质子交换膜燃料电池系统的最优工作温度研究

在完成燃料电池系统集成后,需要对整个系统的运行参数进行进一步的优化.本文对50kW燃料电池系统进行活化,分别在在55℃、60℃、65℃、68℃、70℃运行温度标定工况,根据不同温度下运行工况后的电堆内阻及80％额定功率下电堆电压确定燃料电池系统的最佳运行温度.研究表明,该燃料电池系统的最佳工作温度为68℃.     

基于LSTM神经网络的地铁变压器绕组温度预测

传统的地铁状态监测系统仅能反映变压器绕组当前的温度状态及其历史温度趋势,当绕组温度超过阈值时系统报警,但不能对绕组未来的温度变化进行预测。绕组温度受设备运行功率和环境温度等多重因素影响,其变化呈现非线性和周期性,传统预测方法精度难以提升。本文基于长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)算法预测变压器绕组温度,选取绕组温度、环境温度、运行功率、运行电流作为输入变量,收集变压器历史状态数据构成训练数据进行离线训练,通过训练完成的绕组温度预测模型反映多重影响因素与绕组温度的变化关系。最后将算法应用于某地铁站动力变压器,收集样本数据进行训练得到温度预测模型,将测试数据输入模型中,计算绕组温度真实值和预测值之间的相对温差,分析验证算法可行性与模型准确度。结果表明：LSTM算法面对大数据量样本可充分挖掘多重影响因素与绕组温度之间的深层关系,温度预测模型可准确预测绕组温度的变化。     

输油管道中原油乳状液的流变性研究

原油乳状液的流变性是原油开采后在管道中输送的重要研究方面,为了更好地研究这一性质,采用电动搅拌机、偏光显微镜以及流变仪等仪器来测定不同含水率的原油乳状液在不同条件下的黏度,观测不同含水率的原油乳状液在偏光显微镜下的形态。并且分别对原油乳状液的黏度与含水率之间的关系以及与剪切速率之间的关系进行研究,初步确定了所测区块原油乳状液的转相点以及该区块原油乳状液的流变特性,为生产中的油气集输提供了理论依据。     

城镇燃气管道腐蚀检测案例分析

为优化城镇燃气管道的防腐措施，提高钢质管道的防腐效率，通过对某燃气公司城镇燃气管道检测中发现的典型腐蚀案例分析，找出了其腐蚀形态主要有土壤电化学腐蚀、微生物腐蚀、杂散电流腐蚀等，总结出可采取的防腐措施有管道外壁加装防腐层、安装阴极保护设施、增设排流装置等。对检测中发现的腐蚀缺陷，采用局部挖补、防腐层补口、接地排流技术处理，运行结果表明：修复后的管道阴极保护参数测试正常，土壤表面电位梯度0.4 mV/m,管地电位正向偏移值35 mV,无防腐层损坏、剥离及杂散电流腐蚀现象，解决了该条管道的防腐控制问题。     

非接触式磁应力检测技术在埋地管道腐蚀评价中的应用

为了验证非接触式磁应力检测技术在埋地管道腐蚀评价中的有效性，分析了金属磁记忆原理、非接触式磁应力检测程序，对实际检测效果进行开挖验证，对检出缺陷评定结果与超声波测厚数据进行比对。结果表明：非接触式磁应力检测技术可以检测出埋地管道的金属腐蚀和机械损伤缺陷，通过磁异常综合指数对检出缺陷的等级划分与超声波测厚结果一致。可以采用非接触式磁应力检测技术，在不开挖状态下对埋地管道进行腐蚀检测，并给出与实际相符的腐蚀评价。     

高速铁路运营环境安全监测系统综述

铁路肩负着助力国家重大战略实施、支撑经济社会发展、满足人民群众出行需求的重要使命，确保铁路运输安全是铁路的工作重心。影响铁路运输安全的因素众多，其中铁路运营环境安全极其重要。我国铁路针对运营环境监测已经建设和应用了相关系统。根据监测对象和应用主体不同，阐述与综合视频、自然灾害、周界入侵、基础设施、接触网状态和列车超视距应用等相关系统的功能和应用情况；从系统自身智能化水平提升、海量视频图像数据价值挖掘和跨系统融合应用3个方面，分析系统智能化发展方向。     

自动驾驶高精度地图众源更新技术现状与挑战

针对自动驾驶高精度地图实时动态更新在高精度、高可靠、高安全等方面所面临的挑战，总结当前高精度地图更新面临的困难与挑战，加快自动驾驶高精度地图的大规模商业化落地，从而提升智能汽车的安全性和稳定性，为高级别自动驾驶提供重要支撑。首先描述了自动驾驶地图的定义与内涵，指出自动驾驶地图的数据特性和功能应用；其次梳理了高精度地图更新的发展现状与趋势，综述了地图集中式更新与众源式更新的优劣，指出众源更新已成为地图更新发展的新趋势；再次，总结了目前众源更新的基本架构与关键核心模块，并针对关键核心技术展开分析，归纳了众源更新所涉及关键技术的现状及趋势。结果表明：当前技术仍然面临着7个主要方面的挑战，涉及地图模型、高精定位、三维重建、融合更新、数据安全、快速审查、标准法律法规。针对这些挑战，指出自动驾驶高精度地图众源更新技术难题需要政产学研多部门从技术、政策、法律多维度共同推进解决，从而加速自动驾驶地图众源更新技术的发展与应用。     

POI大数据在城市轨道交通建设时序选择中的应用

城市轨道交通建设时序研究是轨道交通线网建设规划的核心内容之一，长期以来一直以定性方法为主。同时，POI等多源大数据愈来愈多地应用到城市及交通规划领域，但现有研究大多着眼于城市轨道交通运营阶段的后评价，缺少对规划建设阶段的关注。本文以福州为例，利用POI大数据对轨道交通的现状服务效益进行分析，辅助决策城市轨道交通建设规划中建设时序的选择，试图解决传统上地铁线网和建设规划定性有余而定量不足的缺点，量化分析各条地铁线路对城市的服务效果，为建设规划的线路选择和时序提供支撑。