中亚天然气C线管道SPS仿真模拟

中亚天然气C线管道属于典型的输送压力高、流量大、管道跨度大、压气站数目多、输送工艺复杂的输气管道。为研究中亚天然气C线管道正常工况和事故工况下水热力参数的变化规律以及各种事故下管道的自救时间,采用SPS软件建立了中亚天然气C线管道仿真模型。模拟了正常工况下管道全线压力和温度参数,模拟结果与实际运行数据最大相对误差分别为1.90%和12.24%,验证了模型的可靠性;在此基础上分析了环境温度和管道粗糙度变化对全线输气效率的影响规律,确定了各种事故工况下管道最长的自救时间,可为中亚天然气长输管道运行管理提供参考。     

基于无人机多维数据集的森林地上生物量估测模型研究

森林地上生物量（Aboveground biomass,AGB）是评价森林生长情况的重要指标。基于数字航空摄影（Digital aerial photography,DAP）生成的二维和三维数据,分别计算了41个点云高度变量和16个可见光植被指数,利用6种回归算法（随机森林（RF）、袋装树（BT）、支持向量回归（SVR）、Cubist、类别型特征提升（CatBoost）、极端梯度提升（XGBoost））分别构建了单一变量集和综合变量集AGB估测模型,探索了不同变量对于AGB估测模型的贡献。研究结果表明光谱数据集和点云数据集AGB预测模型精度最高分别为Cubist和XGBoost,R2分别为0.5309和0.6395。组合数据集最高精度模型为XGBoost,R2达到0.7601, XGBoost模型具有更高的AGB估测稳定性。研究还表明6种机器学习模型的贡献主要取决于所考虑的回归方法,所选择的特征个数和特征对模型的重要性在不同的模型中并不一致。DOM光谱特征在AGB的估测中具有更高的重要性。总体来说,二维和三维数据的结合能够有效提高森林AGB估测精度,基于无人机倾斜摄影获取的RGB影像能够实现森林AGB的快速无损估计。     

羊只因注射操作不规范引发感染发病的治疗

在政府的引导和扶持下,农户等养殖积极性很高,养殖业发展迅速,养殖量快速增涨,乡镇兽医站尤其是村级动物防疫员的防疫任务量大面广,但由于村级动物防疫员都是村干部或村民兼职,使得疫苗注射（尤其是牛、羊）实际操作中,因操作技术不规范、消毒不严格、注射剂量和部位不准确,引起注射部位感染导致发病甚至造成死亡的事故时有发生。