摘要:为研究沿空留巷开采过程中工作面顶板覆岩垮落结构和裂隙演化规律与传统留煤柱开采的差异，以大柳塔煤矿52605和52606工作面为工程背景。通过2组相似材料模拟实验，模拟2种工况开采过程，并记录岩层移动及裂隙演化。研究结果表明，柔模砼墙沿空留巷时，一次采动留巷结束形成的裂隙率小于二次采动，而传统留煤柱开采后煤柱两侧工作面覆岩裂隙形成演化规律接近。2种开采方式形成的裂隙率、裂隙类型、垮落范围和垮落角存在差异，柔模砼墙沿空留巷工作面覆岩裂隙率为5.075 6%、垮落范围为覆岩50 m内、垮落角位于31°~86.9°范围之间，以离层裂隙为主。留煤柱开采工作面覆岩裂隙率为2.860 4%、垮落范围为覆岩40 m内、垮落角位于50°~52°范围之间，以沿垮落倾角发育的剪切裂隙为主。沿空留巷工作面砼墙两侧开采结束后，砼墙顶板岩层未发生剪切滑落，形成铰接结构。而留煤柱工作面煤柱两侧开采结束后岩层整体切落，上覆岩层在砼墙及煤柱两侧形成结构差异明显，对于沿空留巷工作面的砼墙载荷分布形成显著的集中应力作用。

摘要:以平顶山矿区的煤与矸石为研究对象，探究了不同粒径、溶液环境等条件下常规阳离子的释放规律，并阐明了释放行为对矿井水矿化特征的影响机制。结果表明：煤与矸石的粒径对离子释放量和浸泡液pH值具有显著影响。粒径减小，煤岩体中铝硅酸盐、碳酸盐类矿物质的水解反应增强，Si⁴⁺、Al³⁺等主要离子的释放量增加；矸石主要贡献Si⁴⁺和Al³⁺，煤主要贡献Ca²⁺，且矸石的存在会抑制Ca²⁺的释放；在矿井水作用下，煤和矸石的离子释放规律与去离子水环境存在差异，矿井水中的Ca²⁺和Mg²⁺质量浓度主要受煤的影响。研究表明，煤与矸石的协同作用显著影响矿井水的化学性质，初始溶液环境主要调控离子释放和pH值的动态变化过程。

摘要:针对硐室水溶采矿法溶区稳定性问题，以彭山同乐钙芒硝矿开采为工程背景，采用室内溶浸实验与FLAC3D有限元数值模拟相结合的研究方法。通过溶浸实验系统研究溶区内溶浸物体积变化规律，建立三维数值模型分析溶区内应力场、位移场、塑性区分布特征及地表沉降规律。溶浸实验结果表明：溶浸开采之后，矿层中钙芒硝矿含量越高且矿石粒径越小，溶缩率越大。数值模拟结果表明：1）溶浸物溶缩率的大小对溶区稳定性有较大影响；2）溶浸后的钙芒硝矿体与未溶浸的芒硝矿柱最大垂直应力分别为3.25 MPa和13 MPa；3）接顶情况下顶板最大下沉量为7 mm，地表最大下沉量为7.7 mm，未接顶情况下顶板最大下沉量为37.7 mm，地表最大下沉量为34.5 mm。结果表明溶浸物接顶情况下溶浸后的钙芒硝矿体仍能有效地支撑顶板，溶浸开采后溶区总体稳定；溶浸物不接顶情况下溶区整体稳定性存在隐患。研究结果对盐矿开采工程的长期稳定和安全运营均具有重要的理论价值和工程意义。

摘要:为阐明溶解氧（dissolved oxygen，DO）对好氧颗粒污泥（aerobic granular sludge，AGS）系统的影响机理，研究了DO质量浓度分别为4~6 mg/L和2~4 mg/L的条件下，不同进水有机物浓度的AGS系统在污染物去除、微生物群落结构以及功能基因方面的差异。研究结果表明，降低DO质量浓度后，低有机物反应器R1与高有机物反应器R2的COD与TP仍保持较高的去除率，而同步硝化内源反硝化率分别增加17.54%和7.05%，内源反硝化对脱氮的贡献率提高9.84%和6.11%。DO的降低驱动了微生物群落结构的调整，促进了AGS脱氮除磷功能菌的丰度提升，提高了反硝化以及与内化碳源有关的基因丰度，有利于AGS系统实现良好的除磷脱氮性能。研究还发现，DO变化对低有机物AGS系统的影响更为显著，在实际运行中需实施更为精准的DO调控。

摘要:对工业园区进行精准大气环境容量核算有利于优化产业结构，揭示园区发展潜力，但单一的模型难以实现精准核算。针对这一问题，以重庆市某工业园区为例，通过在园区内采集的环境参数为基础，构建了烟团积分-多维多箱模型，并评估了工业园区的大气环境容量。结果显示模型计算的大气环境容量普遍高于当前污染物排放量，证实了园区在污染物排放控制的基础上仍具备进一步发展的空间。模型计算结果与修正A值法的计算结果之间具有较小的误差，体现了烟团积分-多维多箱模型的可靠性和准确性，表明其能有效地应用于大气环境容量计算。最后，结合核算结果与园区当前污染排放特征，对该工业园区规划发展提供了优化建议。

摘要:为了有效解决铁路计算机联锁系统人工测试效率低下、准确性低等问题，提出了一种面向铁路联锁上位机界面文本定位与识别的深度学习模型。首先，通过对比基于CTPN(connectionist text proposal network)神经网路的文本定位模型与ResNet50、AlexNet、ZF以及VGG16四种卷积神经网络分别结合的策略，选择了最优的特征提取网络VGG16，增强了卷积特征图表示高层语义信息的细节特征，以利于定位小文本区域。其次，对比常见的目标检测模型在文本定位效果上的表现以及采用dropout方法，提升了文本定位模型CTPN网络的泛化能力和鲁棒性。然后，采用水平投影和垂直投影相结合的分割方法，可有效避免联锁上位机界面文本粘连等问题。最后，采用改进的AlexNet网络，输出文本识别结果。通过在TensorFlow环境验证联锁上位机界面文本定位和识别数据集，结果显示，CTPN网络在铁路联锁上位机界面文本定位精确率上达到了87.98%，召回率73.33%，调和平均数指标80.39%；改进的AlexNet网络文本识别准确率达到了89%。说明本文方法能够对铁路计算机联锁上位机界面文本实现准确定位和识别，并为联锁自动测试过程中自动办理进路及测试结果自动分析提供可靠的数据支持。

摘要:针对卷积神经网络进行图像去雾时存在模型复杂度高、参数量大的问题，提出一种轻量型卷积神经网络LDNet（lightweight image dehazing network）进行图像去雾。首先，改进了大气散射模型的表达公式，通过直接剔除雾噪声以减小中间变量估计的累计误差。其次，设计了融入注意力机制的倒残差模块RNAM（reverse residual network module with attention mechanism），该模块能够多尺度提取图像特征，关注图像中重要的语义信息，同时解决网络参数量大、复杂度高的问题。最后，使用L₁平滑损失函数和MS-SSIM损失函数作为联合损失函数，使恢复的无雾图像与真实无雾图像之间的距离尽可能最小化。实验结果表明，所提出的算法在合成数据集上结构相似性和峰值性噪比均优于其他对比算法，在合成图像和真实场景都能取得良好的去雾效果，且该方法具有参数少、运算快的特点。

摘要:传统同时定位与地图构建算法中的单帧位姿估计方法会面临IMU数据不可靠、点云特征稀疏等因素导致的位姿估计累计误差、地图重叠与漂移等问题。为解决上述问题，本文聚焦于前端扫描匹配优化策略，提出了一种基于多帧数据融合匹配的位姿估计方法。该方法根据连续帧位姿变化关系实现雷达数据多帧融合；利用激光雷达-惯性测量单元位姿变换加权融合策略进行位姿预测；在扫描匹配阶段引入统计滤波去除点云噪声，并通过二次匹配优化位姿估计。实验结果表明，相较于传统的主流算法，本文方法在真实场景的定位精度分别提升了28.4%、30.1%、65.3%，有效减小了累计误差，提升了轨迹估计精度与建图质量。本研究为移动机器人在建图和自身定位过程中位姿不准及累积误差过大提供了新的解决方案。

摘要:传统访问控制模型在体域网环境中面临单点故障、权限僵化及动态授权困难等挑战。针对这些挑战，文中提出一种基于区块链的体域网动态信任委托访问控制模型。该模型设计了轻量级双层区块链架构，通过主链管理全局策略与子链处理具体业务分离，有效降低存储与计算开销；构建了多智能合约协同的访问控制逻辑，实现委托授权的自动化管理与执行；引入动态信任评估机制，融合身份可信度、行为历史及实时生理上下文，实现权限的动态调整。通过实验分析，该模型能显著降低权限验证与紧急访问的延迟，提升委托操作成功率，并有效减少存储开销，从而为资源受限的体域网环境提供安全、高效且灵活的访问控制支持。

摘要:随着水资源配置工程的规模不断扩大，准确预测电力消耗对能源节约、成本控制和施工效率至关重要。传统电力消耗预测方法，如LSTM（long short term memory）和Transformer，在处理复杂时序数据时，难以同时捕捉短期和长期依赖。为应对这一挑战，本文提出基于扩展长短期记忆网络xLSTM（extended long short term memory）对多区域电力消耗进行预测。xLSTM结合了sLSTM（scalar long short term memory）的短期依赖建模优势与mLSTM（matrix long short term memory）的长期依赖建模能力，能够有效处理多个区域间电力消耗数据，考虑不同区域的时序关联性。实验结果表明，xLSTM在多区域电力消耗预测中表现优异，均方误差（mean square error，MSE）为0.003 0，平均绝对误差（mean absolute error，MAE）为0.035，优于其他模型。该模型为电力消耗的精准预测提供了有效的技术支持，能够为大型水资源配置工程中的精准决策和智能调度管理提供有力保障。