo sanguinea)引起的藻华暴发现象.为探讨在线监测浮标应用于赤潮预警研究的作用,本文使用2018年8月16日至27日位于藻华海域的GX11号广西海洋生态在线监测浮标数据,分析藻华暴发过程前后风速、气温、水温、盐度、pH值、溶解氧、叶绿素...     

初中生心理弹性与学业归因方式和学业情绪的关系

本研究探讨初中生心理弹性与学业归因方式和学业情绪的关系,采用青少年心理弹性量表、多维度-多归因因果量表中的学业成就归因分量表、初中生学业情绪量表对山东省鲁中、鲁东、鲁西3160名初一到初四学生进行调查。结果显示,初中生学业归因更加倾向于内部,尤其是个体的努力,并且存在性别、年级和是否为独生子女等人口学变量上的差异;初中生在学业情绪方面,积极高唤醒得分最高,其次是消极高唤醒,并且存在是否是独生子女方面的显著差异;相较于外控型学业归因而言,内控型学业归因个体体验到更多的积极学业情绪,并且具有较高的心理弹性;归因方式、学业情绪与心理弹性密切相关。     

基于投资人视角的BT项目工期与成本偏差预警模型研究

BT项目建设期间的进度和成本控制好坏直接影响投资人的投资效益.在研究现有相关文献的基础上,提出通过计算进度和成本的绝对偏差、相对偏差以及绩效指数,来正确评价项目的真实偏差状态,实行进度和成本的联合控制.根据风险预警机制和项目特点,提出采用进度和成本的相对偏差之和作为BT项目的风险预警指标,并设计出相应的预警区间,据此可进行风险预警.最后用案例证明该模型是可行和有效的.     

基于两级信息融合的隧道掘进机拆装装置作业安全预警模型

为了能对隧道掘进机（TBM）拆装装置作业时的安全做出有效预警,通过研究两级信息融合建立最优的安全预警模型,为TBM拆装装置吊装作业提供安全保障。一级融合将数据通过层次分析法-熵权法算法融合得出安全状态系数;二级融合建立灰色（GM）、差分自回归移动平均（ARIMA）、长短期记忆网络(LSTM)预测模型,通过三个单项预测模型构建4个简单平均组合模型和4个最优加权组合模型,对拆装装置作业时的安全状态系数进行预测分析,通过R、MAE、MAPE、RMSE四个评价指标以及后期预测数据的相对误差对预测模型精度进行比较,选出最优组合模型。结果表明：①最优加权组合模型的评价指标、后期数据相对误差、模型拟合效果明显优于单项与简单平均模型;②通过两级信息融合,构建了权重为（0.21,0.10,0.69）的TBM拆装装置作业时的最优加权组合预警模型GM-ARIMA-LSTM。可见创建的二级信息融合安全预警模型在TBM拆装装置作业时能有效判断装置的安全状态,对危险作出及时预警。     

基于云-边协同技术的突发性滑坡灾害监测预警体系研究

滑坡预警体系的建立和完善对于中国防灾减灾具有重要意义。目前成熟的滑坡预警体系以云端服务器为中心,完成数据集成、预警计算及信息发布等任务。然而,由于网络传输延迟、服务器运算时延的影响,从数据采集到客户端信息接收的过程中,存在较长的时耗过程,使预警体系存在一定程度的预警时延。同时,目前预警体系受制于数据传输条件,在灾后断电断网的场景下,现场监测网络无法与云端服务器建立连接,监测预警工作难以有效进行。为此,基于云-边协同技术,对滑坡灾害监测预警体系进行了深入研究,并开发了云端监测预警平台和边缘预警计算终端。通过真实滑坡监测数据模拟验证了云端与边缘预警计算终端协同工作时滑坡监测预警体系的有效性。研究成果对提高滑坡预警体系稳定性,尤其是极端网络条件下实现滑坡灾害有效预警具有积极作用。     

为什么人类很难准确预测地震

大地震往往都是在没有任何预警的情况下猝然发生,造成人员重大伤亡.为什么人类很难成功预测地震?