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              燃?xì)夤芫W(wǎng)方面的論文文獻(xiàn)

              時間:所屬分類:學(xué)術(shù)成果常識瀏覽:1

                城鎮(zhèn)燃?xì)夤芫W(wǎng)是指自門站至用戶的全部設(shè)施構(gòu)成的系統(tǒng),包括門站或氣源廠壓縮機(jī)站、儲氣設(shè)施、調(diào)壓裝置、輸配管道、計(jì)量裝置、管理設(shè)施、監(jiān)控系統(tǒng)等組成。目前,關(guān)于這一方向的技術(shù)已趨于成熟,相關(guān)論文文獻(xiàn)也積累了很多。下面期刊天空學(xué)術(shù)顧問給大家分享整理了一些分享給大家。

              燃?xì)夤芫W(wǎng)方面的論文文獻(xiàn)

                燃?xì)夤芫W(wǎng)論文文獻(xiàn)一:銜接GMPE的城市燃?xì)夤芫W(wǎng)連通易損性分析

                摘要:為合理評估城市燃?xì)夤芫W(wǎng)在不同地震動強(qiáng)度下的連通性,以地震動預(yù)測方程(GMPE)為輸入依據(jù),通過蒙特卡羅模擬方法給出了考慮地震動不確定性的城市燃?xì)夤芫W(wǎng)連通易損性計(jì)算方法.首先,在某設(shè)定震級下,基于地震動預(yù)測方程(GMPE)確定燃?xì)夤芫W(wǎng)各點(diǎn)的輸入地震動強(qiáng)度指標(biāo)(峰值加速度Pga和峰值速度Pgv),同時采用正態(tài)分布抽樣來模擬隨機(jī)誤差變量的分布以體現(xiàn)不確定性.然后,利用蒙特卡羅模擬方法確定燃?xì)夤芫W(wǎng)系統(tǒng)各單元失效概率,再通過震后的管網(wǎng)中未通氣的節(jié)點(diǎn)數(shù)量比例來定義連通性的損失指標(biāo).最后,計(jì)算得到多個設(shè)定震級下?lián)p失指標(biāo)的超越概率和連通易損性曲線.本研究基于該流程以中國華北某城市燃?xì)夤芫W(wǎng)作為實(shí)例進(jìn)行連通易損性分析,同時針對地震動預(yù)測方程中不確定性的影響進(jìn)行了對比研究.計(jì)算結(jié)果表明,該市燃?xì)夤芫W(wǎng)在考慮地震動不確定性時的震后各個破壞狀態(tài)對應(yīng)的震級均值比不考慮時小接近0.5級,且在不同震級下連通性能超過某破壞狀態(tài)的概率也偏大.本研究所建議的連通易損性分析流程可以為城市評估整體燃?xì)夤芫W(wǎng)的概率地震風(fēng)險(xiǎn)提供參考,同時較好考慮了地震動的區(qū)域差異性和不確定性.

                關(guān)鍵詞:地震動預(yù)測方程;燃?xì)夤芫W(wǎng);連通易損性;蒙特卡羅模擬;地震風(fēng)險(xiǎn)評估;

                燃?xì)夤芫W(wǎng)論文文獻(xiàn)二:基于RSSI算法的城市燃?xì)夤芫W(wǎng)泄漏檢測及定位研究

                摘要:針對城市燃?xì)夤艿佬孤﹩栴},提出了一種基于RSSI算法的城市燃?xì)夤艿佬孤z測與定位技術(shù)。該技術(shù)可以分析和計(jì)算管道泄漏時ZigBee節(jié)點(diǎn)之間接收信號的強(qiáng)度,并最終獲得泄漏的位置。首先利用泄漏目標(biāo)點(diǎn)到各接受點(diǎn)之間的RSSI信號強(qiáng)度值確立算法模型,其次通過模型得出泄漏點(diǎn)到各接收點(diǎn)之間的距離,最后通過最小二乘法獲得泄漏點(diǎn)的近似坐標(biāo)。仿真結(jié)果顯示,提出的算法具有較高的定位精度和廣泛的應(yīng)用前景。

                關(guān)鍵詞:燃?xì)夤芫W(wǎng);火災(zāi)預(yù)警;RSSI算法;ZigBee;

                燃?xì)夤芫W(wǎng)論文文獻(xiàn)三:基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的城市地下燃?xì)夤芫W(wǎng)動態(tài)風(fēng)險(xiǎn)分析

                摘要:為研究城市燃?xì)夤芫W(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)的動態(tài)性,針對傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)分析方法的局限性,提出基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的燃?xì)夤芫W(wǎng)動態(tài)風(fēng)險(xiǎn)分析方法。構(gòu)建燃?xì)夤芫W(wǎng)失效蝴蝶結(jié)模型并將其轉(zhuǎn)化為貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型;在事故發(fā)生狀態(tài)下更新事件失效概率,識別出關(guān)鍵因素;根據(jù)異常事件數(shù)據(jù)和貝葉斯理論,對基本事件失效概率進(jìn)行實(shí)時動態(tài)改變;隨之更新管網(wǎng)失效及各后果發(fā)生的概率,從而實(shí)現(xiàn)管網(wǎng)的動態(tài)風(fēng)險(xiǎn)分析。研究結(jié)果表明:該方法克服了傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)分析方法的不足,可動態(tài)反映燃?xì)夤芫W(wǎng)失效和事故后果發(fā)生概率隨時間變化的特征,能夠?yàn)槌鞘械叵氯細(xì)夤芫W(wǎng)的風(fēng)險(xiǎn)分析與事故預(yù)防提供參考。

                關(guān)鍵詞:燃?xì)夤艿?動態(tài)風(fēng)險(xiǎn)分析;蝴蝶結(jié);貝葉斯網(wǎng)絡(luò);概率改變;

                相關(guān)知識推薦:燃?xì)夤芫W(wǎng)方面的論文可以發(fā)表哪些期刊http://www.bigeer.cn/lwcommon/31740.html

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