CN115115221A - 一种基于云计算的窄基钢塔建造分析方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开提供的一种基于云计算的窄基钢塔建造分析方法。该基于云计算的窄基钢塔建造分析方法包括获取预设建造窄基钢塔对应的基本建造信息;从区域气象库中调取该建造区域位置对应的历史气象信息;对该建造区域位置对应的基本环境信息、地理环境信息进行采集;对该建造区域位置内窄基钢塔的建造适配性进行评估;通过从预设建造窄基钢塔建造区域位置内对应的历史气象信息、基本环境信息和地理环境信息三个维度对预设建造窄基钢塔建造区域位置的建造适配性进行评估,有效的解决了当前技术无法保障窄基钢塔的建造效果的问题,为窄基钢塔的使用寿命提供了有力保障,同时还大大的提高了窄基钢塔的建造安全性。
Description
技术领域
本发明电塔建造分析技术领域,具体涉及到一种基于云计算的窄基钢塔建造分析方法。
背景技术
随着人们用电需求的不断提高和城市土地资源的日益稀缺,窄基钢塔通过占地面积小、便于运输、组装以及具有明显经济优势等多个特点,越来越受到供电部门的青睐,为了保障窄基钢塔的建造效果,需要对其建造进行分析。
目前对窄基钢塔的建造分析主要通过窄基钢塔自身结构对窄基窄基钢塔的建造经济性和建造质量进行分析,没有考虑建造地区的基本信息,因此,当前技术还存在以下几点问题:
第一点、建造地区的适配性直接决定了窄基钢塔后续的建造质量和后续使用的稳定性,当前没有对其进行分析,无法保障窄基钢塔的建造效果,同时也无法保障窄基钢塔的使用寿命,在另一方面也无法提高窄基钢塔的建造安全性;
第二点、窄基钢塔在建造前往往会根据其设计信息进行建造区域选取,窄基钢塔受力与普通钢塔受力相比较为特殊,因此对建造区域的环境有着更高的要求,当前没有对窄基钢塔建造区域的情况进行检测与分析,无法提高窄基钢塔建造区域选取的贴合性和科学性,进而无法降低窄基钢塔后续的维修成本和维修频次;
第三点、窄基钢塔的建造稳定性不仅取决于窄基钢塔自身的设计情况和窄基钢塔建造过程建造质量情况,还受到当地的气候、建造环境等多个维度的影响,当前属于单一维度的分析,无法提高窄基钢塔建造分析结果的参考性和可靠性。
发明内容
鉴于此,为解决上述背景技术中所提出的问题,现提出一种基于云计算的窄基钢塔建造分析方法;
本发明的目的可以通过以下技术方案实现:
本发明提供了一种基于云计算的窄基钢塔建造分析方法,该方法包括以下步骤:
步骤S1、窄基钢塔基本建造信息获取:获取预设建造窄基钢塔对应的基本建造信息,其中,基本建造信息包括建造属性信息、建造区域位置和建造指标;
步骤S2、建造区域历史气象信息获取:基于预设建造窄基钢塔对应的建造区域位置,从区域气象库中调取该建造区域位置对应的历史气象信息;
步骤S3、建造区域基本环境信息采集:通过摄像头对该建造区域位置内对应的基本环境进行图像采集,从中识别得到该建造区域位置对应的基本环境信息,其中,基本环境信息包括建造区域位置对应的坡度、平整度、许可建造区域尺寸、树木数量和各树木对应的高度;
步骤S4、建造区域地理环境信息采集:通过地理环境检测设备对该建造区域位置对应的地理环境信息进行采集,得到该建造区域位置的地理环境信息;
步骤S5、建造区域钢塔建造评估分析:对该建造区域位置内窄基钢塔的建造适配性进行评估,输出该建造区域位置内窄基钢塔建造适配性评估指数,确认该建造区域位置内窄基钢塔对应的建造类型;
步骤S6、评估结果展示:该建造区域位置内窄基钢塔对应的建造类型发送至窄基钢塔建造分析人员。
于本发明一优选实施例,所述建造属性信息包括塔高、跟开、水平档距和塔重;所述建造指标为埋地深度、建造气象指标和建造环境指标;
其中,建造气象指标包括许可最高温度、许可最低温度、许可极限温度差、许可刮风频次、许可承载最大风速、许可承载最高降雪厚度和许可承载最高覆冰厚度;
建造环境指标包括许可建造地基坡度、建造地基标准平整度、建造地基区域许可树木数量和许可土壤信息。
于本发明一优选实施例,所述历史气象信息包括年平均最高温度、年平均最低温度、年平均刮风次数、年平均最大风速、年平均最高降雪厚度和年平均最高覆冰厚度。
于本发明一优选实施例,所述地理环境检测设备包括地下水勘测仪、土壤检测仪和地基承载力测试仪。
于本发明一优选实施例,所述对该建造区域位置对应的地理环境信息进行采集进行采集,具体采集过程包括:
通过地下水勘测仪对该建造区域位置的地下水体信息进行勘测,其中,地下水体信息为水位高度;
基于预设窄基钢塔对应的埋地深度,通过土壤检测仪对该建造区域位置在预设窄基钢塔埋地深度内各深度层对应的土壤信息进行检测,其中,土壤信息包括容重、含水量、酸碱度和紧实度;
通过地基承载力测试仪对该建造区域位置在预设窄基钢塔埋地深度内对应的地基承载力进行检测。
于本发明一优选实施例,所述对该建造区域位置内窄基钢塔的建造适配性进行评估,具体评估过程包括以下步骤:
第一步、基于该建造区域位置对应的历史气象信息,对该建造区域位置内窄基钢塔对应的建造气象进行评估,输出该建造区域位置内窄基钢塔对应的气象评估建造指数,并记为λ1;
第二步、基于该建造区域位置内对应的基本环境信息,对该建造区域位置内窄基钢塔对应的建造基本环境进行评估,输出该建造区域位置内窄基钢塔对应的基本环境建造评估指数,并记为λ2;
第三步、基于该建造区域位置内对应的地理环境信息,对该建造区域位置内窄基钢塔对应的建造地理环境进行评估,输出该建造区域位置内窄基钢塔对应的地理环境建造评估指数,并记为λ3;
第四步、基于该建造区域位置内对应的气象建造评估指数、基本环境建造评估指数和地理环境建造评估指数,综合分析得到该建造区域位置内窄基钢塔建造适配性评估指数,其分析公式为JZ表示为该建造区域位置内窄基钢塔建造适配性评估指数,e为自然数,f1、f2、f3分别表示为预设的区域气象、基本环境、地理环境对应的权重因子,μ表示为预设的建造适配性评估补偿因子。
于本发明一优选实施例,所述对该建造区域位置内窄基钢塔对应的建造气象进行评估,具体评估过程为:
A1、获取该建造区域位置对应的历史年平均最高温度和年平均最低温度,并分别标记为和依据计算公式计算得出该建造区域位置对应的温度建造评估指数ε1,w′max、w′min分别表示预设建造窄基钢塔许可最高温度、许可最低温度,Δw表示为预设建造窄基钢塔许可极限温度差,a1、a1、a3分别表示为预设的极限温差、最高温度、最低温度对应的修正系数;
A2、获取该建造区域位置对应的年均刮风次数和年平均最大风速,并分别标记为c和v′max,依据计算公式计算得出该建造区域位置对应的风力建造评估指数ε2,b1,b2分别表示为设定的刮风频次、风速对应的影响权重,c′为预设建造窄基钢塔许可刮风频次,v′max表示为预设建造窄基钢塔许可承载最大风速;
A3、获取该建造区域位置对应的年平均最高降雪厚度和年平均最高覆冰厚度,并分别标记为和依据计算公式计算得出该建造区域位置对应的冰况建造评估指数ε3,d1、d2分别表示为降雪厚度、覆冰厚度对应的影响权重,D1′max、D2′max分别表示为预设建造窄基钢塔许可承载最高降雪厚度、许可承载最高覆冰厚度,K为设定参考常数;
A4、将该建造区域位置对应的温度建造评估指数ε1、风力建造评估指数ε2和冰况建造评估指数ε3代入计算公式中,得到该建造区域位置内窄基钢塔对应的气象评估建造指数,n1、n2、n3分别表示为设定的区域温度、风力、冰况对应的影响因子。
于本发明一优选实施例,所述对该建造区域位置内窄基钢塔对应的建造基本环境进行评估,具体评估过程为:
B1、获取该建造区域位置对应的坡度和平整度,分别标记为s和p,依据计算公式计算得出该建造区域位置对应的地基状态评估指数η1,s′,p′分别表示为预设建造窄基钢塔许可建造地基坡度、建造地基标准平整度,u1、u2分别表示为区域坡度、区域平整度对应的影响因子;
B2、获取预设建造窄基钢塔对应的跟开和水平档距,基于该建造区域位置对应的许可建区域尺寸,分析得到该建造区域位置对应的尺寸评估指数η2;
B3、获取该建造区域位置对应的树木数量和各树木对应的高度,基于各树木对应的高度,分析得到树木对应的平均高度和最大高度,依据计算公式计算得出该建造区域位置对应的树木状态评估指数η3,y1、y2、y3分别表示为树木数量、树木均匀度、树木高度对应的影响权重,hmax、分别表示为树木对应的最大高度、平均高度,m表示为树木数量,m′表示预设建造窄基钢塔建造地基区域许可树木数量,Δh为设定的参考树木高度差,h′表示为预设建造窄基钢塔对应的塔高;
B4、基于该建造区域位置对应的地基状态评估指数η1、尺寸评估指数η2、树木状态评估指数η3,通过分析公式分析得到该建造区域位置内窄基钢塔对应的基本环境建造评估指数,σ1,σ2,σ3分别表示为设定的区域地基、尺寸和树木对应的补偿因子。
于本发明一优选实施例,所述对该建造区域位置内窄基钢塔对应的建造地理环境进行评估,具体评估过程如下:
C2、获取该建造区域位置各深度层对应的土壤信息,依据分析公式分析得到该建造区域位置土壤信息评估指数Rt、Mt、Jt、Yt分别表示为该建造区域位置在第t个深度层对应的土壤容重、土壤含水量、土壤酸碱度、土壤紧实度,t表示各土壤深度层对应的编号,t=1,2,......s,R′、M′、J′、Y′分别表示为预设建造窄基钢塔对应建造区域许可土壤容重、许可土壤含水量、许可土壤酸碱度、许可土壤紧实度,ΔR,ΔJ,ΔY分别为设定的许可土壤容重差、许可土壤酸碱度差、许可土壤紧实度差,γ为设定的土壤信息补偿因子;
C3、获取该建造区域位置在预设窄基钢塔埋地深度内对应的地基承载力,并记为KN,依据分析公式分析得到该建造区域位置土壤稳定性评估指数T表示预设窄基钢塔对应的塔重,g表示比例系数,g=9.8N/kg,ψ表示为设定的修正系数;
C4、基于该建造区域位置地下水位评估指数土壤信息评估指数和土壤稳定性评估指数计算得出该建造区域位置内窄基钢塔对应的地理环境建造评估指数λ3,其中,q1、q2、q3分别表示为设定的地下水位、土壤信息、土壤稳定性对应的占比权重,q3>q1>q2。
于本发明一优选实施例,所述确认该建造区域位置内窄基钢塔对应的建造类型,具体确认过程如下:
将该建造区域位置内窄基钢塔建造适配性评估指数与设定的标准建造适配性评估指数进行对比,若该建造区域位置内窄基钢塔建造适配性评估指数大于或者等于标准建造适配性评估指数,则判定该建造区域位置内窄基钢塔的建造类型许可建造,反之则判断该建造区域位置内窄基钢塔的建造类型为不可建造。
相较于现有技术,本发明的有益效果如下:
(1)本发明提供的一种基于云计算的窄基钢塔建造分析方法,通过从预设建造窄基钢塔建造区域位置内对应的历史气象信息、基本环境信息和地理环境信息三个维度对预设建造窄基钢塔建造区域位置的建造适配性进行评估,一方面有效的解决了当前技术无法保障窄基钢塔的建造效果的问题,为窄基钢塔的使用寿命提供了有力保障,同时还大大的提高了窄基钢塔的建造安全性;一方面,通过多个维度的信息分析,大幅度提升了窄基钢塔建造区域选取的贴合性和科学性,有效的降低了窄基钢塔的后续维修成本和维修频次;另一方面打破了当前单一维度分析的局限性,有效的提高了窄基钢塔建造分析结果的参考性和可靠性,并且还为窄基钢塔后续投入使用过程的稳定性提供了有力保障;
(2)本发明通过采集预设建造窄基钢塔建造区域内历史气象信息、基本环境信息和地理环境信息这个三方面的信息,有效的降低了窄基钢塔后续倾覆的风险,减少了窄基钢塔的损坏率,同时通过直观的展示建造区域内的风况、冰况等极端气象,为窄基钢塔在其建造区内建造的可能性和建造适配性分析提供了强有力的数据参考,从而保障了窄基钢塔建造建造价值和窄基钢塔的后续使用效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明系统各模块连接示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明,所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代,只要不偏离发明的构思或者超越本权利要求书所定义的范围,均应属于本发明的保护范围。
请参阅图1所示,本发明提供了一种基于云计算的窄基钢塔建造分析方法,该方法包括以下步骤:
步骤S1、窄基钢塔基本建造信息获取:获取预设建造窄基钢塔对应的基本建造信息,其中,基本建造信息包括建造属性信息、建造区域位置和建造指标;
上述中建造属性信息包括塔高、跟开、水平档距和塔重;建造指标为埋地深度、建造气象指标和建造环境指标,其中,建造气象指标包括许可最高温度、许可最低温度、许可极限温度差、许可刮风频次、许可承载最大风速、许可承载最高降雪厚度和许可承载最高覆冰厚度;建造环境指标包括许可建造地基坡度、建造地基标准平整度、建造地基区域许可树木数量和建造区域许可土壤信息。
需要说明的是,许可土壤信息包括许可土壤容重、许可土壤含水量、许可土壤酸碱度和许可土壤紧实度。
步骤S2、建造区域历史气象信息获取:基于预设建造窄基钢塔对应的建造区域位置,从区域气象库中调取该建造区域位置对应的历史气象信息;
具体地,历史气象信息包括年平均最高温度、年平均最低温度、年平均刮风次数、年平均最大风速、年平均最高降雪厚度和年平均最高覆冰厚度。
步骤S3、建造区域基本环境信息采集:通过摄像头对该建造区域位置内对应的基本环境进行图像采集,从中识别得到该建造区域位置对应的基本环境信息,其中,基本环境信息包括建造区域位置对应的坡度、平整度、许可建造区域尺寸、树木数量和各树木对应的高度;
步骤S4、建造区域地理环境信息采集:通过地理环境检测设备对该建造区域位置对应的地理环境信息进行采集,得到该建造区域位置的地理环境信息;
其中,所述地理环境检测设备包括地下水勘测仪、土壤检测仪和地基承载力测试仪,其对该建造区域位置对应的地理环境信息进行采集,具体采集过程为:
通过地下水勘测仪对该建造区域位置的地下水体信息进行勘测,其中,地下水体信息为水位高度;
基于预设窄基钢塔对应的埋地深度,通过土壤检测仪对该建造区域位置在预设窄基钢塔埋地深度内各深度层对应的土壤信息进行检测,其中,土壤信息包括容重、含水量、酸碱度和紧实度;
通过地基承载力测试仪对该建造区域位置在预设窄基钢塔埋地深度内对应的地基承载力进行检测。
本发明实施例通过采集预设建造窄基钢塔建造区域内历史气象信息、基本环境信息和地理环境信息这个三方面的信息,有效的降低了窄基钢塔后续倾覆的风险,减少了窄基钢塔的损坏率,同时通过直观的展示建造区域内的风况、冰况等极端气象,为窄基钢塔在其建造区内建造的可能性和建造适配性分析提供了强有力的数据参考,从而保障了窄基钢塔建造建造价值和窄基钢塔的后续使用效率。
步骤S5、建造区域钢塔建造评估分析:对该建造区域位置内窄基钢塔的建造适配性进行评估,输出该建造区域位置内窄基钢塔建造适配性评估指数,确认该建造区域位置内窄基钢塔对应的建造类型;
具体地,所述对该建造区域位置内窄基钢塔的建造适配性进行评估,具体评估过程包括以下步骤:
第一步、基于该建造区域位置对应的历史气象信息,对该建造区域位置内窄基钢塔对应的建造气象进行评估,输出该建造区域位置内窄基钢塔对应的气象评估建造指数,并记为λ1;
进一步地,对该建造区域位置内窄基钢塔对应的建造气象进行评估,具体评估过程为:
A1、获取该建造区域位置对应的历史年平均最高温度和年平均最低温度,并分别标记为和依据计算公式计算得出该建造区域位置对应的温度建造评估指数ε1,w′max、w′min分别表示预设建造窄基钢塔许可最高温度、许可最低温度,Δw表示为预设建造窄基钢塔许可极限温度差,a1、a1、a3分别表示为预设的极限温差、最高温度、最低温度对应的修正系数;
A2、获取该建造区域位置对应的年均刮风次数和年平均最大风速,并分别标记为c和v′max,依据计算公式计算得出该建造区域位置对应的风力建造评估指数ε2,b1,b2分别表示为设定的刮风频次、风速对应的影响权重,c′为预设建造窄基钢塔许可刮风频次,v′max表示为预设建造窄基钢塔许可承载最大风速;
A3、获取该建造区域位置对应的年平均最高降雪厚度和年平均最高覆冰厚度,并分别标记为和依据计算公式计算得出该建造区域位置对应的冰况建造评估指数ε3,d1、d2分别表示为降雪厚度、覆冰厚度对应的影响权重,D1′max、D2′max分别表示为预设建造窄基钢塔许可承载最高降雪厚度、许可承载最高覆冰厚度,K为设定参考常数;
A4、将该建造区域位置对应的温度建造评估指数ε1、风力建造评估指数ε2和冰况建造评估指数ε3代入计算公式中,得到该建造区域位置内窄基钢塔对应的气象评估建造指数,n1、n2、n3分别表示为设定的区域温度、风力、冰况对应的影响因子;
第二步、基于该建造区域位置内对应的基本环境信息,对该建造区域位置内窄基钢塔对应的建造基本环境进行评估,输出该建造区域位置内窄基钢塔对应的基本环境建造评估指数,并记为λ2;
进一步地,所述对该建造区域位置内窄基钢塔对应的建造基本环境进行评估,具体评估过程为:
B1、获取该建造区域位置对应的坡度和平整度,分别标记为s和p,依据计算公式计算得出该建造区域位置对应的地基状态评估指数η1,s′,p′分别表示为预设建造窄基钢塔许可建造地基坡度、建造地基标准平整度,u1、u2分别表示为区域坡度、区域平整度对应的影响因子;
B2、获取预设建造窄基钢塔对应的跟开和水平档距,基于该建造区域位置对应的许可建区域尺寸,分析得到该建造区域位置对应的尺寸评估指数η2,其中,k,l分别表示为预设建造窄基钢塔对应的跟开、水平档距,k′,l′分别表示为该建造区域位置对应的许可建造区域宽度和许可建造区域长度,Δk,Δl为预设的许可建造区域标准宽度差、标准长度差,表示为许可建造区域尺寸对应的补偿系数;
B3、获取该建造区域位置对应的树木数量和各树木对应的高度,基于各树木对应的高度,分析得到树木对应的平均高度和最大高度,依据计算公式计算得出该建造区域位置对应的树木状态评估指数η3,y1、y2、y3分别表示为树木数量、树木均匀度、树木高度对应的影响权重,hmax、分别表示为树木对应的最大高度、平均高度,m表示为树木数量,m′表示预设建造窄基钢塔建造地基区域许可树木数量,Δh为设定的参考树木高度差,h′表示为预设建造窄基钢塔对应的塔高;
B4、基于该建造区域位置对应的地基状态评估指数η1、尺寸评估指数η2、树木状态评估指数η3,通过分析公式分析得到该建造区域位置内窄基钢塔对应的基本环境建造评估指数,σ1,σ2,σ3分别表示为设定的区域地基、尺寸和树木对应的补偿因子;
第三步、基于该建造区域位置内对应的地理环境信息,对该建造区域位置内窄基钢塔对应的建造地理环境进行评估,输出该建造区域位置内窄基钢塔对应的地理环境建造评估指数,并记为λ3;
进一步地,所述对该建造区域位置内窄基钢塔对应的建造地理环境进行评估,具体评估过程如下:
C2、获取该建造区域位置各深度层对应的土壤信息,依据分析公式分析得到该建造区域位置土壤信息评估指数Rt、Mt、Jt、Yt分别表示为该建造区域位置在第t个深度层对应的土壤容重、土壤含水量、土壤酸碱度、土壤紧实度,t表示各土壤深度层对应的编号,t=1,2,......s,R′、M′、J′、Y′分别表示为预设建造窄基钢塔对应建造区域许可土壤容重、许可土壤含水量、许可土壤酸碱度、许可土壤紧实度,ΔR,ΔJ,ΔY分别为设定的许可土壤容重差、许可土壤酸碱度差、许可土壤紧实度差,γ为设定的土壤信息补偿因子;
C3、获取该建造区域位置在预设窄基钢塔埋地深度内对应的地基承载力,并记为KN,依据分析公式分析得到该建造区域位置土壤稳定性评估指数T表示预设窄基钢塔对应的塔重,g表示比例系数,g=9.8N/kg,ψ表示为设定的修正系数;
C4、基于该建造区域位置地下水位评估指数土壤信息评估指数和土壤稳定性评估指数计算得出该建造区域位置内窄基钢塔对应的地理环境建造评估指数λ3,其中,q1、q2、q3分别表示为设定的地下水位、土壤信息、土壤稳定性对应的占比权重,q3>q1>q2;
第四步、基于该建造区域位置内对应的气象建造评估指数λ1、基本环境建造评估指数λ2和地理环境建造评估指数λ3,综合分析得到该建造区域位置内窄基钢塔建造适配性评估指数,其分析公式为JZ表示为该建造区域位置内窄基钢塔建造适配性评估指数,e为自然数,f1、f2、f3分别表示为预设的区域气象、基本环境、地理环境对应的权重因子,μ表示为预设的建造适配性评估补偿因子。
需要进一步说明的是,所述确认该建造区域位置内窄基钢塔对应的建造类型,具体确认过程如下:
将该建造区域位置内窄基钢塔建造适配性评估指数与设定的标准建造适配性评估指数进行对比,若该建造区域位置内窄基钢塔建造适配性评估指数大于或者等于标准建造适配性评估指数,则判定该建造区域位置内窄基钢塔的建造类型许可建造,反之则判断该建造区域位置内窄基钢塔的建造类型为不可建造。
本发明实施例通过从预设建造窄基钢塔建造区域位置内对应的历史气象信息、基本环境信息和地理环境信息三个维度对预设建造窄基钢塔建造区域位置的建造适配性进行评估,一方面有效的解决了当前技术无法保障窄基钢塔的建造效果的问题,为窄基钢塔的使用寿命提供了有力保障,同时还大大的提高了窄基钢塔的建造安全性;一方面,通过多个维度的信息分析,大幅度提升了窄基钢塔建造区域选取的贴合性和科学性,有效的降低了窄基钢塔的后续维修成本和维修频次;另一方面打破了当前单一维度分析的局限性,有效的提高了窄基钢塔建造分析结果的参考性和可靠性,并且还为窄基钢塔后续投入使用过程的稳定性提供了有力保障。
步骤S6、评估结果展示:该建造区域位置内窄基钢塔对应的建造类型发送至窄基钢塔建造分析人员。
以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明,所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代,只要不偏离发明的构思或者超越本权利要求书所定义的范围,均应属于本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种基于云计算的窄基钢塔建造分析方法,其特征在于:该方法包括以下步骤:
步骤S1、窄基钢塔基本建造信息获取:获取预设建造窄基钢塔对应的基本建造信息,其中,基本建造信息包括建造属性信息、建造区域位置和建造指标;
步骤S2、建造区域历史气象信息获取:基于预设建造窄基钢塔对应的建造区域位置,从区域气象库中调取该建造区域位置对应的历史气象信息;
步骤S3、建造区域基本环境信息采集:通过摄像头对该建造区域位置内对应的基本环境进行图像采集,从中识别得到该建造区域位置对应的基本环境信息,其中,基本环境信息包括建造区域位置对应的坡度、平整度、许可建造区域尺寸、树木数量和各树木对应的高度;
步骤S4、建造区域地理环境信息采集:通过地理环境检测设备对该建造区域位置对应的地理环境信息进行采集,得到该建造区域位置的地理环境信息;
步骤S5、建造区域钢塔建造评估分析:对该建造区域位置内窄基钢塔的建造适配性进行评估,输出该建造区域位置内窄基钢塔建造适配性评估指数,确认该建造区域位置内窄基钢塔对应的建造类型;
步骤S6、评估结果展示:该建造区域位置内窄基钢塔对应的建造类型发送至窄基钢塔建造分析人员。
2.根据权利要求1所述的一种基于云计算的窄基钢塔建造分析方法,其特征在于:所述建造属性信息包括塔高、跟开、水平档距和塔重;所述建造指标为埋地深度、建造气象指标和建造环境指标;
其中,建造气象指标包括许可最高温度、许可最低温度、许可极限温度差、许可刮风频次、许可承载最大风速、许可承载最高降雪厚度和许可承载最高覆冰厚度;
建造环境指标包括许可建造地基坡度、建造地基标准平整度、建造地基区域许可树木数量和许可土壤信息。
3.根据权利要求1所述的一种基于云计算的窄基钢塔建造分析方法,其特征在于:所述历史气象信息包括年平均最高温度、年平均最低温度、年平均刮风次数、年平均最大风速、年平均最高降雪厚度和年平均最高覆冰厚度。
4.根据权利要求1所述的一种基于云计算的窄基钢塔建造分析方法,其特征在于:所述地理环境检测设备包括地下水勘测仪、土壤检测仪和地基承载力测试仪。
5.根据权利要求1所述的一种基于云计算的窄基钢塔建造分析方法,其特征在于:所述对该建造区域位置对应的地理环境信息进行采集进行采集,具体采集过程包括:
通过地下水勘测仪对该建造区域位置的地下水体信息进行勘测,其中,地下水体信息为水位高度;
基于预设窄基钢塔对应的埋地深度,通过土壤检测仪对该建造区域位置在预设窄基钢塔埋地深度内各深度层对应的土壤信息进行检测,其中,土壤信息包括容重、含水量、酸碱度和紧实度;
通过地基承载力测试仪对该建造区域位置在预设窄基钢塔埋地深度内对应的地基承载力进行检测。
6.根据权利要求1所述的一种基于云计算的窄基钢塔建造分析方法,其特征在于:所述对该建造区域位置内窄基钢塔的建造适配性进行评估,具体评估过程包括以下步骤:
第一步、基于该建造区域位置对应的历史气象信息,对该建造区域位置内窄基钢塔对应的建造气象进行评估,输出该建造区域位置内窄基钢塔对应的气象评估建造指数,并记为λ1;
第二步、基于该建造区域位置内对应的基本环境信息,对该建造区域位置内窄基钢塔对应的建造基本环境进行评估,输出该建造区域位置内窄基钢塔对应的基本环境建造评估指数,并记为λ2;
第三步、基于该建造区域位置内对应的地理环境信息,对该建造区域位置内窄基钢塔对应的建造地理环境进行评估,输出该建造区域位置内窄基钢塔对应的地理环境建造评估指数,并记为λ3;
7.根据权利要求6所述的一种基于云计算的窄基钢塔建造分析方法,其特征在于:所述对该建造区域位置内窄基钢塔对应的建造气象进行评估,具体评估过程为:
A1、获取该建造区域位置对应的历史年平均最高温度和年平均最低温度,并分别标记为和依据计算公式计算得出该建造区域位置对应的温度建造评估指数ε1,w′max、w′min分别表示预设建造窄基钢塔许可最高温度、许可最低温度,Δw表示为预设建造窄基钢塔许可极限温度差,a1、a1、a3分别表示为预设的极限温差、最高温度、最低温度对应的修正系数;
A2、获取该建造区域位置对应的年均刮风次数和年平均最大风速,并分别标记为c和v′max,依据计算公式计算得出该建造区域位置对应的风力建造评估指数ε2,b1,b2分别表示为设定的刮风频次、风速对应的影响权重,c′为预设建造窄基钢塔许可刮风频次,v′max表示为预设建造窄基钢塔许可承载最大风速;
A3、获取该建造区域位置对应的年平均最高降雪厚度和年平均最高覆冰厚度,并分别标记为和依据计算公式计算得出该建造区域位置对应的冰况建造评估指数ε3,d1、d2分别表示为降雪厚度、覆冰厚度对应的影响权重,D1′max、D2′max分别表示为预设建造窄基钢塔许可承载最高降雪厚度、许可承载最高覆冰厚度,K为设定参考常数;
8.根据权利要求6所述的一种基于云计算的窄基钢塔建造分析方法,其特征在于:所述对该建造区域位置内窄基钢塔对应的建造基本环境进行评估,具体评估过程为:
B1、获取该建造区域位置对应的坡度和平整度,分别标记为s和p,依据计算公式计算得出该建造区域位置对应的地基状态评估指数η1,s′,p′分别表示为预设建造窄基钢塔许可建造地基坡度、建造地基标准平整度,u1、u2分别表示为区域坡度、区域平整度对应的影响因子;
B2、获取预设建造窄基钢塔对应的跟开和水平档距,基于该建造区域位置对应的许可建区域尺寸,分析得到该建造区域位置对应的尺寸评估指数η2;
B3、获取该建造区域位置对应的树木数量和各树木对应的高度,基于各树木对应的高度,分析得到树木对应的平均高度和最大高度,依据计算公式计算得出该建造区域位置对应的树木状态评估指数η3,y1、y2、y3分别表示为树木数量、树木均匀度、树木高度对应的影响权重,hmax、分别表示为树木对应的最大高度、平均高度,m表示为树木数量,m′表示预设建造窄基钢塔建造地基区域许可树木数量,Δh为设定的参考树木高度差,h′表示为预设建造窄基钢塔对应的塔高;
9.根据权利要求6所述的一种基于云计算的窄基钢塔建造分析方法,其特征在于:所述对该建造区域位置内窄基钢塔对应的建造地理环境进行评估,具体评估过程如下:
C2、获取该建造区域位置各深度层对应的土壤信息,依据分析公式分析得到该建造区域位置土壤信息评估指数Rt、Mt、Jt、Yt分别表示为该建造区域位置在第t个深度层对应的土壤容重、土壤含水量、土壤酸碱度、土壤紧实度,t表示各土壤深度层对应的编号,t=1,2,......s,R′、M′、J′、Y′分别表示为预设建造窄基钢塔对应建造区域许可土壤容重、许可土壤含水量、许可土壤酸碱度、许可土壤紧实度,ΔR,ΔJ,ΔY分别为设定的许可土壤容重差、许可土壤酸碱度差、许可土壤紧实度差,γ为设定的土壤信息补偿因子;
C3、获取该建造区域位置在预设窄基钢塔埋地深度内对应的地基承载力,并记为KN,依据分析公式分析得到该建造区域位置土壤稳定性评估指数T表示预设窄基钢塔对应的塔重,g表示比例系数,g=9.8N/kg,ψ表示为设定的修正系数;
10.根据权利要求1所述的一种基于云计算的窄基钢塔建造分析方法,其特征在于:所述确认该建造区域位置内窄基钢塔对应的建造类型,具体确认过程如下:
将该建造区域位置内窄基钢塔建造适配性评估指数与设定的标准建造适配性评估指数进行对比,若该建造区域位置内窄基钢塔建造适配性评估指数大于或者等于标准建造适配性评估指数,则判定该建造区域位置内窄基钢塔的建造类型许可建造,反之则判断该建造区域位置内窄基钢塔的建造类型为不可建造。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115271569A (zh) * | 2022-10-08 | 2022-11-01 | 合肥优晟电力科技有限公司 | 一种跨区域电网安全运维监测分析方法 |
Citations (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2004036235A (ja) * | 2002-07-03 | 2004-02-05 | Eito Kogyo Kk | 鉄塔嵩上げ工法 |
KR20090025776A (ko) * | 2007-09-07 | 2009-03-11 | 성우전자(주) | 이동통신용 강관주 철탑 및 그 설치 방법 |
CN104614783A (zh) * | 2015-01-29 | 2015-05-13 | 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司检修试验中心 | 一种对电力系统输电杆塔周边环境的气象风险确定方法 |
CN204535740U (zh) * | 2014-12-03 | 2015-08-05 | 云南电网公司昭通供电局 | 监测位于滑坡的高压输电杆塔的终端 |
CN205839785U (zh) * | 2016-06-05 | 2016-12-28 | 河北冀鑫通讯设备有限公司 | 一种方便调节铁塔高度且便于检测出铁塔重量的地基 |
CN106952005A (zh) * | 2016-01-06 | 2017-07-14 | 四川大学 | 一种考虑降雨型滑坡地质灾害的电力系统风险评估方法 |
CN107012883A (zh) * | 2017-05-18 | 2017-08-04 | 国网四川省电力公司电力应急中心 | 一种山区高压输电铁塔塔基稳定性判断方法及系统 |
CN108008197A (zh) * | 2017-12-01 | 2018-05-08 | 广东电网有限责任公司佛山供电局 | 一种考虑土壤空间水分分布的杆塔冲击接地电阻测量方法 |
CN108020725A (zh) * | 2017-12-01 | 2018-05-11 | 广东电网有限责任公司佛山供电局 | 一种不同土壤酸碱度影响下的地网冲击接地电阻测量方法 |
CN108132981A (zh) * | 2017-12-13 | 2018-06-08 | 国家电网公司 | 顾及暴雨洪涝风险影响的电力设施选址方法 |
CN108964293A (zh) * | 2018-05-18 | 2018-12-07 | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种基于杆塔供电的农业自然灾害监测系统 |
CN112132795A (zh) * | 2020-09-14 | 2020-12-25 | 中山大学 | 一种基于LiDAR点云的电塔受灾风险评估方法及系统 |
CN112884322A (zh) * | 2021-02-20 | 2021-06-01 | 南京国凰智能科技有限公司 | 基于人工智能和云计算的输电配电线路铺设施工安全监测管理云平台 |
CN113177249A (zh) * | 2021-04-23 | 2021-07-27 | 武汉财源通网络科技有限公司 | 基于特征识别和云计算的勘察测绘数据智能分析处理方法 |
CN113591256A (zh) * | 2021-07-12 | 2021-11-02 | 南方电网科学研究院有限责任公司 | 一种山区输电线路杆塔雷击概率结果评估方法 |
CN114065339A (zh) * | 2021-10-14 | 2022-02-18 | 南方电网大数据服务有限公司 | 一种基于三维可视化模型的高塔建设选址方法 |
CN114332634A (zh) * | 2022-03-04 | 2022-04-12 | 浙江国遥地理信息技术有限公司 | 风险电塔的位置确定方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN114611834A (zh) * | 2022-03-31 | 2022-06-10 | 武汉珩链云信息科技有限公司 | 一种基于多维特征分析的电力发电站选址评估规划方法 |
-
2022
- 2022-06-25 CN CN202210738937.3A patent/CN115115221B/zh active Active
Patent Citations (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2004036235A (ja) * | 2002-07-03 | 2004-02-05 | Eito Kogyo Kk | 鉄塔嵩上げ工法 |
KR20090025776A (ko) * | 2007-09-07 | 2009-03-11 | 성우전자(주) | 이동통신용 강관주 철탑 및 그 설치 방법 |
CN204535740U (zh) * | 2014-12-03 | 2015-08-05 | 云南电网公司昭通供电局 | 监测位于滑坡的高压输电杆塔的终端 |
CN104614783A (zh) * | 2015-01-29 | 2015-05-13 | 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司检修试验中心 | 一种对电力系统输电杆塔周边环境的气象风险确定方法 |
CN106952005A (zh) * | 2016-01-06 | 2017-07-14 | 四川大学 | 一种考虑降雨型滑坡地质灾害的电力系统风险评估方法 |
CN205839785U (zh) * | 2016-06-05 | 2016-12-28 | 河北冀鑫通讯设备有限公司 | 一种方便调节铁塔高度且便于检测出铁塔重量的地基 |
CN107012883A (zh) * | 2017-05-18 | 2017-08-04 | 国网四川省电力公司电力应急中心 | 一种山区高压输电铁塔塔基稳定性判断方法及系统 |
CN108020725A (zh) * | 2017-12-01 | 2018-05-11 | 广东电网有限责任公司佛山供电局 | 一种不同土壤酸碱度影响下的地网冲击接地电阻测量方法 |
CN108008197A (zh) * | 2017-12-01 | 2018-05-08 | 广东电网有限责任公司佛山供电局 | 一种考虑土壤空间水分分布的杆塔冲击接地电阻测量方法 |
CN108132981A (zh) * | 2017-12-13 | 2018-06-08 | 国家电网公司 | 顾及暴雨洪涝风险影响的电力设施选址方法 |
CN108964293A (zh) * | 2018-05-18 | 2018-12-07 | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种基于杆塔供电的农业自然灾害监测系统 |
CN112132795A (zh) * | 2020-09-14 | 2020-12-25 | 中山大学 | 一种基于LiDAR点云的电塔受灾风险评估方法及系统 |
CN112884322A (zh) * | 2021-02-20 | 2021-06-01 | 南京国凰智能科技有限公司 | 基于人工智能和云计算的输电配电线路铺设施工安全监测管理云平台 |
CN113177249A (zh) * | 2021-04-23 | 2021-07-27 | 武汉财源通网络科技有限公司 | 基于特征识别和云计算的勘察测绘数据智能分析处理方法 |
CN113591256A (zh) * | 2021-07-12 | 2021-11-02 | 南方电网科学研究院有限责任公司 | 一种山区输电线路杆塔雷击概率结果评估方法 |
CN114065339A (zh) * | 2021-10-14 | 2022-02-18 | 南方电网大数据服务有限公司 | 一种基于三维可视化模型的高塔建设选址方法 |
CN114332634A (zh) * | 2022-03-04 | 2022-04-12 | 浙江国遥地理信息技术有限公司 | 风险电塔的位置确定方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN114611834A (zh) * | 2022-03-31 | 2022-06-10 | 武汉珩链云信息科技有限公司 | 一种基于多维特征分析的电力发电站选址评估规划方法 |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115271569A (zh) * | 2022-10-08 | 2022-11-01 | 合肥优晟电力科技有限公司 | 一种跨区域电网安全运维监测分析方法 |
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---|---|
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