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关键词： 准噶尔盆地   深度学习   卷积神经网络   噪声压制  

摘要： 【目的】准噶尔盆地是我国重要的含油气盆地,其勘探目标已进入深层。该盆地的复杂近地表条件、勘探目标深度以及“两宽一高”的三维地震数据采集方式导致地震资料信噪比低、数据量大,这些问题对勘探目标的落实产生了影响。因此,压制噪声并提高三维地震资料的品质对于实现勘探目标至关重要。【方法】随着深度学习理论的发展和硬件性能的提升,深度神经网络的学习能力和处理效率得到了显著提高。为此,基于残差学习和批归一化技术,构建了三维去噪卷积神经网络(three-dimensional denoising convolutional neural network,3D-DnCNN),并开发了适用于准噶尔盆地的基于深度学习的三维地震资料噪声压制流程。【结果和结论】针对准噶尔盆地某大连片工区的实际需求,选取了覆盖次数高、信噪比高的区域的噪声压制结果构建高质量标签,并将训练好的3DDnCNN网络应用于整个工区。研究结果表明,与常规工业流程相比,所提方法得到的同相轴一致性更好、断裂保持更完整、石炭系顶界与内幕更加清晰。此外,3D-DnCNN网络在高信噪比区域学习到的偏移画弧噪声特征,使其在整个工区的偏移画弧噪声压制能力优于常规工业流程。通过调整网络参数(如网络深度、卷积核大小及训练样本选择策略)可以进一步优化网络以适应不同地区的地震资料,从而增强了地震噪声压制技术的适用性和有效性。

关键词： 空气污染   二氧化氮   眼科疾病   门诊就诊人数  

摘要： 目的 分析重庆市2014—2019年二氧化氮(NO_(2))质量浓度与眼科门诊就诊人数之间的关系,为治理大气污染、保护眼部健康提供科学依据。方法 收集重庆市2014—2019年大气污染物[NO_(2)、颗粒物(PM_(10)和PM_(2.5))、二氧化硫(SO_(2))、一氧化碳(CO)和臭氧(O_(3))]的日平均质量浓度、气象因素(平均气温和平均相对湿度)及重庆市医科大学附属第一医院眼科门诊逐日就诊人数,基于广义相加时间序列模型分析NO_(2)质量浓度与眼科门诊就诊人数之间的关系及滞后效应。结果 重庆市2014—2019年NO_(2)日平均质量浓度为(40.88±15.06)μg/m^(3),重庆市医科大学附属第一医院眼科日均门诊就诊人数为(198±111)例。NO_(2)质量浓度每增加10μg/m^(3),当天眼科门诊就诊人数增加1.96%(95%CI 0.85%~3.08%)。结论 NO_(2)质量浓度的提高可能增加重庆市居民眼科疾病发生风险,可通过控制环境中NO_(2)质量浓度来改善空气质量,保护人体眼部健康。

关键词： 环形变压器   共模电磁干扰(EMI)噪声   隔离变换器  

摘要： 环形变压器具有隔离电容小、易于实现印制电路板(PCB)和集成电路(IC)等优点,在小功率隔离DC-DC变换器设计中的应用日益广泛。实际产品设计中,针对共模EMI噪声的准确预测和有效抑制是至关重要的,而变压器是隔离变换器共模EMI噪声的主要传播通路。然而,目前鲜有针对环形变压器共模电磁干扰(EMI)特性的相关研究,也缺乏针对性的噪声抑制方法。该文针对多种常见于小功率隔离型DC-DC变换器应用的环形变压器对称绕组结构,推导证明其具有统一的对称共模等效集总电容模型。该模型的参数易于获取,且可直接用于预测共模EMI噪声。分析了常用隔离变换器拓扑采用环形变压器时的共模噪声特性,同时给出噪声预测方法,并经实验验证了模型的正确性和有效性。此外,还提出多种环形变压器的共模EMI噪声抑制方法并加以分析,所提方法已在两台样机上得到验证,共模噪声的抑制效果显著。

关键词： 环境监测   地表水检测   实际问题   解决策略  

摘要： 社会发展水平日益提升的今天,国家综合实力稳步升高,为给社会大众创造高质量的生活环境,对于生态环境问题给予高度重视。现阶段,环境污染问题日益严峻,已经在一定程度上影响社会大众的生活质量,且对大众的身心健康带来严重危害。纵观实际生活情况,要改变生产生活固有观念,做好地表水检测工作,保障水质质量,同时也向有关监测人员提出许多新要求。故此,文章将分析环境监测中地表水检测现状,并进一步说明现存问题,提出行之有效的解决对策,希望为地表水检测工作者提供管理新思路。

关键词： 辐射噪声评估   工况传递路径分析   瞬态辐射噪声   圆柱壳体  

摘要： 基于自身振动数据实时测量进行水下结构体辐射噪声快速预报,对于掌握水下目标运行状况、保持隐蔽性具有重要意义。该文针对工况传递路径分析方法评估瞬态辐射噪声问题,在圆柱壳体(舱段模型)上开展验证试验,通过稳态工况下的振动信号和实测辐射噪声,利用基于广义交叉验证的正则化方法求解振-声传递函数,以此来评估瞬态激励下的辐射噪声,并与实测的瞬态辐射噪声进行对比,同时提出针对目标被探测性影响程度的加权平均误差来衡量评估误差。试验结果显示,在瞬态辐射噪声的特征频段(辐射噪声水平明显高于背景噪声),评估结果的加权平均误差在2 dB以内。该文验证了工况传递路径分析方法评估瞬态辐射噪声的有效性,为进一步在水下复杂结构上开展研究奠定了基础。

关键词： 噪声   主控室   降低   隔离   改造  

摘要： 核电厂的主控室是核电厂的运行控制中心,集中了核反应堆部分、汽轮机部分和电气部分的操作和控制。主控室存在噪声,会影响操纵员的工作状态及身心健康。针对上述问题,对主控室进行了实地测量,采取逐级减少变量的方式,探寻主控室噪声的来源。通过降低噪声源、设置隔音屏障、更换吸声材料等多种方式探寻降低主控室噪声的方法,改善工作人员工作环境,为后续核电工程主控室降噪提供借鉴和参考。

关键词： 船舶   发电机组   振动与噪声   控制技术  

摘要： 文章强调了船舶发电机组安装中的振动与噪声控制的重要意义,并针对船舶发电机组安装中振动与噪声控制的常用技术要点进行了分析。在此基础上,提出了一系列船舶发电机组安装中的振动与噪声控制措施,包括重点减小振动或激励力的传递、新型材料的投放、发电机减震降噪装置的设计与投放、主机安装中减振连接形式的应用,以此着重探讨了船舶发电机组安装过程中振动与噪声的控制工作要点,以期获取到更为理想的减振降噪效果。

关键词： 浸渍胶膜纸   甲醛释放量   干燥器法  

摘要： 从浸渍胶膜纸生产企业检测实验室操作的角度出发,通过分步试验的方法,探讨了浸渍胶膜纸甲醛释放量(干燥器法)检测过程中试件密封储存时间、试件烘干方式、干燥器存放环境的温度和湿度对其检测值的影响。研究结果表明,短期(1个月内)密封存储、多组试件置于同一鼓风干燥箱中分层平铺烘干以及干燥器存放环境的湿度,对浸渍胶膜纸试件的甲醛释放量检测结果影响不大,但干燥器存放环境的温度对浸渍胶膜纸试件的甲醛释放量检测结果影响明显。

关键词： 科技舆情   噪声信息   虚假信息   人工智能   大语言模型  

摘要： 随着互联网技术的快速发展,网络科技舆情成为反映公众对科技事件态度和看法的重要渠道。然而,噪声信息的大量存在和传播,不仅干扰了科技信息的有效传递,而且可能误导公众,损害科技传播的公信力。通过分析网络舆情中噪声信息的传播特点、类型、产生原因等,探索噪声信息的识别技术,并基于“新浪舆情通”舆情监测平台,对2023年3月至2024年6月福建省科技创新相关的新闻媒体报道进行采集和分析,更深入地理解噪声信息的传播特点及其对科技舆情的影响,以期进一步探索更为有效的噪声信息识别与处理方法。

关键词： 空气质量预测   长短期神经网络   多头自注意力机制   时间序列预测   卷积-长短期神经网络  

摘要： 为解决环境保护管理和决策滞后的问题，本研究提出了卷积神经网络-长短期记忆-多头注意力(convolutional neural network- long short term memory- multi head mechanisms， CNN-LSTM-Multi-Head Mechanisms)模型，以提高空气质量预测精度。首先，利用卷积神经网络(convolutional neural network，CNN）的高效特征提取功能来提取数据特征。然后将特征向量构建成序列形式，并将其传输给长短期神经网络（long short-term memory，LSTM）。LSTM 层学习空气质量数据的变化规律，从而预测未来数据。Multi-Head Mechanisms层进行多次加权计算提升整体模型的精度。基于北京空气质量数据集对模型进行验，卷积神经网络-长短期记忆-多头注意力模型的预测结果与长短期记忆 (LSTM) 和未加入注意力机制的组合模型（convolutional neural network- long short term memory，CNN-LSTM）和加入注意力机制的组合模型（convolutional neural network- long short term memory- attention mechanism，CNN-LSTM-ATT）的预测结果进行了比较。结果表明，与其它预测模型相比，CNN-LSTM-Multi-Head Mechanisms的预测准确率最高，后者是一个时间序列组合模型，CNN-LSTM-Multi-Head Mechanisms模型的各项指标都得到了很好的改善。CNN-LSTM-Multi-Head Mechanisms的平均绝对误差（mean absolute percentage error ，MAPE）和均方根误差（root mean square error ，RMSE）分别降低了 28% 和 44.27%，决定系数（R-square，R2）提高了 11.96%。