本实用新型涉及一种可扩展到较高泥沙浓度测量与试验分析的装置，包括水槽试验系统、B 超成像 测量分析系统、超声反射衰减系统；所述水槽试验系统包括沙粒、水流和水槽，所述沙粒和水流放置在 水槽内；所述超成像测量分析系统包括 B 超探头、信号线、B 超仪和计算机，B 超探头通过信号线与 B 超仪相连接，B 超仪通过连接线与计算机连接；所述超声反射衰减系统包括反射装置和用于固定 B 超探 头在反射装置正上方的固定装置，所述固定装置设置在反射装置上。本实用新型装置具有较广泛的适用 性，解决了水中泥沙浓度过高而导致含沙量无法通过 B 超成像测量问题。 

本发明提供了一种基于曲面拟合的电力系统节点动态频率响应特性分析方法，本发明综合考虑了电 力系统初始运行方式及故障形式、故障位置对观测节点动态频率特性的改变和影响，并将节点动态频率 响应特性拟合为多变量的空间曲面形式，采用离线仿真方式提取有限的节点动态频率响应特性仿真值拟 合状态曲面；同时采用节点动态频率响应特性仿真值对曲面进行校核和修正，使得节点动态频率响应特 性在任意状态下均为曲面上一个对应的矢量点。本发明的计算快速性、简便性及准确性均有了本质性提 高，适用于频率响应快过程的电力系统节点动态频率响应特性分析。 

本发明公开了一种面向“双高”电力系统的最低惯量需求分析方法，由高比例可再生能源发电和高比例电力电子设备介入所导致的“双高”特性降低了传统电力系统的惯量水平以及调频能力，为实现惯量需求分析与受端电网频率稳定指标要求精准匹配，本发明公开了一种计入系统中可再生能源发电部分虚拟惯量控制和下垂控制的频率响应模型，并设计了反向调节“双高”电力系统中可再生能源发电部分的虚拟惯量控制参数，提出了系统中可再生能源发电部分未来建设规划方法。本发明内容能够有效确定“双高”电力系统在满足惯量安全条件下的最低惯量需求，为调控受端电网的惯量水平提供决策支持，从而提高新型电力系统运行的安全性、可靠性。

本技术以岩体工程地质力学和岩体水力学理论为指导，采用五图—双系数法对底板突水危险性进行综合评价，通过理论分析、室内试验、现场测试和模拟计算，系统地开展注浆前后工作面底板水文地质与工程地质特征研究，揭示注浆前、后工作面底板采动变形破坏特征的差异性，为注浆改造底板突水预测和评价提供技术支撑，为承压水体上煤炭资源安全高效开采提供地质保障。 （1）采用五图—双系数法对井田 6 煤底板突水危险性进行了预评价，反映了深部水平煤层底板的水害威胁程度，为矿井防治水工程设计与实施提供了依据； （2）采用岩石物理力学实验、岩石质量指标统计、岩石试件波速测试和原位波速测试等多种方法，研究了注浆前后底板岩体结构的差异性，给出了注浆前后底板岩体的强度值； （3）建立了注浆前原始底板、厚度增加底板、强度增加底板、强度厚度均增加底板、含套管底板等 5 种不同的底板模型，模拟注浆前后各种状态的底板结构类型的采动效应，获得了各种模型的底板采动效应特征，揭示了工作面底板岩体结构改造的效果以及采动效应的岩体结构控制作用； （4）采用孔间电阻率 CT 法对注浆后底板采动效应进行了监测，获得了注浆后底板岩层的破坏特征，揭示了底板岩层破坏具有分带性。

产品详细介绍产品简介：　　 MiniQMR清醒小动物体成分分析与成像系统适用于测量活体小鼠及其他小动物体内全组分的台式核磁共振成像分析仪，可快速、无损准确的测量动物脂肪、水分、瘦肉含量，并提供成像功能，进行脂肪分布研究。　　MiniQMR清醒小动物体成分分析与成像系统（动物脂肪/代谢测量仪），是基于核磁共振（NMR)原理的分析技术。不同组织中H质子含量以及H质子的弛豫时间均有一定的差异，可通过核磁共振信号强度与弛豫时间差异，用特定的信号处理与算法将脂肪、水分、瘦肉含量快速的区分开来。该方法可在小动物清醒状态下完成测试，测试过程对动物没有伤害，可对同一动物模型进行长期持续研究，排除个体差异影响。该仪器可用于从事糖尿病、肥胖症、代谢研究和营养学的科研机构、相应的大学和制药公司。技术指标：1、磁体类型：永磁体；2、磁场强度：0.5±0.08T，仪器主频率：21.3MHz；3、探头线圈直径：40mm；应用领域：1、肥胖研究2、糖尿病3、营养学研究4、药理学5、骨质疏松症6、心脏病学等研究仪器优势与功能：1、脂肪含量测定2、瘦肉含量测定3、自由水含量测定4、脂肪分布成像5、几分钟内检测全身的肌肉、脂肪和水分含量6、适合不同体位的测试，放样对测试无影响7、永磁体，无维护费用，使用成本低8、适用于裸鼠、小鼠和大鼠9、测试过程无损伤，对动物无风险10、动物可在清醒状态下测试，无需麻醉，测试过程简单应用案例一：快速测定老鼠脂肪，瘦肉含量应用案例二：脂肪分布-核磁共振成像测试应用软件注：仪器外观如有变动，以产品技术资料为准。

北京师范大学环境学院梁赛教授课题组研究成果在《自然》子刊《自然·食品》（Nature Food）以研究论文形式在线发表（Network resilience of phosphorus cycling in China has shifted by natural flows, fertilizer use and dietary transitions between 1600 and 2012）。该研究分析了1600-2012年间中国磷循环网络的韧性，研究结果表明，受自然流动、化肥使用和饮食转变的影响，近几十年中国磷循环网络的韧性呈下降趋势。 磷元素是人类生存和生态系统运转所需要的一种必要营养元素。对人类和生态系统而言，磷循环网络在遭受外部冲击时仍能持续保障磷供给的能力（即韧性）至关重要。已有研究主要通过磷元素代谢路径分析来研究磷资源使用和磷排放问题，较少关注磷循环网络的韧性。本研究首次综合运用生态网络分析等方法，对1600-2012年间中国磷循环网络的韧性进行了测度研究与影响因素分析。 结果表明：为满足中国不断增长的食品消费总量和结构的需求，中国磷循环网络从由土壤自然磷流主导转变为由化肥生产的工业磷流主导，并不断强化。这种变化降低了网络中的冗余路径，从而导致近几十年来磷循环网络的韧性呈下降趋势。城市化进程加剧了磷的单向流动，进一步降低了磷循环网络的韧性。特别是在2000-2012年间，由于人群饮食结构中动物性食物比重不断提高，磷循环网络的韧性下降了11%。如果按这种趋势继续发展，在社会环境的冲击和干扰下，磷供应会逐渐成为影响中国粮食安全的重要因素。 为提高磷循环网络的韧性，本研究提出减少食物损失和浪费、提高“农田到餐桌”食物供应链效率、减少化肥使用、提升磷循环率等措施，并进一步量化这些措施对磷循环网络韧性的提升程度。此外，本研究的框架和指标也适用于分析其他地区和资源的网络韧性，可以为全球可持续发展目标的实现提供科学依据。 本研究由北京师范大学和华东理工大学领衔，国际应用系统分析研究所、意大利欧洲-地中海气候变化中心和意大利威尼斯大学、美国陶森大学、捷克共和国马萨里克大学、美国密歇根大学、中山大学、清华大学、英国伦敦大学学院、广东工业大学等单位组成团队共同完成。北京师范大学梁赛教授和华东理工大学余亚东副教授为论文共同第一作者，北京师范大学梁赛教授、华东理工大学余亚东副教授和英国伦敦大学学院米志付研究员为论文的共同通讯作者。合作作者杨志峰院士对论文完成给予了重要指导。该研究得到国家自然科学基金等项目的资助。

本发明公开了一种基于神经网络的反演大气可降水量的MODIS模型改进方法，包括以下步骤：S1：利用MODIS三通道比值法反演大气可降水量PWV，记为PWVMODIS；S2：利用BP神经网络建立测站处的纬度φ、测站处的高程h、年积日doy、PWVMODIS与测站GPS/MODIS反演的PWV残差RES之间的非线性关系；S3：对BP神经网络模型进行训练；S4：将φ、h、doy以及PWVMODIS作为输入参数代入BP神经网络模型，并计算出GPS测站处PWV残差RESBP；S5：利用RESBP补偿PWVMODIS，获得大气可降水量PWV＝PWVMODIS+RESBP。本发明有效提高了建模精度。

项目成果/简介:本发明涉及一种基于果蝇算法优化广义回归神经网络算法的茶叶储存时间分类方法,旨在通过改进的广义回归神经网络解决茶叶储存时间分类问题,属于茶叶储存时间分类领域.其原理利用电子鼻传感器模拟人感官品评的功能和特征,采集不同时间不同传感器的特征值,构建样本集.利用果蝇算法优化广义回归神经网络,获得广义神经网络的平滑因子,进而构建毛峰茶叶储存时间的FOAGRNN分类模型和方法.本发明的有益效果在于将果蝇算法优化广义回归神经网络算法应用于毛峰茶叶数据中,提高预测毛峰茶叶储存时间分类的效率和准确度,为消费者提供茶叶储存时间分类的有效方法.

北京师范大学环境学院梁赛教授课题组研究成果在《自然》子刊《自然·食品》（Nature Food）以研究论文形式在线发表（Network resilience of phosphorus cycling in China has shifted by natural flows, fertilizer use and dietary transitions between 1600 and 2012）。该研究分析了1600-2012年间中国磷循环网络的韧性，研究结果表明，受自然流动、化肥使用和饮食转变的影响，近几十年中国磷循环网络的韧性呈下降趋势。 磷元素是人类生存和生态系统运转所需要的一种必要营养元素。对人类和生态系统而言，磷循环网络在遭受外部冲击时仍能持续保障磷供给的能力（即韧性）至关重要。已有研究主要通过磷元素代谢路径分析来研究磷资源使用和磷排放问题，较少关注磷循环网络的韧性。本研究首次综合运用生态网络分析等方法，对1600-2012年间中国磷循环网络的韧性进行了测度研究与影响因素分析。 结果表明：为满足中国不断增长的食品消费总量和结构的需求，中国磷循环网络从由土壤自然磷流主导转变为由化肥生产的工业磷流主导，并不断强化。这种变化降低了网络中的冗余路径，从而导致近几十年来磷循环网络的韧性呈下降趋势。城市化进程加剧了磷的单向流动，进一步降低了磷循环网络的韧性。特别是在2000-2012年间，由于人群饮食结构中动物性食物比重不断提高，磷循环网络的韧性下降了11%。如果按这种趋势继续发展，在社会环境的冲击和干扰下，磷供应会逐渐成为影响中国粮食安全的重要因素。 为提高磷循环网络的韧性，本研究提出减少食物损失和浪费、提高“农田到餐桌”食物供应链效率、减少化肥使用、提升磷循环率等措施，并进一步量化这些措施对磷循环网络韧性的提升程度。此外，本研究的框架和指标也适用于分析其他地区和资源的网络韧性，可以为全球可持续发展目标的实现提供科学依据。 本研究由北京师范大学和华东理工大学领衔，国际应用系统分析研究所、意大利欧洲-地中海气候变化中心和意大利威尼斯大学、美国陶森大学、捷克共和国马萨里克大学、美国密歇根大学、中山大学、清华大学、英国伦敦大学学院、广东工业大学等单位组成团队共同完成。北京师范大学梁赛教授和华东理工大学余亚东副教授为论文共同第一作者，北京师范大学梁赛教授、华东理工大学余亚东副教授和英国伦敦大学学院米志付研究员为论文的共同通讯作者。合作作者杨志峰院士对论文完成给予了重要指导。该研究得到国家自然科学基金等项目的资助。

本发明公开了一种基于选择性隐朴素贝叶斯分类器的网络故障 诊断方法，包括：(1)从网络历史数据库中获取历史数据，包括症状变 量集以及故障类变量集；(2)构建选择性隐朴素贝叶斯分类器预测模型， 根据症状变量集中的每个症状变量确定对应的最相关症状变量集合； (3)所述选择性隐朴素贝叶斯分类器通过训练历史数据自动学习到分类 器参数；(4)进行故障诊断时，对测试数据利用上述选择性隐朴素贝叶 斯分类器进行估计得到对应最终的故障诊断结果。通过执行本发明中的网络故障诊断方法，有效解决了现有网络故障诊断中运算复杂度高、 网络诊断结果偏差大的问题，显著提高了网络诊断的准确性，在进一 步降低运算复杂度的同时，能够保持较好的学习能力及容错特性。