陈镜先
- 作品数：10 被引量：2H指数：1
- 供职机构：中国水利水电第七工程局更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术水利工程建筑科学经济管理更多>>
- 水厂智能絮凝加药量预测模型研究
- 2023年
- 水资源是关系我国国计民生的重要资源,优化自来水厂水加工的过程,对提升水厂自动化水平具有十分重要的意义。该文以实现青衣水厂PAC智能加药为目标,以神经网络为基础,设计了两段式投药量预测模型。通过使用出厂水卫生标准设计标签,设计专用训练函数,分阶段训练模型,用出厂水质量指标对投药量预测网络的参数进行二次调优,在保证出厂水质的基础上实现投药量自动预测。
- 刘斌周迅张曾陈镜先
- 关键词：神经网络
- 一种生活饮用水净水处理设备
- 本实用新型公开了一种生活饮用水净水处理设备，配水井、预沉池、絮凝池、滤池依次通过管路连通，配水井上设有配水进水口，所述配水进水口处设有取水泵，配水井与预沉池之间的管路上设有第一絮凝剂加药口，预沉池与絮凝池之间的管路上设有...
- 刘斌周迅赵伟周伏虎张曾陈镜先
- 苏丹上阿特巴拉水利枢纽工程鲁美拉大坝反滤料系统运行管理实践
- 2014年
- 介绍了苏丹上阿特巴拉水利枢纽鲁美拉大坝工程反滤料系统在生产运行中出现的问题以及采取的解决办法,针对不同毛料料源情况,对系统工艺调整、质量控制作了重点阐述。
- 陈镜先李亚丽
- 关键词：运行管理
- 基于大数据的智慧水务平台构建研究被引量：2
- 2022年
- 随着智慧城市理念的不断深入发展与应用,建立智慧水务势在必行。夹江青衣水厂利用传感器物联网技术采集数据,结合大数据、人工智能等新一代信息技术建立智慧水务综合平台,实现从水源取水、水质预测、供水调度、用水安全等供水环节全网管理。通过构建智慧水务平台,探索平台关键技术,并对人工蜂群算法、LSTM神经网络等技术进行应用与实践,有效提高供水安全性和可靠性、提升水厂管理效率、保障群众生活品质。
- 周迅周伏虎张曾陈镜先
- 关键词：人工蜂群算法神经网络
- 带破拱助流装置的细集料仓
- 带破拱助流装置的细集料仓，属于建筑工程用具领域，特别涉及一种混凝土拌和系统的细集料仓。它由仓体、空气炮及支架组成，在仓体下端出料口上方的适当位置安装有不少于一个的空气炮。本实用新型具有如下优点：利用空气炮消除了细料仓内不...
- 张斌温付友陈镜先唐云宏
- 文献传递
- 基于改进人工蜂群算法的智能泵组优化研究
- 2022年
- 为提高水厂泵站的运行效率,以水泵机组运行总功率最小为目标,以满足供水需求、泵站高效运行和安全运行为约束条件,建立泵组优化模型。对人工蜂群算法进行改进,通过自适应调整步长,改进侦察峰搜索策略,提高收敛精度。利用改进后的人工蜂群算法对中电建夹江青衣水厂泵站运行进行优化,结果表明,泵组优化效果良好,优化方案有助于泵站的节能降耗。
- 周迅刘斌周伏虎张曾陈镜先徐东赵伟
- 关键词：工频泵变频泵人工蜂群算法优化运行
- 基于分布式压力监测的恒压供水双PID控制
- 2022年
- 自动恒压供水系统主要用于保持工农业生产、日常生活中供水管网压力恒定,以满足用水需求。系统具有非线性、大惯性和大滞后的特点。为了提高供水系统的稳定性和运行效率,论文充分研究了管网供水的纯滞后一阶惯性模型,通过分布式压力监测,建立了具有管道过压保护的双PID恒压供水控制方案,并在MATLAB的Simulink环境下进行了仿真验证。实验结果表明,新设计的方法具有控制效果好、响应速度快、稳定可靠、管网过压保护、节能环保等优点。该控制模型在中电建某水厂的供水系统中得到了应用。
- 周伏虎周迅张曾陈镜先
- 关键词：恒压供水
- 基于人工蜂群算法的智能泵组技术研究与应用
- 2023年
- 国内传统供水行业仅仅依靠以往经验进行水泵供水运行调度,存在着能耗大、运行效率低、供水成本高和调度跟不上实时需求等实际问题,存在着巨大的能源浪费。能源是社会建设发展的重要基石,如今,随着智能生产技术的快速发展,供水行业也在寻求更稳定、更节能的工艺技术,水泵泵组的自动化、信息化建设也在不断发展提升,在满足水厂安全可靠运行的前提下,借助智能化技术可以根据城市实时用水需求实现科学合理的运行调度,实现恒压供水,不仅可以降低供水运行能耗,延长水泵设备使用寿命,节约水资源,还能避免管网压力过大造成的能源浪费,减少管网因压力变化较大造成的水管损坏,提升供水保障和安全,满足节约能耗、提高运行效率的可持续发展需要。
- 张曾陈镜先吴边
- 关键词：自来水厂人工蜂群
- 一种风冷骨料仓
- 本实用新型属于工程用混凝土制冷系统中的风冷骨料仓，特别适用于提高风冷骨料的制冷效果。它具有冷风仓，在冷风仓的侧壁上分别开有进风口和回风口，在骨料仓底部设置卸料口。其关键技术是卸料口为两个或两个以上，在冷风仓内壁进风口和回...
- 肖炯洪王艳萍李沂鲜陈镜先
- 文献传递
- 基于神经网络的水厂水质预测研究
- 2022年
- 水质预测模型类型繁多,结构复杂,不同的模型有不同的特点,适用于不同的情况。针对中电建夹江青衣水厂取水口的实际情况,采用不同的神经网络模型和不同的特征选择方法对水质数据进行预测,经对比发现:对于该厂取水口的水质预测问题,采用单层LSTM网络预测效果最好,对同一网络模型不对数据进行特征降维而用尽可能多的特征进行预测效果更好。该工作为后续更准确地预测提供了依据和研究方向。
- 周伏虎张曾周迅陈镜先
- 关键词：水质预测神经网络
