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高瓦斯特长高铁隧道通风方案设计及监测分析
被引量：
11
1
作者
李斌强
申慧涛
+2 位作者
景银丰
刘培全
金爱兵
《科学技术与工程》
北大核心
2024年第8期3407-3415,共9页
成都至自贡高铁白云山隧道全长13340 m,为特长高瓦斯隧道,多工区、多阶段施工通风问题严重制约着隧道运营施工与人员安全。通过工作面最大通风量、最大供风量及沿程风压损失对不同工区施工阶段进行通风计算,设计单工区通风方案及隧道总...
成都至自贡高铁白云山隧道全长13340 m,为特长高瓦斯隧道,多工区、多阶段施工通风问题严重制约着隧道运营施工与人员安全。通过工作面最大通风量、最大供风量及沿程风压损失对不同工区施工阶段进行通风计算,设计单工区通风方案及隧道总体贯通顺序,并采用水气分离方法处理地下水及自动安全监控系统实时监测隧道瓦斯浓度。分析表明:施工的大部分时间内,2#~6#斜井的瓦斯浓度均偏低,说明合理的通风方案及工区贯通顺序可以有效降低隧道瓦斯浓度;采用水气分离方法对地下水进行处理,将地下水和瓦斯分别排出,可进一步降低隧道内瓦斯浓度;监控系统对2#、3#和6#斜井出现的瓦斯排放异常情况及时报警提示并断电保护,保证了隧道施工进度及人员安全。针对特长高瓦斯隧道多工区、多阶段施工通风,基于隧道通风方案、贯通顺序、水气分离处理及瓦斯监测等方面建立一套完整的通风监测设计方法,为类似工程提供指导。
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关键词
特长高瓦斯隧道
隧道通风
通风计算
瓦斯监测
主副斜井
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职称材料
基于生成对抗网络的地铁OD需求短时预测
被引量：
4
2
作者
申慧涛
郑亮
+1 位作者
李树凯
王璞
《铁道科学与工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期1530-1539,共10页
城市轨道交通作为一种安全、运量大、环保节能的交通工具,能有效缓解城市交通压力,逐渐成为大中城市居民最重要的出行方式之一。准确可靠的城市轨道交通短期客流预测对旅客出行与客流管控有重要意义。有鉴于此,提出一种新型的生成对抗网...
城市轨道交通作为一种安全、运量大、环保节能的交通工具,能有效缓解城市交通压力,逐渐成为大中城市居民最重要的出行方式之一。准确可靠的城市轨道交通短期客流预测对旅客出行与客流管控有重要意义。有鉴于此,提出一种新型的生成对抗网络(GAN)模型,即CWGAN-div模型,以实现对地铁OD需求的短期预测。CWGAN-div模型融合条件生成对抗网络(CGAN)模型以及基于Wasserstein散度的生成对抗网络(WGAN-div)模型,结合2种模型的特点,来提高原始生成对抗网络模型的稳定性和生成精度。考虑到地铁客流量变化的时间周期性,使用一种融合2类周期信息的时间标签作为条件信息,并与历史OD数据一起作为模型的输入。为了更充分、更稳定地挖掘地铁客流需求的时空相关性,采用一种改进的卷积神经网络,即残差神经网络构建CWGAN-div的内部结构。以深圳地铁1号线和4号线的44个站点为例,数值实验表明,CWGAN-div模型具有较好的稳定性和预测效果,相比传统预测方法和普通深度学习方法在预测精度上分别提高了27.97%和6.59%,相比其他组合模型提高了3.26%,相比基础CGAN模型和WGAN-div模型预测精度分别提高了3.83%和9.51%,且残差神经网络结构能够提升模型的稳定性,加快模型收敛。由此可见,CWGAN-div模型在预测短期地铁OD需求方面具有研究意义与现实意义。
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关键词
城市轨道交通
地铁OD需求
短时交通预测
生成对抗网络
残差神经网络
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职称材料
题名
高瓦斯特长高铁隧道通风方案设计及监测分析
被引量：
11
1
作者
李斌强
申慧涛
景银丰
刘培全
金爱兵
机构
中铁十二局集团有限公司
北京科技大学土木与资源工程学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2024年第8期3407-3415,共9页
基金
国家自然科学基金(52174106)。
文摘
成都至自贡高铁白云山隧道全长13340 m,为特长高瓦斯隧道,多工区、多阶段施工通风问题严重制约着隧道运营施工与人员安全。通过工作面最大通风量、最大供风量及沿程风压损失对不同工区施工阶段进行通风计算,设计单工区通风方案及隧道总体贯通顺序,并采用水气分离方法处理地下水及自动安全监控系统实时监测隧道瓦斯浓度。分析表明:施工的大部分时间内,2#~6#斜井的瓦斯浓度均偏低,说明合理的通风方案及工区贯通顺序可以有效降低隧道瓦斯浓度;采用水气分离方法对地下水进行处理,将地下水和瓦斯分别排出,可进一步降低隧道内瓦斯浓度;监控系统对2#、3#和6#斜井出现的瓦斯排放异常情况及时报警提示并断电保护,保证了隧道施工进度及人员安全。针对特长高瓦斯隧道多工区、多阶段施工通风,基于隧道通风方案、贯通顺序、水气分离处理及瓦斯监测等方面建立一套完整的通风监测设计方法,为类似工程提供指导。
关键词
特长高瓦斯隧道
隧道通风
通风计算
瓦斯监测
主副斜井
Keywords
extra long high gas tunnel
tunnel ventilation
ventilation calculation
gas monitoring
main and auxiliary inclined shafts
分类号
U453.5 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
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职称材料
题名
基于生成对抗网络的地铁OD需求短时预测
被引量：
4
2
作者
申慧涛
郑亮
李树凯
王璞
机构
中南大学交通运输工程学院
北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室
出处
《铁道科学与工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期1530-1539,共10页
基金
轨道交通控制与安全国家重点实验室(北京交通大学)开放课题基金资助项目(RCS2022K004)
国家自然科学基金资助项目(71871227)
+1 种基金
中南大学创新驱动计划(2019CX018)
湖南省自然科学基金资助项目(2021JJ30888)。
文摘
城市轨道交通作为一种安全、运量大、环保节能的交通工具,能有效缓解城市交通压力,逐渐成为大中城市居民最重要的出行方式之一。准确可靠的城市轨道交通短期客流预测对旅客出行与客流管控有重要意义。有鉴于此,提出一种新型的生成对抗网络(GAN)模型,即CWGAN-div模型,以实现对地铁OD需求的短期预测。CWGAN-div模型融合条件生成对抗网络(CGAN)模型以及基于Wasserstein散度的生成对抗网络(WGAN-div)模型,结合2种模型的特点,来提高原始生成对抗网络模型的稳定性和生成精度。考虑到地铁客流量变化的时间周期性,使用一种融合2类周期信息的时间标签作为条件信息,并与历史OD数据一起作为模型的输入。为了更充分、更稳定地挖掘地铁客流需求的时空相关性,采用一种改进的卷积神经网络,即残差神经网络构建CWGAN-div的内部结构。以深圳地铁1号线和4号线的44个站点为例,数值实验表明,CWGAN-div模型具有较好的稳定性和预测效果,相比传统预测方法和普通深度学习方法在预测精度上分别提高了27.97%和6.59%,相比其他组合模型提高了3.26%,相比基础CGAN模型和WGAN-div模型预测精度分别提高了3.83%和9.51%,且残差神经网络结构能够提升模型的稳定性,加快模型收敛。由此可见,CWGAN-div模型在预测短期地铁OD需求方面具有研究意义与现实意义。
关键词
城市轨道交通
地铁OD需求
短时交通预测
生成对抗网络
残差神经网络
Keywords
urban rail transit
metro OD demand
short-term traffic prediction
Generative Adversarial Network
residual neural network
分类号
U293.13 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
高瓦斯特长高铁隧道通风方案设计及监测分析
李斌强
申慧涛
景银丰
刘培全
金爱兵
《科学技术与工程》
北大核心
2024
11
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于生成对抗网络的地铁OD需求短时预测
申慧涛
郑亮
李树凯
王璞
《铁道科学与工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
4
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职称材料
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