气候变化情景下水库设计洪水及风险评估与系统研究
这是一篇关于气候变化,水文响应,时变设计洪水,ARIMA模型,风险评估,系统研究的论文, 主要内容为气候变化是影响流域水文循环过程和水资源演变规律的关键驱动因素,气候变暖导致极端水文事件发生频次增加,流域水文系统发生显著变化,水库防洪风险形势不容乐观,已然成为国家水安全重点关注的问题。在气候变化情景下,传统基于一致性假设的水文频率分析方法已不再适用,若仍然将其应用于实际工程中,则可能增加水库建设和运行的风险。本文以雅砻江杨房沟以上流域为研究对象,通过气候变化情景下流域水文响应分析、时变设计洪水计算、发电效益和防洪风险评估等内容的研究,建立气候变化情景下水库风险评估系统,对于掌握气候变化对水文序列的影响规律,评估未来气候变化对区域和流域水安全的影响具有重要意义与参考价值。本文主要成果和结论如下:(1)建立了降水和气温的降尺度模型和径流的LSTM模型,开展了气候变化情景下流域水文响应研究。采用ASD统计降尺度模型,模拟了多个RCP情景和GCM下研究流域基准期及未来情景下降水和气温,选用的三种GCM在研究流域均有一定的适用性,各个模式未来月平均气温与基准期实测值较为接近,未来年降水将存在增加的趋势,在RCP2.6和RCP4.5情景下三种GCM未来年降水增加幅度较小,RCP8.5情景下三种GCM未来年降水随时间呈显著上升趋势。建立了研究流域日径流的LSTM模型,模型在率定期和验证期的R2和NSE均达到了0.86以上,可以用于未来径流的模拟。将未来情景下降水和气温输入LSTM模型得到未来径流,并分析了未来径流的演变规律。在RCP2.6情景下未来年径流没有明显的变化趋势,RCP4.5和RCP8.5情景呈现出上升趋势,且RCP8.5情景下上升趋势显著。(2)创建了基于P-III分布的GAMLSS模型,进行了气候变化情景下水库时变设计洪水计算。考虑历史特大洪水,分别采用LSTM模拟和实测洪水序列进行水文频率计算,计算误差在可接受范围内,表明模拟序列能够较好的反映实测序列的统计特征。基于GAMLSS的建模原理,解析了P-III分布的链接函数和各参数的混合偏导,创建了P-III分布的GAMLSS模型。以年降水为协变量,采用P-III分布的GAMLSS模型进行了时变设计洪水计算。其中,为降低未来降水的不确定性,采用BMA对三种GCM的降水模拟结果进行了不确定性分析。结果表明,未来不同时期(2030S、2060S、2090S)的设计洪水将随年降水的变化而变化,只有RCP8.5情景2030S时期的设计值小于基准期,其余时期均偏大。(3)构建了能同时反映过去、现在和未来洪水统计特征的ARIMA随机模型,评估了气候变化情景下水库发电效益与防洪风险。采用未来径流序列计算了杨房沟水库的保证出力和发电量,评估了水库未来不同情景不同时期的发电效益。结果表明,未来各GCM下,相对于基准期,CNRM的95%保证出力有所增加,其它模式均降低,全年、平水期、枯水期、平水期的多年平均发电量均有所增加。未来模拟洪水序列包含了未来洪水的某些统计特征,为充分利用该先验信息,引入ARIMA模型,构建了能同时反映过去、现在和未来洪水统计特征的随机模型,对未来洪水序列进行随机模拟,计算未来各GCM超设计和校核洪水的风险率,并采用BMA得出了未来情景下防洪风险率的综合值。结果表明未来三种情景下的风险率均呈随时间的增加趋势,三种情景下,超设计洪水风险率分别在0.138%～0.184%、3.031%～3.893%、1.519%～4.243%范围内,超校核洪水风险率分别在0.013%～0.019%、1.314%～1.793%、0.539%～1.894%范围内。(4)基于R语言和Java的跨平台技术,开发了气候变化情景下水库风险评估系统。基于B/S架构,后端采用Java中的Spring Boot框架,前端采用Vue框架,数据库采用My SQL,开发了气候变化下水库风险评估系统,包括设计洪水、发电效益、防洪风险、系统管理四个功能模块,基本满足了气候变化下水文序列对水库风险评估的需求。
气候变化情景下水库设计洪水及风险评估与系统研究
这是一篇关于气候变化,水文响应,时变设计洪水,ARIMA模型,风险评估,系统研究的论文, 主要内容为气候变化是影响流域水文循环过程和水资源演变规律的关键驱动因素,气候变暖导致极端水文事件发生频次增加,流域水文系统发生显著变化,水库防洪风险形势不容乐观,已然成为国家水安全重点关注的问题。在气候变化情景下,传统基于一致性假设的水文频率分析方法已不再适用,若仍然将其应用于实际工程中,则可能增加水库建设和运行的风险。本文以雅砻江杨房沟以上流域为研究对象,通过气候变化情景下流域水文响应分析、时变设计洪水计算、发电效益和防洪风险评估等内容的研究,建立气候变化情景下水库风险评估系统,对于掌握气候变化对水文序列的影响规律,评估未来气候变化对区域和流域水安全的影响具有重要意义与参考价值。本文主要成果和结论如下:(1)建立了降水和气温的降尺度模型和径流的LSTM模型,开展了气候变化情景下流域水文响应研究。采用ASD统计降尺度模型,模拟了多个RCP情景和GCM下研究流域基准期及未来情景下降水和气温,选用的三种GCM在研究流域均有一定的适用性,各个模式未来月平均气温与基准期实测值较为接近,未来年降水将存在增加的趋势,在RCP2.6和RCP4.5情景下三种GCM未来年降水增加幅度较小,RCP8.5情景下三种GCM未来年降水随时间呈显著上升趋势。建立了研究流域日径流的LSTM模型,模型在率定期和验证期的R2和NSE均达到了0.86以上,可以用于未来径流的模拟。将未来情景下降水和气温输入LSTM模型得到未来径流,并分析了未来径流的演变规律。在RCP2.6情景下未来年径流没有明显的变化趋势,RCP4.5和RCP8.5情景呈现出上升趋势,且RCP8.5情景下上升趋势显著。(2)创建了基于P-III分布的GAMLSS模型,进行了气候变化情景下水库时变设计洪水计算。考虑历史特大洪水,分别采用LSTM模拟和实测洪水序列进行水文频率计算,计算误差在可接受范围内,表明模拟序列能够较好的反映实测序列的统计特征。基于GAMLSS的建模原理,解析了P-III分布的链接函数和各参数的混合偏导,创建了P-III分布的GAMLSS模型。以年降水为协变量,采用P-III分布的GAMLSS模型进行了时变设计洪水计算。其中,为降低未来降水的不确定性,采用BMA对三种GCM的降水模拟结果进行了不确定性分析。结果表明,未来不同时期(2030S、2060S、2090S)的设计洪水将随年降水的变化而变化,只有RCP8.5情景2030S时期的设计值小于基准期,其余时期均偏大。(3)构建了能同时反映过去、现在和未来洪水统计特征的ARIMA随机模型,评估了气候变化情景下水库发电效益与防洪风险。采用未来径流序列计算了杨房沟水库的保证出力和发电量,评估了水库未来不同情景不同时期的发电效益。结果表明,未来各GCM下,相对于基准期,CNRM的95%保证出力有所增加,其它模式均降低,全年、平水期、枯水期、平水期的多年平均发电量均有所增加。未来模拟洪水序列包含了未来洪水的某些统计特征,为充分利用该先验信息,引入ARIMA模型,构建了能同时反映过去、现在和未来洪水统计特征的随机模型,对未来洪水序列进行随机模拟,计算未来各GCM超设计和校核洪水的风险率,并采用BMA得出了未来情景下防洪风险率的综合值。结果表明未来三种情景下的风险率均呈随时间的增加趋势,三种情景下,超设计洪水风险率分别在0.138%～0.184%、3.031%～3.893%、1.519%～4.243%范围内,超校核洪水风险率分别在0.013%～0.019%、1.314%～1.793%、0.539%～1.894%范围内。(4)基于R语言和Java的跨平台技术,开发了气候变化情景下水库风险评估系统。基于B/S架构,后端采用Java中的Spring Boot框架,前端采用Vue框架,数据库采用My SQL,开发了气候变化下水库风险评估系统,包括设计洪水、发电效益、防洪风险、系统管理四个功能模块,基本满足了气候变化下水文序列对水库风险评估的需求。
气候变化情景下水库设计洪水及风险评估与系统研究
这是一篇关于气候变化,水文响应,时变设计洪水,ARIMA模型,风险评估,系统研究的论文, 主要内容为气候变化是影响流域水文循环过程和水资源演变规律的关键驱动因素,气候变暖导致极端水文事件发生频次增加,流域水文系统发生显著变化,水库防洪风险形势不容乐观,已然成为国家水安全重点关注的问题。在气候变化情景下,传统基于一致性假设的水文频率分析方法已不再适用,若仍然将其应用于实际工程中,则可能增加水库建设和运行的风险。本文以雅砻江杨房沟以上流域为研究对象,通过气候变化情景下流域水文响应分析、时变设计洪水计算、发电效益和防洪风险评估等内容的研究,建立气候变化情景下水库风险评估系统,对于掌握气候变化对水文序列的影响规律,评估未来气候变化对区域和流域水安全的影响具有重要意义与参考价值。本文主要成果和结论如下:(1)建立了降水和气温的降尺度模型和径流的LSTM模型,开展了气候变化情景下流域水文响应研究。采用ASD统计降尺度模型,模拟了多个RCP情景和GCM下研究流域基准期及未来情景下降水和气温,选用的三种GCM在研究流域均有一定的适用性,各个模式未来月平均气温与基准期实测值较为接近,未来年降水将存在增加的趋势,在RCP2.6和RCP4.5情景下三种GCM未来年降水增加幅度较小,RCP8.5情景下三种GCM未来年降水随时间呈显著上升趋势。建立了研究流域日径流的LSTM模型,模型在率定期和验证期的R2和NSE均达到了0.86以上,可以用于未来径流的模拟。将未来情景下降水和气温输入LSTM模型得到未来径流,并分析了未来径流的演变规律。在RCP2.6情景下未来年径流没有明显的变化趋势,RCP4.5和RCP8.5情景呈现出上升趋势,且RCP8.5情景下上升趋势显著。(2)创建了基于P-III分布的GAMLSS模型,进行了气候变化情景下水库时变设计洪水计算。考虑历史特大洪水,分别采用LSTM模拟和实测洪水序列进行水文频率计算,计算误差在可接受范围内,表明模拟序列能够较好的反映实测序列的统计特征。基于GAMLSS的建模原理,解析了P-III分布的链接函数和各参数的混合偏导,创建了P-III分布的GAMLSS模型。以年降水为协变量,采用P-III分布的GAMLSS模型进行了时变设计洪水计算。其中,为降低未来降水的不确定性,采用BMA对三种GCM的降水模拟结果进行了不确定性分析。结果表明,未来不同时期(2030S、2060S、2090S)的设计洪水将随年降水的变化而变化,只有RCP8.5情景2030S时期的设计值小于基准期,其余时期均偏大。(3)构建了能同时反映过去、现在和未来洪水统计特征的ARIMA随机模型,评估了气候变化情景下水库发电效益与防洪风险。采用未来径流序列计算了杨房沟水库的保证出力和发电量,评估了水库未来不同情景不同时期的发电效益。结果表明,未来各GCM下,相对于基准期,CNRM的95%保证出力有所增加,其它模式均降低,全年、平水期、枯水期、平水期的多年平均发电量均有所增加。未来模拟洪水序列包含了未来洪水的某些统计特征,为充分利用该先验信息,引入ARIMA模型,构建了能同时反映过去、现在和未来洪水统计特征的随机模型,对未来洪水序列进行随机模拟,计算未来各GCM超设计和校核洪水的风险率,并采用BMA得出了未来情景下防洪风险率的综合值。结果表明未来三种情景下的风险率均呈随时间的增加趋势,三种情景下,超设计洪水风险率分别在0.138%～0.184%、3.031%～3.893%、1.519%～4.243%范围内,超校核洪水风险率分别在0.013%～0.019%、1.314%～1.793%、0.539%～1.894%范围内。(4)基于R语言和Java的跨平台技术,开发了气候变化情景下水库风险评估系统。基于B/S架构,后端采用Java中的Spring Boot框架,前端采用Vue框架,数据库采用My SQL,开发了气候变化下水库风险评估系统,包括设计洪水、发电效益、防洪风险、系统管理四个功能模块,基本满足了气候变化下水文序列对水库风险评估的需求。
医用PSA制氧设备远程检验和实时监控系统的设计与实现
这是一篇关于PSA制氧设备,物联网技术,远程检验,实时监控,ARIMA模型的论文, 主要内容为随着信息科技产业的第三次革命,物联网技术(Internet of Things,IoT)日益成熟,人与物、物与物之间的信息传输与控制成为可能。PSA(Pressure Swing Adsorption)制氧设备在各级别医院、社区卫生服务机构中广泛使用,是维持病者生命和临床治疗的重要设施。部分医院存在安装时间久,使用频率高,氧气含量不足和有害气体杂质含量超标等问题,成为药检部门关注的焦点。传统的每年定期抽样检测方式一直存在检验流程时间长、数字整合度低、盲目抽检缺少靶向性等状况。论文基于以上情况,依托医疗器械检验院提供的监测数据,基于实际业务需要,设计开发了医用PSA制氧设备远程检验和实时监控系统,同时利用时间序列预测算法实现预警,提高了检验人员的工作效率。主要工作如下:(1)调研医疗器械检验院对PSA制氧设备的检验流程,分析现场检验端和数据分析平台的交互方式,完成了系统的需求设计、物联网监测设备方案设计、数据库设计和功能模块设计。主要功能包括:制氧监控管理、报警数据管理、数据诊断分析、设备检验报告、单位管理、系统维护等。(2)基于SpringBoot、Vue前后端分离开发技术,完成系统的研发。系统利用物联网技术对制氧设备随时检验监测,对监测数据进行智能化分析和评价,形成对制氧设备使用的有效安全预警,实现带着问题查企业,提高监管的精确性,同时满足医院自查自控需要,降低医疗器械不良事件发生率,保证患者就医安全。(3)提出了基于ARIMA模型(Autoregressive Integrated Moving Average model)的时间序列预测算法,用于氧浓度、一氧化碳含量的预测。基于自回归积分滑动平均模型,以终端设备传感器上传到服务器端的历史数据为训练样本,预测制氧设备未来运行状态,将预测结果以可视化图表形式呈现出来,同时,对偏离正常值区间的预测对象实施预警。
特种设备贮存专用空调机组故障预警系统研究与实现
这是一篇关于空调机组,ARIMA模型,Pearson相似度,故障预警,三支决策的论文, 主要内容为针对某企业在长期贮存特种设备的环境中所使用的专用空调机组,本文设计并实现了一个特种设备贮存专用空调机组故障预警系统。该系统通过对空调机组状态信息的全面监测,提供实时在线分析,对可能出现的故障进行预警,以便工作人员能及时维修,保障这些专用空调机组平稳运行。本文主要工作如下:(1)对空调机组所有状态参数训练并确定ARIMA预测模型。本文以空调机组历史运行数据为基础,采用了ARIMA算法构建设备状态参数预测模型,并按照白噪声和平稳性检验、模型定阶、模型检验、模型预测效果评估四个阶段对模型进行训练并加以评估,最终确定预测模型。(2)提出了基于三支决策的设备故障预警算法。首先采用ARIMA算法预测设备某状态参数的未来一段时间数据,由Pearson相似度计算得到的预测数据和故障数据之间的相关系数,然后引入三支决策思想,对Pearson相关系数进行三支划分,分别是α～1为强相关,表示设备异常;β～α为中等程度相关,表示设备状态待定;0～β为弱相关,表示设备正常。最后依据计算得到的相关系数所在的不同阈值范围来确定空调机组的运行状态;对于不确定情形下的设备状态,进一步选取与该参数相似性较强的其它参数进行上述步骤,直到判断出设备状态为止。(3)设计并实现一个基于B/S架构的特种设备贮存专用空调机组故障预警系统。服务器端由Spring Boot框架实现对数据库的访问和操作以及系统业务逻辑的处理,浏览器端由Vue框架实现与服务器端的数据通信和数据的可视化,以便技术人员更好地管理,降低操作难度。该系统功能划分为四个模块,数据统计分析模块负责读取设备参数特定历史数据和可视化展示,以供参考;关联分析模块负责计算设备参数之间的关联度,为故障预警模块的故障诊断提供其它预警方案;故障预警模块负责预测设备参数未来一段时间数据,并根据预测数据和故障数据的匹配情况判断设备状态;故障分析模块负责统计设备性能指标和故障停机记录,提供辅助信息,增加预警的准确性。该系统开发完成后,将其部署到值班平台进行整体效果测试,测试结果显示系统可以稳定运行,并能准确实现故障预警。
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