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本文发表于2017年第五届EPTC输电年会,荣获优秀论文二等奖。全文摘录于此,已获得原作者同意。

摘要:近年来,随着我国城市建设步伐的加快,城市高压电缆隧道也得到了快速发展。高压电缆隧道长度长、监控参数多、对可靠性要求高的特点对电缆隧道的监控运维提出了新的挑战。因此,城市高压电缆隧道监控技术也得到了越来越多的研究和应用。本文介绍了城市高压电缆隧道监控技术的国内外现状,分析比较了不同技术的侧重点和优劣势,最后指出了城市高压电缆隧道监控技术的发展方向和应用前景。

引言

近年来随着我国城市化进程的不断推进,电力需求快速增长,城市的电力电缆尤其是高压电缆的数量、里程也在不断增加[1]。而电缆隧道占地面积小,受恶劣天气等自然条件影响小,并且能够向更高电压等级和更大传输容量扩展,因此正在逐渐取代架空输电线路成为城市电力建设的趋势和潮流。目前,我国北京、上海、广州、深圳、武汉等中大城市已经广泛建设电力隧道,例如,据统计北京电力隧道总长度已经超过620km[2]。

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摘要:近年来,长租公寓得到了国家和社会的重视,取得了超过房地产行业水平的发展速度,我个人也感觉目前的房地产市场尤其是住房租赁市场还有着巨大的发展空间,因此对长租公寓的市场现状和前景做了简单的汇总和分析,希望未来能够基于长租公寓衍生出新的行业形态。

引子

大家都说,“北上广容不下肉身,三四线放不下灵魂。”话虽有些夸张,但是确实折射出了房价沉甸甸的压力。多少次,我也曾经幻想城市里闹中取静的寓所、山间溪畔的宅院、面朝大海的小屋,幸亏现实是最好的清醒剂,让我逐渐明白,真的就像是《飞屋环游记》里讲的一样,房子——无比美好,却是可望不可及的空中楼阁。

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由于研究需要和个人兴趣,最近在Python环境下做些图像处理的事情,OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库,所以就在MacPro上搭建开发环境。

OpenCV简介

OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library,是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV是由英特尔公司发起并参与开发,以BSD许可证授权发行,可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序。该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。(引用自维基百科https://zh.wikipedia.org/wiki/OpenCV

OpenCV是采用C++编写的,但是拥有面向Python等的接口。OpenCV发展至今,有2.x版本和3.x版本两个分支,而且两个版本分支并不兼容(这个与Python倒是十分相似),由于3.x版本在运行速度和功能上都更为强大,所以我选择安装3.x版本3.4.15(2018年6月23日),最新的可以在其官网 https://opencv.org/上查。

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我的博士课题研究的是“数据驱动的高炉炼铁过程异常炉况诊断方法研究”,在这个过程中我对高炉炼铁过程的基本原理、异常炉况的特征和影响、异常炉况诊断的方法都有一定了解,做了简单的总结。这篇博客的主要内容来自我的博士论文。

背景介绍

随着科技水平的逐步提高和工业技术的不断进步,现代工业生产规模日益扩大、工艺流程愈发复杂,对工业生产的可靠性、安全性、经济性等都提出了更高的要求。工业生产过程发生故障后如果没有被及时发现和正确处理,就有可能发生连锁反应,导致严重事故的发生,造成重大经济损失,甚至造成环境污染和人员伤亡。例如,1984年12月3日,设于印度博帕尔市的美国联合碳化物公司的一家农药厂发生氰化物泄漏,该事故在三天内导致超过8000人死亡,共造成超过55万人中毒[1];又如,2013年11月22日,青岛市中石化输油管线发生泄漏,在处置过程中发生爆燃,造成62人遇难、9人失踪、136人受伤[2]。

实际上,很多灾难性事件的发生都是因为系统的微小异常或故障没有能够在早期被及时发现,随着时间推移最终演变为重大事故。因此,对工业系统进行实时监控,及早检测异常并确定其异常原因,对于保证工业过程的安全稳定生产具有重大意义。

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上一篇文章中,利用Cartopy和matplotlib实现了台风路径的可视化。为了呈现更加丰富的信息,对单张路径图显示更多的信息,同时制作了单个台风的GIF动图。

Cartopy自定义底图

蓝色弹珠

前几天微信的启动页面做了短时间的“变脸”:从NASA的蓝色弹珠(Blue Marble) 换成了风云四号拍摄的高清图像。

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为什么要写

讲真,我是不喜欢写文字的。我记得小时候学校要求写日记、周记,如果去爬个山什么的,还得写游记。然而,就跟上厕所一样,憋了好久却只是个屁呀!多数时候,写出来就是流水账,时光也就这么一点点流走了。偶尔妙手偶得,写出来的作文还能作为范文贴在墙上,当然,更多的时候是跑题的反面典型。

就像很多文学少年、文艺青年一样,我也曾经试图写点虚构类的故事或者抒发些欲说还休之类的。不过残酷的现实让我知道自己是哪块料。最后我发现,还是议论文简单呀!提出问题,分析问题,解决问题,多么简洁优美,多么大快人心!尤其是读到《讨武檄文》《讨贼檄文》什么的时候,不觉酣畅淋漓,我倒觉得,议论文跟理工科的思维天然契合。

上了大学以后,就要写各种课程论文,结果凡是跟专业相关的报告,写得总是罗哩罗嗦、拖泥带水,觉得自己实在是滥竽充数;反倒是随手选的文化素质课上,感觉自己不知道高到哪里去了。等真写起论文的时候,又觉得工作都做好了,写这些没什么新鲜感。

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上一篇文章中,我们实现了台风最佳路径数据的读取和预处理。本篇我们将利用Cartopy和matplotlib显示地图和台风路径,在这里我们重点参考了Cartopy的例子。

Python库介绍

matplotlib绘制图表

matplotlib可以说是Python中最著名的绘图库,看这个名字就可以知道matplotlib提供了一套与Matlab中非常类似的绘图函数,可以非常方便地绘制各种精美的图表。此外,还有许多基于matplotlib的库可供使用

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摘要:2017年8月底,台风“天鸽”、“帕卡”、“泰利”相继(即将)造访我国,飓风“哈维”、“艾玛”席卷美国,给当地造成了巨大的财产和人员损失。如果能够借助历史数据,分析我国的台风灾害风险,无疑对于防灾减损具有重要意义。我们利用中国气象局提供的台风数据集,基于Python,利用Cartopy、Pandas等做了西北太平洋台风路径的可视化。

数据读取

数据说明

目前有许多机构发布台风的历史和实时路径,我们采用中国气象局热带气旋资料中心提供的数据集作为分析基础。现行版本的CMA热带气旋最佳路径数据集提供1949年以来西北太平洋(含南海,赤道以北,东经180°以西)海域热带气旋每6小时的位置和强度,按年份分别放在单独的文本文件中。

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今天好累呀!!

上周六晚折腾博客时的抱怨。

常俗生于积习

虽然一直都是很晚才睡,但是其实越来越难以真正通宵达旦做一件事情(上一次还是匆忙准备博士预答辩)。上周六捣鼓来鼓捣去,不觉天已蒙蒙亮。想起来,第一句英语还是“鼓捣猫咛”!昏昏睡去,毕竟已经人到中年,经不得熬,身体、事情皆是如此。然而,既是俗人,习以为常。

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