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题名非均匀渗透率对滤袋表面过滤风速分布的影响研究
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作者
杨宏刚
李奥
曹莹雪
孟晓静
王金宵
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机构
绿色建筑全国重点实验室/西安建筑科技大学
西安建筑科技大学资源工程学院
西安市工业职业危害评价与防治技术重点实验室
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出处
《中国安全科学学报》
北大核心
2025年第7期91-97,共7页
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基金
绿色建筑全国重点实验室自主研究课题基金资助(LSZZ-Y202418)。
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文摘
为解决袋式除尘器滤袋表面过滤风速分布不均匀的问题,提出一种新的非均匀渗透率滤袋设计方法,利用Fluent软件和用户自定义函数(UDF),模拟在设计过滤风速(1.0 m/min)条件下,非均匀渗透率对滤袋表面过滤风速分布的影响。结果表明:均匀渗透率滤袋的过滤风速沿滤袋轴向自底部向上逐渐增加,且过滤风速分布均匀性随滤袋长度的增加而降低;通过优化长度为5、7、10 m等3种不同滤袋的渗透率,滤袋表面过滤风速的最大值分别从1.60、2.32和3.34 m/min降至1.30、1.31和1.38 m/min,并显著提升了滤袋表面过滤风速分布的均匀性指数,且指数分别从0.736、0.459、0.210提升至0.854、0.868、0.892。
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关键词
袋式除尘器
滤袋表面
过滤风速
非均匀渗透率
均匀性指数
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Keywords
baghouse dust collector
filter bag surface
filtration velocity
non-uniform permeability
uniformity index
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分类号
X964
[环境科学与工程—安全科学]
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题名基于改进U-Net的城市洪涝灾害图像识别模型
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作者
钟兴润
田晨斌
李新宏
孟晓静
杨文欣
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机构
西安建筑科技大学资源工程学院
西安市工业职业危害评价与防治技术重点实验室
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出处
《中国安全科学学报》
北大核心
2025年第10期190-197,共8页
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基金
校企合作项目(XAJD-YF23N010)。
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文摘
为解决洪涝灾害识别模型在城市复杂背景下区域分割不清和细节还原不足等问题,提升洪涝灾害图像识别准确性,提出一种基于残差网络和自注意力机制的改进U-Net语义分割模型——AttResU-Net模型。该模型在经典U-Net网络架构基础上进行优化设计,采用深层残差网络作为编码器以增强特征表达能力,同时在解码器中引入注意力机制,以提高对关键洪涝区域的响应能力;构建完整的训练与测试流程,使用FloodNet多类别复杂环境数据集训练改进AttResU-Net模型,从定量指标和定性可视化效果2个维度来评估模型性能,并与现有主流模型进行对比分析。结果表明:AttResU-Net模型在平均像素准确率(mPA)、像素准确率(PA)、平均精度(mPrecision)等指标上表现优异,其中,mPA为79.75%、PA为90.01%、mPrecision为81.78%;相比其他模型,AttResU-Net模型在树木、水体、道路和建筑物等识别中表现出更高的分割准确率、全局像素精度和全局识别能力。
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关键词
U-Net
洪涝灾害
图像识别
图像分割
注意力机制
残差
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Keywords
U-Net
flood disaster
image recognition
image segmentation
self-attention mechanism
residual network
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分类号
X915.5
[环境科学与工程—安全科学]
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