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利用8-羟基喹啉(8HQ)与铝离子鳌合后形成的鳌合物——8-羟基喹啉铝(AlQ3)能发出强荧光的特性,开发了一种有效地铝合金涂层下腐蚀的监测技术.研究了铝离子浓度及pH对8-羟基喹啉铝(AlQ3)的吸光度及荧光特性的影响.发现了8HQ与Al3+鳌合生成的AlQ3荧光强度随Al3+浓度的变化规律.成功地将8-羟基喹啉加载在LY12铝合金表面,并以透明环氧树脂涂层覆盖.所制备的试样经盐雾腐蚀后表面出现明显的荧光斑点,荧光斑点处用光学显微镜观测可见腐蚀现象,而在可见光下观测并未有明显变化.研究表明:随着腐蚀时间延长,腐蚀程度加深,试样表面荧光现象增强
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高海拔寒区矿山岩质边坡变形破坏机制研究已取得一定的研究成果,但基于现行理论与技术还难以全面解决未来高寒边坡失稳机理和灾害防控的所有问题,至今尚未建立起完善的高寒边坡开采研究体系和边坡稳定性判别标准. 本文对高寒岩质边坡变形破坏的室内岩石力学试验、边坡物理相似模拟、多场多相耦合数值模拟、变形破坏原位监测、高海拔寒区岩质边坡失稳机理五个方面开展了大量的文献调研,总结高寒岩体变形破坏有关的研究成果,继而对存在的问题进行探讨并分析当前研究的不足,总结出高寒岩质边坡变形破坏研究领域亟待解决的关键问题:一是开采扰动条件下高海拔寒区矿山边坡岩体结构损伤劣化机制,二是冻融循环条件下流?固?气多相多场耦合边坡失稳时效特征与评价方法;并就未来高寒边坡变形和破坏研究方向及发展趋势予以分析,指出开展不同应力路径冻融循环耦合作用下岩体结构损伤劣化机理研究,开展爆破采动条件下高海拔寒区岩质边坡结构面致溃机制及边坡失稳破坏研究,开展地震荷载作用下高海拔寒区节理岩质边坡地震动力响应及致灾规律研究,研究多场多相耦合条件下节理岩体损伤劣化机理,开展高海拔寒区矿山边坡抗寒多参量实时安全监测及失稳预警技术研究五个方面是未来研究的趋势
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海底金矿矿山水害对矿山生产、人员施工及矿山设备等产生较大威胁,是矿山开采中的自然灾害之一,快速有效的判别出矿山水害水源对于事故的防治有重要意义。三山岛金矿的巷道围岩裂隙普遍并长期存在涌水现象,矿区开采中矿井水害的水源主要有海水、第四系水、基岩裂隙水、地下水等,为了准确快速的判别矿井水水源,有效预防矿井水突水及水害威胁,本研究结合监测点水样的水文地质条件与不同监测点水样的水化学成分分析,选取Mg2+、Na++K+、Ca2+、SO42?、Cl?和HCO3 ?共6项指标作为判别因子,通过主成分分析得出不同水样的矿化程度。在贝叶斯算法分析原理的基础上,将马尔可夫链蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)引入到贝叶斯方法中,运用统计软件SPSS统计,构建贝叶斯判别分析模型,得出基于水样样本信息的算法估计的后验分布,得出矿山水害水源的分析方法。运用三山岛金矿水害取水点的水样分析数据进行详细的分析验证,建立矿井突水水源模型,进行不同水样的信息分析,得出贝叶斯统计函数并进行水源判别结果分析,验证了贝叶斯矿山水害水源判别模型的准确性和实用性,对现场工作的开展和水害防治有一定的指导意义
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现有的大坝整体性态评价方法以定性评价为主,主观性较强.针对这一问题,以单测点监控模型的计算值与监测仪器实测值之间的残差为基础,提出采用多测点融合残差表征大坝整体性态.结合信息熵理论研究了不同测点的残差变化规律,从而对各测点残差的融合权重进行了分配,计算了融合残差.通过对融合残差进行分布分析,利用逆向云发生器、正向云发生器建立了表征大坝不同性态的概念云,即评价标准.在此基础上,结合云相似度算法,建立了大坝整体性态的评价模型.算例表明,该模型能够有效识别大坝监测资料中的异常测值,并能够定量、客观地评价大坝整体性态,评价结果合理、可靠,可为保障大坝安全运行提供重要参考
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近年来,无人机入侵的事件经常发生,无人机跌落碰撞的事件也屡见不鲜,在人群密集的地方容易引发安全事故,所以无人机监测是目前安防领域的研究热点。虽然目前有很多种无人机监测方案,但大多成本高昂,实施困难。在5G背景下,针对此问题提出了一种利用城市已有的监控网络去获取数据的方法,基于深度学习的算法进行无人机目标检测,进而识别无人机,并追踪定位无人机。该方法采用改进的YOLOv3模型检测视频帧中是否存在无人机,YOLOv3算法是YOLO(You only look once,一次到位)系列的第三代版本,属于one-stage目标检测算法这一类,在速度上相对于two-stage类型的算法有着明显的优势。YOLOv3输出视频帧中存在的无人机的位置信息。根据位置信息用PID(Proportion integration differentiation,比例积分微分)算法调节摄像头的中心朝向追踪无人机,再由多个摄像头的参数解算出无人机的实际坐标,从而实现定位。本文通过拍摄无人机飞行的照片、从互联网上搜索下载等方式构建了数据集,并且使用labelImg工具对图片中的无人机进行了标注,数据集按照无人机的旋翼数量进行了分类。实验中采用按旋翼数量分类后的数据集对检测模型进行训练,训练后的模型在测试集上能达到83.24%的准确率和88.15%的召回率,在配备NVIDIA GTX 1060的计算机上能达到每秒20帧的速度,可实现实时追踪
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采用高精度微地震监测技术,研究了微震事件的动态发展规律和分布规律,结合岩石力学和矿山压力与岩层运动理论,推断得到了特厚煤层综放工作面顶板岩层运动规律.随工作面的推进,微震事件先在高位岩层以低密度分布,后在低位岩层呈高密度分布.微震事件发生层位与其最大振幅能量和的对比研究表明,微震事件在高度和时间上具有周期性分布规律,根据矿山压力与岩层运动理论,进而推知特厚煤层综放工作面的顶板岩层运动规律.现场支架工作阻力宏观观测表明,研究得到的特厚煤层综放工作面顶板岩层的周期性运动规律是存在的
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随着物联网技术的发展,前端传感器的使用使得低合金钢的海水腐蚀监测成为了现实,从而获得了大量的腐蚀数据。针对传统均值法处理双率腐蚀数据带来的数据信息损失以及建模精度下降问题,提出了一种基于综合指标值(CIV)和改进相关向量回归(IRVR)的双率腐蚀数据处理和建模算法(CIV-IRVR)。首先,通过构建CIV表征输入数据的综合影响并采用天牛须搜索(BAS)算法对其参数进行寻优;然后,建立最优CIV序列与输出数据间的线性回归模型将双率数据转化为建模用的单率数据,能够更多地保留原始数据信息;最后,给出了一种BAS算法优化的具有组合核函数的改进相关向量回归建模方法(IRVR),并建立了针对低合金钢海水腐蚀双率数据的CIV-IRVR预测模型。结果表明:相比于均值方法处理双率腐蚀数据,所提方法将建模样本数量由196提升到了1834;相比于海水腐蚀建模领域常用的人工神经网络(ANN)和支持向量回归(SVR)建模方法,所提模型的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和决定系数(CD)分别为1.1914 mV、1.5729 mV以及0.9963,在各项指标上均优于对比算法,说明所提模型不仅减少了信息损失还提高了建模精度,对于双率海水腐蚀数据建模具有一定现实意义
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基于语义角色分析,提出了一种三元组涉恐事件实体属性抽取方法,为网络空间涉恐活动的监测及预警提供技术支持。首先,基于西北政法大学“反恐怖主义信息网”文本语料数据进行数据采集和清洗等预处理工作,采用朴素贝叶斯文本分类算法识别涉恐事件文本,并采用关键词提取算法TF-IDF(Term frequency-inverse document frequency,词频-逆文档频率)构建涉恐专有词库,结合自然语言处理技术构建带词性的涉恐专有词库。然后通过语义角色分析、句法依存分析,提取了主语谓语宾语关系、定语后置动宾关系、人名//地名//机构和介宾关系主谓动补4类涉恐三元组结构。最后,利用正则表达式及带词性的涉恐专有名词分析,在4类三元组短文本中提取出恐怖事件发生时间、发生地点、伤亡情况、攻击方式、武器类型和恐怖组织6类实体属性。对采集的4221篇文章数据进行实验分析,6类实体属性抽取的测评结果F1值均超过80%,对网络空间的涉恐事件监测及预警,维护社会公共安全具有重要现实意义
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隧道健康状态诊断过程作为一个模糊系统,具有随机性和模糊性的特点.传统的隧道结构健康诊断方法无法妥善地将系统的模糊性和随机性关联在一起.基于此,针对隧道结构健康状态诊断系统的模糊性和随机性特点,提出了基于云理论的隧道结构健康状态诊断方法.首先,建立反映隧道结构健康状况等级评语集的正态云模型.然后,依据逆向云发生器原理,将隧道结构健康状态指标的监测数据的归一化结果值转化为隶属度云模型.将健康状态指标的重要性语言值转化为权重云,用于表征各健康状态指标的重要程度.最后,运用云理论的计算方法对隧道结构健康状态等级进行诊断,得到健康状态等级诊断结果的云模型.应用云模型的改进方法,对某市地铁2号线盾构隧道结构健康状态进行了诊断,极大提高了诊断结果的可视化和鲁棒性
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岩块体崩塌破坏的突发性使其成为最难预防的地质灾害,严重威胁人类的生命财产安全.边坡岩块体崩塌破坏多是系统不稳定导致的动力破坏,而用振动特征参数来进行安全监测和损伤评价更为有效.本文应用激光多普勒测振技术,通过固有振动频率对危岩块体主控结构面的黏结力损伤进行定量分析.通过改进后的极限平衡模型,得出结构面不断劣化块体的安全系数由原来的1.17下降到1.04,与实际破坏结果相符.试验结果表明:固有振动频率一方面可对危岩块体累积损伤进行有效识别,另一方面可以为黏结力参数的合理确定提供客观的数据支持.因此,基于固有振动频率分析的激光多普勒测振技术可实现边坡岩块体的累计损伤评价,并将在未来的工程应用中发挥巨大的作用
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