CN103278616A - 一种土壤腐蚀性快速评价的多因子方法 - Google Patents

一种土壤腐蚀性快速评价的多因子方法 Download PDF

Info

Publication number
CN103278616A
CN103278616A CN201310209286XA CN201310209286A CN103278616A CN 103278616 A CN103278616 A CN 103278616A CN 201310209286X A CN201310209286X A CN 201310209286XA CN 201310209286 A CN201310209286 A CN 201310209286A CN 103278616 A CN103278616 A CN 103278616A
Authority
CN
China
Prior art keywords
soil
factor
corrosivity
matrix
cluster
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201310209286XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN103278616B (zh
Inventor
裴锋
朱志平
田旭
周艺
王磊静
付晶
伍发元
贾蕗路
皮元丰
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
State Grid Corp of China SGCC
Electric Power Research Institute of State Grid Jiangxi Electric Power Co Ltd
Changsha University of Science and Technology
Original Assignee
State Grid Corp of China SGCC
Electric Power Research Institute of State Grid Jiangxi Electric Power Co Ltd
Changsha University of Science and Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by State Grid Corp of China SGCC, Electric Power Research Institute of State Grid Jiangxi Electric Power Co Ltd, Changsha University of Science and Technology filed Critical State Grid Corp of China SGCC
Priority to CN201310209286.XA priority Critical patent/CN103278616B/zh
Publication of CN103278616A publication Critical patent/CN103278616A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN103278616B publication Critical patent/CN103278616B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Testing Resistance To Weather, Investigating Materials By Mechanical Methods (AREA)

Abstract

本发明公开了一种土壤腐蚀性快速评价的多因子方法,建立评价标准包括对区域内不同土壤样品的信息采集,运用因子分析法从众多土壤腐蚀性因素中筛选出影响土壤腐蚀性的关键因素,运用模糊聚类分析法对土壤腐蚀性等级进行判定。本发明提出了一种将因子分析法和模糊聚类分析相结合的多因子土壤腐蚀性评价方法,该法能够大大减少在评价土壤腐蚀性时所需的工作量以及评价所需时间,同时该方法的评价结果更接近实际,更加具有科学性,为深入研究土壤腐蚀因素间的关系以及对土壤腐蚀性进行准确、快速评价提供新的方法。

Description

一种土壤腐蚀性快速评价的多因子方法
技术领域
本发明属于腐蚀技术领域,具体地说,本发明涉及土壤腐蚀性评价的多因子方法。
背景技术
土壤环境中变电站接地网金属材料受到腐蚀给变电站的建设带来了重大损失,若接地网遭受严重腐蚀, 运行中满足不了热稳定要求, 容易发生短路造成地网烧断、地电位升高、高压窜入二次回路等事故。美国曾经发生的由于电网腐蚀造成大面积停电事故, 已引起世界各国政府和电力企业对电网防腐保护的高度重视。准确评价土壤腐蚀性能够为变电站的建设和维护带来正确的指导,因此评价土壤腐蚀性是一个具有重要现实意义和理论意义的研究课题。但是土壤本身是个由气、液、固三相物质构成的多介质复杂体系,金属在土壤中的腐蚀除了与金属本身的材料有关外,还受到比如土壤的类型、土壤电阻率、含水量、土壤的pH值、可溶性盐含量、土壤的氧化还原电位等土壤理化性能的影响,这些影响因素或单独或相互作用共同影响金属材料在土壤中的腐蚀,评价土壤的腐蚀性是十分困难的,也是研究人员一直在探索的问题。
传统的埋片失重法周期长,短的需要1~2年,长的需要3~5年,费时费力、重现性差,这些特点使它在土壤腐蚀性评价方面不便广泛展开应用,研究较为成熟的是单项指标评价方法,对土壤腐蚀性从土壤电阻率、氧化还原电位、含水量、含盐量、pH值等方面分别进行了评价,但是没有一个土壤因素可单独决定土壤的腐蚀性,土壤环境的复杂性决定了必须探索出更为准确的土壤腐蚀性评价方法。德国的DIN50929标准和美国的ANSI A21.5评价法等多因素评价方法越来越受到研究人员的重视,这些评价方法均先对土壤有关因素分析得出评价,并给出评价指数,然后将这些评价指数累计起来,再给出腐蚀性评价等级,这种打分制的评价方法能够将土壤信息较多的考虑进来,相对于单项指标评价法具有更高的准确性,但此类评价方法的内容针对性过于宽泛,某些参数测量起来较为困难,不利于在实际中广泛应用,同时在该标准中评价标准的测量结果与所评分数间的对应关系存在明显跃迁,郭安祥在陕西省30个不同地区变电站典型土壤的腐蚀性研究中也提出了这些标准的不足之处。近年来,随着数值分析技术的不断发展,越来越多的数值计算方法应用于土壤腐蚀的研究,促进土壤腐蚀性评价方法的不断改进,同时也促进了土壤腐蚀加速试验的发展。
    纵观土壤腐蚀性评价的研究现状,对土壤腐蚀性评价缺乏有效地方法,首先从土壤腐蚀性的评价指标来讲,对于土壤腐蚀性评价应该从什么影响因素着手还没有具体的研究,不是对单一的某个指标进行评判就是将全部指标囊括进去,具有一定的盲目性,结果造成两个方面的问题,一是评价不够准确但是方便,另外一个就是评价准确但是不宜开展实施,所以需要提高土壤腐蚀性评价的准确性又要对影响土壤腐蚀性的指标进行筛选,取得关键性因素进行评价,并通过腐蚀加速试验对土壤腐蚀性的评价结果进行验证。
发明内容
本发明的目的在于提供土壤腐蚀性快速评价的多因子方法,以深入研究土壤腐蚀因素间的关系,对土壤腐蚀性进行准确、快速评价,为变电站建设及日常维护提供具有参考价值的建议。
为实现上述目的,本发明采取了以下技术方案:
(1)收集研究区域内不同典型地点土壤样品进行调研分析,统计影响土壤腐蚀性评价准则的各个因素,包括每个土壤样本的各个理化性能数值,以此获取多因子评价方法的信息;
(2)运用因子分析方法从众多的影响因素中确定影响土壤腐蚀性的关键因素,为为多因子评价筛选指标;
(3)通过土壤腐蚀加速试验确定各个土壤样本的腐蚀性等级,为多因子评价方法提供评价基准;
(4)运用模糊聚类分析方法对土壤样本进行聚类分析得到土壤样本的聚类谱系图,根据确定的土壤腐蚀性等级对聚类谱系图进行量化,根据金属在土壤中的腐蚀程度将不同土壤的腐蚀性分为轻微腐蚀、较轻腐蚀、中等腐蚀、较重腐蚀、严重腐蚀五个等级;
(5)引入未知腐蚀性等级的土壤样品的数据信息通过聚类分析确定其土壤腐蚀性等级,从而对评价标准进行评估。
本发明步骤(1)中多因子评价方法的信息来源中所述的土壤信息具体包括:电阻率、氧化还原电位、pH、Na+、含水量、含盐量、Cl-、SO4 2-、CO3 2-、HCO3 -共十个变量
本发明步骤(2)中采用因子分析方法为多因子评价筛选出关键因素,具体步骤如下:
第一步:原始数据的标准化处理
收集到的数据构成一个m×n的矩阵
Figure 344337DEST_PATH_IMAGE001
所选指标都是定量指标,各个指标的含义与计算方法均不同,造成各个指标的量纲也不同,为增加评价结果的科学性和准确性需要对评价指标进行标准化处理,
标准化处理公式:     
Figure 244160DEST_PATH_IMAGE002
式中xij为原始数据,zij为标准化数据
      
Figure 141097DEST_PATH_IMAGE003
第二步:数据分析前的KMO和Bartlett值检验
进行因子分析需要分析变量间具有较好的相关性,由KMO和Bartlett值来判断能否进行因子分析,其中Bartlett检验用于确认原始变量是否取自于多元正态分布的整体,若数据符合Bartlett检验,则进行KMO检验,KMO检验用于分析原始变量间的偏相关性和简单相关性的相对大小,若KMO过小,则不适合做因子分析。
第三步:对标准化数据求相关矩阵R
得到标准化数据后再进行相应的变换求出相关矩阵,变换公式如下:
Figure 442765DEST_PATH_IMAGE004
     
i=j时,rij=1
i≠j时,rij=rji
第四步:求相关矩阵的特征值和特征向量
用雅克比算法求得特征值和对应的特征向量
(R-λE)Χ=0
设R的特征跟为λ1,λ2,…λn,并假定λ1≥λ2≥…λn≥0,称λi为所对应的指标为第i主成分,记trR=λ12+…+λn,则λi/trR是第i主成分的贡献。记Ti12+…+λi,称Ti/trR是前i个主成分的累积贡献。若确定主成分分析的因子累积贡献率为大于85%,则可以对前几个主成分进行提取。
第五步:计算公共因子初始负载及旋转负载
公共因子初始负载的计算方法如下:
Figure 803339DEST_PATH_IMAGE005
其中ei为特征跟λi所对应的特征向量。
由于主成分法确定因子负载比较简单,得到的特殊因子之间并不相互独立,也就是得到的因子负载并不完全符合因子模型的前提条件,系数矩阵B不唯一成为因子负载进行旋转的理论依据,旋转使得因子负载阵结构简化,利于对公共因子进行解释。对初始负载旋转采取最大方差正交旋转法进行旋转。由旋转得到的矩阵可以根据得分判定出影响土壤腐蚀性的关键因素。
本发明步骤(4)采用模糊聚类分析方法开展多因子评价,具体步骤如下:
第一步:选取关键因素后所组成的矩阵,把建立好的标准化矩阵运用求取模糊相似矩阵的传递闭包转化为模糊等价矩阵R。做合成运算M2=M·M,M4=M2·M2,…,存在一个自然数k,使得M2k=Mk·Mk=Mk =(rijn×n,这时Mk便是一个模糊等价关系,其中2k-1≤n≤2k,k-1<log2n≤k。
 第二步:在建好的模糊等价矩阵的基础上,根据λ值进行聚类,λ截取的规则如下:
Figure 190458DEST_PATH_IMAGE006
参数λ值是设定的聚类模糊度,其取值范围为0-1,得到的矩阵称为λ截距矩阵,该矩阵只有0和1的数值,根据不同的λ值依次求出λ截距矩阵,根据截距矩阵即可进行分类,所有不同的聚类结果形成聚类的谱系图。
本发明步骤(5)中由腐蚀性评价方法判断土壤腐蚀性等级,其具体过程为:以已知腐蚀性的样本为基础得到的谱系图类似于一种评判标准,在此基础上引入新的未知土样,并且为了保证所得到谱系图标准的不变,引进的新样本数目不宜过多,可以每次只引进一个新样,经过与已知腐蚀性等级的样本经过共同聚类分析即可得出聚类结果,从而对土壤的腐蚀性等级进行判定。
与现有技术相比,本发明的土壤腐蚀性评价的多因子方法具有以下的优异性能:
1、本发明通过采用因子分析法对影响土壤腐蚀性的因素进行筛选,提取出关键因素,为土壤腐蚀性评价提供了有针对性且可靠的指标,既节省了传统评价所需的巨大工作量,也避免了进行评价时带有的盲目性;
2、本发明采用了模糊聚类分析方法,对于土壤这种复杂体系,该方法能通过模糊等价关系变换,定量确定各样本的亲疏关系,从而对样本进行科学分类,相比单因子评价在评价中准确性更高;
3、本发明采取土壤腐蚀加速试验箱在进行腐蚀加速试验时更加接近土壤本身的腐蚀状况,并且相对于传统腐蚀试验,节省了大量时间;
4、本发明的土壤腐蚀性评价的多因子方法,因子分析法和模糊聚类分析均可通过计算机软件完成,对于未知土壤的评价也只需土壤关键因素的几项指标,操作方便、能够进行快速评价。
附图说明
图1是本发明总体操作流程图。
图2是本发明中因子分析法的流程图。
具体实施方式
本发明的目的在于提供土壤腐蚀性快速评价的多因子方法,以深入研究土壤腐蚀因素间的关系,对土壤腐蚀性进行准确、快速评价,为变电站建设及日常维护提供具有参考价值的建议。具体步骤如下:
(1)收集研究区域内不同典型地点土壤样品进行调研分析,统计影响土壤腐蚀性评价准则的各个因素,包括每个土壤样本的各个理化性能数值,以此获取多因子评价方法的信息;
(2)运用因子分析方法从众多的影响因素中确定影响土壤腐蚀性的关键因素,为为多因子评价筛选指标;
(3)通过土壤腐蚀加速试验确定各个土壤样本的腐蚀性等级,为多因子评价方法提供评价基准;
(4)运用模糊聚类分析方法对土壤样本进行聚类分析得到土壤样本的聚类谱系图,根据确定的土壤腐蚀性等级对聚类谱系图进行量化,根据金属在土壤中的腐蚀程度将不同土壤的腐蚀性分为轻微腐蚀、较轻腐蚀、中等腐蚀、较重腐蚀、严重腐蚀五个等级;
(5)引入未知腐蚀性等级的土壤样品的数据信息通过聚类分析确定其土壤腐蚀性等级,从而对评价标准进行评估。
本发明步骤(2)中采用因子分析方法为多因子评价筛选出关键因素,具体步骤如下:
第一步:原始数据的标准化处理
收集到的数据构成一个m×n的矩阵
Figure 560260DEST_PATH_IMAGE001
所选指标都是定量指标,各个指标的含义与计算方法均不同,造成各个指标的量纲也不同,为增加评价结果的科学性和准确性需要对评价指标进行标准化处理,
标准化处理公式:     
Figure 247593DEST_PATH_IMAGE002
式中xij为原始数据,zij为标准化数据
Figure 44648DEST_PATH_IMAGE003
第二步:数据分析前的KMO和Bartlett值检验
进行因子分析需要分析变量间具有较好的相关性,由KMO和Bartlett值来判断能否进行因子分析,其中Bartlett检验用于确认原始变量是否取自于多元正态分布的整体,若数据符合Bartlett检验,则进行KMO检验,KMO检验用于分析原始变量间的偏相关性和简单相关性的相对大小,若KMO过小,则不适合做因子分析。
第三步:对标准化数据求相关矩阵R
得到标准化数据后再进行相应的变换求出相关矩阵,变换公式如下:
Figure 653483DEST_PATH_IMAGE004
i=j时,rij=1
i≠j时,rij=rji
第四步:求相关矩阵的特征值和特征向量
用雅克比算法求得特征值和对应的特征向量
(R-λE)Χ=0
设R的特征跟为λ1,λ2,…λn,并假定λ1≥λ2≥…λn≥0,称λi为所对应的指标为第i主成分,记trR=λ12+…+λn,则λi/trR是第i主成分的贡献。记Ti12+…+λi,称Ti/trR是前i个主成分的累积贡献。若确定主成分分析的因子累积贡献率为大于85%,则可以对前几个主成分进行提取。
第五步:计算公共因子初始负载及旋转负载
公共因子初始负载的计算方法如下:
其中ei为特征跟λi所对应的特征向量。
由于主成分法确定因子负载比较简单,得到的特殊因子之间并不相互独立,也就是得到的因子负载并不完全符合因子模型的前提条件,系数矩阵B不唯一成为因子负载进行旋转的理论依据,旋转使得因子负载阵结构简化,利于对公共因子进行解释。对初始负载旋转采取最大方差正交旋转法进行旋转。由旋转得到的矩阵可以根据得分判定出影响土壤腐蚀性的关键因素。
本发明步骤(4)采用模糊聚类分析方法开展多因子评价,具体步骤如下:
第一步:选取关键因素后所组成的矩阵,把建立好的标准化矩阵运用求取模糊相似矩阵的传递闭包转化为模糊等价矩阵R。做合成运算M2=M·M,M4=M2·M2,…,存在一个自然数k,使得M2k=Mk·Mk=Mk =(rijn×n,这时Mk便是一个模糊等价关系,其中2k-1≤n≤2k,k-1<log2n≤k。
 第二步:在建好的模糊等价矩阵的基础上,根据λ值进行聚类,λ截取的规则如下:
Figure 899974DEST_PATH_IMAGE006
参数λ值是设定的聚类模糊度,其取值范围为0-1,得到的矩阵称为λ截距矩阵,该矩阵只有0和1的数值,根据不同的λ值依次求出λ截距矩阵,根据截距矩阵即可进行分类,所有不同的聚类结果形成聚类的谱系图。
本发明步骤(5)中由腐蚀性评价方法判断土壤腐蚀性等级,其具体过程为:以已知腐蚀性的样本为基础得到的谱系图类似于一种评判标准,在此基础上引入新的未知土样,并且为了保证所得到谱系图标准的不变,引进的新样本数目不宜过多,可以每次只引进一个新样,经过与已知腐蚀性等级的样本经过共同聚类分析即可得出聚类结果,从而对土壤的腐蚀性等级进行判定。
以上是针对本发明的可行实施例的具体说明,但该实施例并非仅用以限制本发明的专利范围,凡未脱离本发明的等效实施或变更,均应包含于本发明的专利范围中。

Claims (7)

1.一种土壤腐蚀性快速评价的多因子方法,其特征是在方法上建立土壤腐蚀性快速评价准则,包括如下步骤:
(1)统计影响土壤腐蚀性评价准则的各个因素,包括每个土壤样本的各个理化性能数值,获取多因子评价方法的信息来源;
(2)运用因子分析方法从众多的影响因素中确定影响土壤腐蚀性的关键因素,确定多因子评价的指标;
(3)运用模糊聚类分析方法对土壤样本所筛选的关键因素进行聚类分析得到土壤样本的聚类谱系图,根据确定的土壤腐蚀性等级对聚类谱系图进行标准化,将不同土壤的腐蚀性分为轻微腐蚀、较轻腐蚀、中等腐蚀、较重腐蚀、严重腐蚀五个等级;
(4)根据未知腐蚀性等级的土壤样品的数据信息通过聚类分析确定其处于聚类谱系图中的位置从而得到其土壤腐蚀性等级。
2.根据权利要求1所述的多因子评价方法的信息来源,其特征在于,所述的步骤(1),土壤信息具体包括:土壤电阻率、土壤氧化还原电位、pH、pNa、含水量、含盐量、Cl-、SO4 2-、CO3 2- CO3 -等。
3.根据权利要求1所述的土壤腐蚀性评价的多因子方法,其特征在于,所述的步骤(2),因子分析法具体步骤如下:
第一步:原始数据的标准化处理:
从m个土壤样本检测得到n项指标的数据构成一个m×n的矩阵
Figure 594973DEST_PATH_IMAGE001
标准化处理公式:
式中xij为原始数据,zij为标准化数据
Figure 940820DEST_PATH_IMAGE003
第二步:数据分析前的KMO和Bartlett值检验。
4.第三步:对标准化数据求相关矩阵R:
Figure 415664DEST_PATH_IMAGE004
i=j时,rij=1
i≠j时,rij=rji
第四步:求相关矩阵的特征值和特征向量:
(R-λE)Χ=0
第五步:计算公共因子初始负载及旋转负载:
公共因子初始负载的计算方法如下:
Figure 443663DEST_PATH_IMAGE005
 对初始负载旋转采取最大方差正交旋转法进行旋转。
5.根据权利要求1所述的土壤腐蚀性评价的多因子方法,其特征在于,所述的步骤(3),模糊聚类分析具体分为以下步骤:
第一步:选取关键因素后所组成的矩阵,把建立好的标准化矩阵转化为模糊等价矩阵R,转化的方法一般是求取模糊相似矩阵的传递闭包。
6.第二步:在建好的模糊等价矩阵的基础上,根据λ值进行聚类,λ截取的规则如下:
Figure 625246DEST_PATH_IMAGE006
根据不同的λ值依次求出λ截距矩阵,所有不同的聚类结果形成聚类的谱系图。
7.根据权利要求1所述的土壤腐蚀性评价的多因子方法,其特征在于,所述的步骤(4),在引入未知土壤样本进行聚类分析的时候,每次只引进一个新样本。
CN201310209286.XA 2013-05-31 2013-05-31 一种土壤腐蚀性快速评价的多因子方法 Active CN103278616B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201310209286.XA CN103278616B (zh) 2013-05-31 2013-05-31 一种土壤腐蚀性快速评价的多因子方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201310209286.XA CN103278616B (zh) 2013-05-31 2013-05-31 一种土壤腐蚀性快速评价的多因子方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN103278616A true CN103278616A (zh) 2013-09-04
CN103278616B CN103278616B (zh) 2016-05-04

Family

ID=49061196

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201310209286.XA Active CN103278616B (zh) 2013-05-31 2013-05-31 一种土壤腐蚀性快速评价的多因子方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN103278616B (zh)

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106203518A (zh) * 2016-07-14 2016-12-07 国网湖南省电力公司 一种基于空间聚类的水库流域暴雨特征因子辨识方法
CN107871287A (zh) * 2017-10-24 2018-04-03 宁夏职业技术学院 一种基于隶属函数的植物抗逆评价方法及系统
CN109115675A (zh) * 2018-08-02 2019-01-01 贵州电网有限责任公司 一种基于主元分析法的土壤腐蚀性评价方法
CN109187324A (zh) * 2018-09-18 2019-01-11 广东电网有限责任公司 地下混凝土结构钢锈蚀无损诊断方法
CN109543737A (zh) * 2018-11-15 2019-03-29 国网四川省电力公司信息通信公司 一种基于fahp_fca组合赋权的信息系统健康度评估方法
CN112735539A (zh) * 2021-01-18 2021-04-30 中国科学院生态环境研究中心 基于复合受体模型的污染场地特征污染物的源解析方法
CN116381187A (zh) * 2023-02-15 2023-07-04 国传(山东)科技发展有限公司 一种基于5g网络远程控制的土壤酸度实时监测方法
CN117269456A (zh) * 2023-09-25 2023-12-22 河北盛通公路建设有限公司 一种公路土况检测方法和系统

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3337798A (en) * 1965-10-22 1967-08-22 Twining Method and apparatus for testing soil corrosivity or resistivity
CN101504404A (zh) * 2009-03-03 2009-08-12 广东电网公司佛山供电局 广东地区变电站接地网土壤腐蚀性评估方法
CN102590459A (zh) * 2012-03-09 2012-07-18 中国石油天然气股份有限公司 一种埋地管道腐蚀检测评价系统和方法
CN102788871A (zh) * 2012-08-29 2012-11-21 甘肃省电力公司电力科学研究院 土壤腐蚀性评价的方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3337798A (en) * 1965-10-22 1967-08-22 Twining Method and apparatus for testing soil corrosivity or resistivity
CN101504404A (zh) * 2009-03-03 2009-08-12 广东电网公司佛山供电局 广东地区变电站接地网土壤腐蚀性评估方法
CN102590459A (zh) * 2012-03-09 2012-07-18 中国石油天然气股份有限公司 一种埋地管道腐蚀检测评价系统和方法
CN102788871A (zh) * 2012-08-29 2012-11-21 甘肃省电力公司电力科学研究院 土壤腐蚀性评价的方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
宋光铃等: "模糊聚类分析在土壤腐蚀性评价中的应用", 《中国腐蚀与防护学报》 *

Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106203518A (zh) * 2016-07-14 2016-12-07 国网湖南省电力公司 一种基于空间聚类的水库流域暴雨特征因子辨识方法
CN106203518B (zh) * 2016-07-14 2018-06-29 国网湖南省电力公司 一种基于空间聚类的水库流域暴雨特征因子辨识方法
CN107871287A (zh) * 2017-10-24 2018-04-03 宁夏职业技术学院 一种基于隶属函数的植物抗逆评价方法及系统
CN109115675A (zh) * 2018-08-02 2019-01-01 贵州电网有限责任公司 一种基于主元分析法的土壤腐蚀性评价方法
CN109187324A (zh) * 2018-09-18 2019-01-11 广东电网有限责任公司 地下混凝土结构钢锈蚀无损诊断方法
CN109543737A (zh) * 2018-11-15 2019-03-29 国网四川省电力公司信息通信公司 一种基于fahp_fca组合赋权的信息系统健康度评估方法
CN112735539A (zh) * 2021-01-18 2021-04-30 中国科学院生态环境研究中心 基于复合受体模型的污染场地特征污染物的源解析方法
CN112735539B (zh) * 2021-01-18 2024-04-16 中国科学院生态环境研究中心 基于复合受体模型的污染场地特征污染物的源解析方法
CN116381187A (zh) * 2023-02-15 2023-07-04 国传(山东)科技发展有限公司 一种基于5g网络远程控制的土壤酸度实时监测方法
CN116381187B (zh) * 2023-02-15 2023-11-07 国传(山东)科技发展有限公司 一种基于5g网络远程控制的土壤酸度实时监测方法
CN117269456A (zh) * 2023-09-25 2023-12-22 河北盛通公路建设有限公司 一种公路土况检测方法和系统
CN117269456B (zh) * 2023-09-25 2024-05-28 河北盛通公路建设有限公司 一种公路土况检测方法和系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN103278616B (zh) 2016-05-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN103278616A (zh) 一种土壤腐蚀性快速评价的多因子方法
WO2021174751A1 (zh) 基于大数据的污染源定位方法、装置、设备及存储介质
CN109615215A (zh) 一种区域植被恢复的特征分析方法
CN110119556B (zh) 一种区域水源涵养功能的时空演变分析方法
Matthews et al. A biogeographical perspective on species abundance distributions: recent advances and opportunities for future research
CN107132266A (zh) 一种基于随机森林的水质分类方法及系统
CN113822770A (zh) 一种农田建设区域智能划定方法和系统
CN110636066A (zh) 基于无监督生成推理的网络安全威胁态势评估方法
CN108197328A (zh) 地理国情数据变化类型自动识别方法
CN109857782A (zh) 一种测井数据采集处理系统
CN111797188B (zh) 一种基于开源地理空间矢量数据的城市功能区定量识别方法
Guo et al. A multilevel statistical technique to identify the dominant landscape metrics of greenspace for determining land surface temperature
CN116796403A (zh) 一种基于商业建筑综合能耗预测的建筑节能方法
CN103164619B (zh) 基于最佳鉴别准则的变电站接地网腐蚀率模式识别方法
CN116310842B (zh) 基于遥感图像的土壤盐碱区域识别划分方法
CN114755387B (zh) 基于假设检验法的水体监测点位优化方法
CN112329675B (zh) 一种基于傅里叶变换的极化sar数据识别倒塌建筑方法
Li et al. Spatiotemporal classification analysis of long-term environmental monitoring data in the northern part of Lake Taihu, China by using a self-organizing map
CN108960332A (zh) 一种基于多向主元素分析法的在线监测方法
CN116012660A (zh) 一种用于评估钻头磨损特征的方法、装置及系统
CN109615558B (zh) 一种基于用电参数大数据统计的用户用电习惯分析方法
CN106816871A (zh) 一种电力系统状态相似性分析方法
CN112116513A (zh) 一种国土空间规划监测与预警的管理方法及其系统
CN113673605B (zh) 一种海水溶解氧评估方法
Chen et al. Research on Location of Supply Chain Center of Natural Resources based on K-means Clustering Model

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
CB02 Change of applicant information

Address after: 330096 Jiangxi City, Nanchang province strong public road No. 88

Applicant after: State's net Jiangxi Province Electric power Science Academe

Applicant after: State Grid Corporation of China

Applicant after: Changsha University of Sciences and Technology

Address before: 330096 Jiangxi City, Nanchang province strong public road No. 88

Applicant before: Jiangxi Electric Power Science Academy

Applicant before: State Grid Corporation of China

Applicant before: Changsha University of Sciences and Technology

CB03 Change of inventor or designer information

Inventor after: Pei Feng

Inventor after: Pi Yuanfeng

Inventor after: Shi Xiaoyan

Inventor after: Zhu Zhiping

Inventor after: Tian Xu

Inventor after: Zhou Yi

Inventor after: Wang Leijing

Inventor after: Fu Jing

Inventor after: Wu Fayuan

Inventor after: Liu Xin

Inventor after: Jia Shenglu

Inventor before: Pei Feng

Inventor before: Zhu Zhiping

Inventor before: Tian Xu

Inventor before: Zhou Yi

Inventor before: Wang Leijing

Inventor before: Fu Jing

Inventor before: Wu Fayuan

Inventor before: Jia Shenglu

Inventor before: Pi Yuanfeng

COR Change of bibliographic data
C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant
C41 Transfer of patent application or patent right or utility model
CB03 Change of inventor or designer information

Inventor after: Pei Feng

Inventor after: Fu Jing

Inventor after: Wu Fayuan

Inventor after: Pi Yuanfeng

Inventor after: Zhu Zhiping

Inventor after: Zhang Cuanyu

Inventor after: Tian Xu

Inventor after: Zhou Yi

Inventor after: Wang Leijing

Inventor after: Liu Xin

Inventor after: Jia Shenglu

Inventor after: Shi Xiaoyan

Inventor before: Pei Feng

Inventor before: Pi Yuanfeng

Inventor before: Shi Xiaoyan

Inventor before: Zhu Zhiping

Inventor before: Tian Xu

Inventor before: Zhou Yi

Inventor before: Wang Leijing

Inventor before: Fu Jing

Inventor before: Wu Fayuan

Inventor before: Liu Xin

Inventor before: Jia Shenglu

COR Change of bibliographic data
TR01 Transfer of patent right

Effective date of registration: 20170303

Address after: 330096 Jiangxi City, private science and Technology Park in the Castle Peak Park, private road, No. 88, test center, science and Technology Research Center (level 1-11)

Patentee after: State Grid Jiangxi Electric Power Company Electric Power Research Institute

Patentee after: State Grid Corporation of China

Patentee after: Changsha University of Sciences and Technology

Address before: 330096 Jiangxi City, Nanchang province strong public road No. 88

Patentee before: State's net Jiangxi Province Electric power Science Academe

Patentee before: State Grid Corporation of China

Patentee before: Changsha University of Sciences and Technology