埋地输水管线牺牲阳极的阴极保护

通过对大连市引英入连输水应急工程土壤腐蚀性的现场勘察,为该工程钢质输水管网设计了牺牲阳极的阴极保护方法。30个月的实践证明,钢质输水管线经牺牲阳极的阴极保护后,整个阴极保护系统稳定,电位分布均匀,阳极保持较负的工作电位,提供较高的驱动电压,使管网处于良好的保护状态,防止了土壤的电化学腐蚀,达到了设计标准。     

Human-like autonomous car-following model with deep reinforcement learning

This study proposes a framework for human-like autonomous car-following planning based on deep reinforcement learning (deep RL). Historical driving data are fed into a simulation environment where an RL agent learns from trial and error interactions based on a reward function that signals how much the agent deviates from the empirical data. Through these interactions, an optimal policy, or car-following model that maps in a human-like way from speed, relative speed between a lead and following vehicle, and inter-vehicle spacing to acceleration of a following vehicle is finally obtained. The model can be continuously updated when more data are fed in. Two thousand car-following periods extracted from the 2015 Shanghai Naturalistic Driving Study were used to train the model and compare its performance with that of traditional and recent data-driven car-following models. As shown by this study’s results, a deep deterministic policy gradient car-following model that uses disparity between simulated and observed speed as the reward function and considers a reaction delay of 1 s, denoted as DDPGvRT, can reproduce human-like car-following behavior with higher accuracy than traditional and recent data-driven car-following models. Specifically, the DDPGvRT model has a spacing validation error of 18% and speed validation error of 5%, which are less than those of other models, including the intelligent driver model, models based on locally weighted regression, and conventional neural network-based models. Moreover, the DDPGvRT demonstrates good capability of generalization to various driving situations and can adapt to different drivers by continuously learning. This study demonstrates that reinforcement learning methodology can offer insight into driver behavior and can contribute to the development of human-like autonomous driving algorithms and traffic-flow models.     

TEM技术在大牛地气田管道腐蚀评价中的应用

文中结合大牛地气田埋地管道腐蚀直接评价（ECDA,ICDA）实践,应用管道壁厚瞬变电磁（TEM）检测技术,通过在沿管道按一定间距布置测点进行基础检测,对所发现的管壁厚度异常点处再加密检测,从而确定腐蚀严重部位,较快地掌握气田整体管道质量情况,达到不需开挖、不破坏管道的良好检测效果。     

CO2腐蚀影响因素研究

CO2对井下、地面设备及管道会产生不同程度的腐蚀作用,造成经济损失和环境污染。详细介绍了影响腐蚀速率的各种因素,包括环境因素、物理因素及材料因素,最后结合实际可知,CO2分压、温度、pH值、腐蚀膜特性、流速、合金情况是主要的腐蚀影响因素。     

浅谈箱形拱桥的维修与加固

文章针对目前钢筋混凝土悬链线箱形拱桥普遍存在的问题,介绍了采用粘贴钢板加固、改变结构受力体系、桥面补强层等3种方法,能有效地解决目前桥梁的维修和加固存在的问题。     

隧道开挖中的应力旋转和裂隙塑性变形问题研究

通过对隧道开挖过程进行三维数值模拟,分析了隧道开挖过程中主应力方向的旋转变化,研究了主应力旋转与隧道裂隙塑性变形的关系,验证了"考虑应力主轴旋转的广义塑性原理"的正确性,并将数值模拟结果和相关试验成果进行了对比,得出了一致性的结论。研究结果表明,应力旋转基本在隧道开挖前后10 m左右的距离内完成,隧道开挖过程中的应力旋转可以引起裂隙塑性变形的突变,且对竖向和斜向裂隙的影响较大;可以根据应力旋转的变化规律合理地选择支护时机,依据应力旋转对裂隙的影响对隧道的重点部位进行超前加固。     

机械复合管在海底管道中的应用

原油、湿气含有CO2或H2S是造成海底管道内腐蚀失效的主要原因之一。机械复合管作为一种新型管材,可以有效解决CO2或H2S造成的内腐蚀问题,在国际上得到了广泛应用,但其在国内油气田开发海底管道中,尚无应用先例。文中介绍了机械复合管的制造原理、设计制造规范、用作海底管道的技术要求、海上安装技术特点以及应用前景。文中研究了机械复合管在海底管道中应用对设计制造和安装技术的要求,以推动其在国内油气田开发海底管道中的应用。     

软弱围岩隧道修建新方法——核心土加固变形控制法

2006年我国铁路系统相关施工单位开始接触变形控制法隧道施工技术,经过长达5年的基础理论学习研究与准备,在铁道部和兰渝铁路公司的支持下,2011年由中铁瑞威公司和意大利土力公司联合在兰渝铁路桃树坪隧道进行了中国首次隧道核心土加固变形控制法应用试验研究,并取得成功。文章通过工程实践,对桃树坪隧道的工程概况、地质问题、施工工艺、施工设备及核心土加固控制变形技术的应用效果作了较详细介绍。     

夹芯钢板覆盖法(SPS)在钢箱梁桥正交异性桥面板维修加固中的应用与试验

结合工程实例,介绍了夹芯钢板覆盖法(SPS)在钢箱梁桥维修加固中的应用,并通过荷载试验对其加固效果进行了检验,可为类似维修加固工程提供参考。     

体外预应力在连续箱梁桥加固中的作用

重点介绍国内第一座顶推施工的竖曲线梁桥——东莞中堂大桥(旧桥)上部结构主跨的加固方案;对该桥上部结构主跨的连续箱梁主要病害进行病因分析;着重介绍该桥上部结构连续箱梁采用增设体外预应力进行加固的设计与施工方案。