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1998-2019年地级市年均PM2.5
浓度
面板数据和栅格数据
1998-2019年地级市年均PM2.5
浓度
面板数据和栅格数据(百度网盘链接)
2022-04-17 11:03:47
78B
云计算
基于单片机的瓦斯
浓度
检测报警装置的设计与仿真
针对煤矿安全生产实际,文章首先介绍了采用单片机的煤矿瓦斯
浓度
检测报警装置的整体构架,然后对煤矿瓦斯
浓度
检测报警装置的各个部分硬件进行了详细的设计,给出了煤矿瓦斯
浓度
检测报警装置的硬件设计电路和软件设计框图,最后使用Proteus软件验证设计内容的正确性和可行性,证明了基于单片机的便携式煤矿瓦斯
浓度
检测报警装置在煤矿安全生产中具有一定的实际应用价值。
2022-04-15 14:31:38
683KB
行业研究
1
MQ-3酒精
浓度
检测.rar
酒精传感器模块stm32 酒精模块 乙醇模块
2022-04-11 21:10:38
2.71MB
s'
s'
1
矿井密闭空间内气体
浓度
变化模型及其模拟分析
受外界大气压力变化的影响,矿井密闭空间出现"呼吸冶现象,造成密闭空间内各种气体
浓度
发生变化。归纳了影响矿井密闭空间内各种气体
浓度
变化的主要因素,并进行了相关定性分析;在综合考虑主要影响因素的前提下,采用理想气体状态方程与质量守恒关系式,推导了密闭空间内各种气体
浓度
随时间变化的数学模型;通过假设的各种不同初始条件的算例,对模型的模拟计算结果及输出进行了分析与验证。分析结果表明,该模型具有形式简洁,适用性强,求解速度快,计算结果精度高等优点,是辅助考察密闭空间内气体变化规律的有效方法。
2022-04-11 00:09:50
1.61MB
矿井密闭空间
呼吸效应
气体浓度变化
数学模型
1
气溶胶质量
浓度
空间垂直分布的反演方法
用激光雷达反演气溶胶质量
浓度
的空间垂直分布是环境监测领域的重点研究内容之一。利用激光雷达测量得到的地面消光系数和振荡天平获得的地面质量
浓度
,建立起质量
浓度
与消光系数之间的关联,再通过消光系数的垂直分布反演质量
浓度
的垂直分布。基于这一思想,采用两种模型进行了拟合和相关性分析。实验表明用这两种模型反演的质量
浓度
空间分布相关性好,数据量级与实际相符,具有一定的可信度。模型易于实现,计算简单,可实现在线实时检测。
2022-04-09 19:18:30
521KB
激光雷达
气溶胶
质量浓度
1
气溶胶消光系数与质量
浓度
的相关性研究
为了利用激光雷达探测的消光系数垂直分布来反演气溶胶质量
浓度
的垂直分布,研究气溶胶消光系数与质量
浓度
之间的关系就显得十分重要。根据Mie散射理论,分析了气溶胶的质量消光系数、消光系数和质量
浓度
之间的关系,引进了等效参数,分析了Junge指数对等效参数的影响,用实际测量的粒子谱分布、能见度、相对湿度和气溶胶质量
浓度
验证了气溶胶消光系数和质量
浓度
之间的关系。这对利用激光雷达测量的气溶胶消光系数垂直分布来反演气溶胶质量
浓度
的垂直分布是很有实用价值和指导意义的。
2022-04-09 19:12:43
630KB
大气光学
大气气溶
消光系数
质量浓度
1
NAP-55A传感器说明书(中文)
NAP-55A 触媒接触燃烧式城市燃气传感器 城市燃气用报警器 各种燃气的
浓度
计
2022-04-07 03:54:34
235KB
NAP-55
触媒接触燃烧
燃气报警器
燃气浓度计
1
一种基于模糊逻辑算法的移动机器人仿生气味源空间定位方法
针对机器人嗅觉功能的研究,提出一种基于模糊逻辑算法的机器人仿生气味源空间定位方法。算法通过模拟生物动态刺激反应的择优行为控制机器人搜寻气味源,相比于需获得气体绝对
浓度
值和风向、风速信息的算法,该算法只需通过检测
浓度
变化率便可使机器人对气味源进行自主定位。针对机器人实际所处环境设计一个模糊控制器并确定模糊控制器的输入、输出变量以及各自的语言值,根据相对于机器人不同位置的
浓度
变化率大小指定相应的模糊控制规则。MATLAB仿真结果表明设计提出的模糊逻辑算法对机器人仿生气味源空间定位具有很好的适用性与鲁棒性,能使机器人更快、更准确的搜索到气味源。
2022-04-06 16:12:32
1.15MB
机器人;模糊逻辑;气味源空间定位;动态刺激反应;浓度变化率
1
2000-2018年286地级市PM2.5
浓度
数据.xlsx
2000-2018年286地级市PM2.5
浓度
数据.xlsx
2022-04-06 00:18:44
97KB
PM2.5
1
基于Python的瓦斯
浓度
ARIMA预测模型 构建及其应用-论文
针对矿井瓦斯
浓度
预测研究现状,提出一种基于Python的瓦斯
浓度
时间序列预测方法。 该方法采集、处理了矿井瓦斯
浓度
历史数据,形成适用于数据挖掘的平稳时间序列;基于该序列,调 用Python自带的ARIMA模块函数,构建瓦斯
浓度
预测模型;利用建立的预测模型对瓦斯
浓度
进行 预测,并对比分析瓦斯
浓度
历史数据与预测数据的误差大小,进行模型预测效果评价;最后,利用满 足精度要求的预测模型,预测瓦斯
浓度
变化趋势。 以贵州某矿为例,采集2018年3月5日 至2018年3月7日的瓦斯数据作为样本数据,并调用Python的ARIMA模块建立预测模型,开展瓦斯
浓度
预测研究。 结果表明,该方法实现了瓦斯
浓度
预测的可视化,并使瓦斯
浓度
预测均方根误差低为2.34%,预测精度较高,可为降低矿井瓦斯事故提供一定的技术支撑。
2022-04-02 11:44:53
3.71MB
矿井瓦斯浓度预测
时间序列
Python语言
ARIMA
1
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