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本發(fā)明涉及安全檢測技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于數(shù)據(jù)分析的摻氫天然氣安全檢測方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：基于摻氫天然氣輸配管道中的光譜透射率數(shù)據(jù)，分析測量通道的光強變化趨勢，計算光程對應(yīng)的光譜透射變化量，篩選光程對應(yīng)的光能量衰減特征，得到光譜衰減特征數(shù)據(jù)。本發(fā)明中，通過深入分析光譜透射率數(shù)據(jù)，提升光強變化和光能量衰減的測量精度，增強光譜衰減特征數(shù)據(jù)的準確性，結(jié)合短長光程透射信息和差異化氫氣摻混比例的識別，優(yōu)化光譜衰減曲線，提高測量穩(wěn)定性，使用偏移模型動態(tài)修正光譜數(shù)據(jù)，精準分析泄漏氣體動能與流動方向，提取泄漏點擴散路徑，優(yōu)化安全評估過程，提升風險預(yù)警的及時性和有效性。

產(chǎn)品詳細介紹SC-G型自動考種及千粒重分析儀（含玉米果穗考種）1、貨物名稱：SC-G型自動考種及千粒重分析儀（含玉米果穗考種）玉米自動考種及千粒重分析儀所配的各種種粒自動考種及千粒重分析儀2、主要用途：SC-G型自動種子考種分析及千粒重儀系統(tǒng)是根據(jù)圖像識別原理來實現(xiàn)自動分析的。目標照明模式可在背光和普通日光之間切換。可用于各類農(nóng)作物實粒種子（谷粒、玉米、小麥、油菜籽等）的精確考種、各類糧庫的蟲口計數(shù)分析，以及另加配件后可做發(fā)芽率、均勻度分析，可兼做表面光滑的昆蟲計數(shù)或蟲卵計數(shù)（如：米象、蚜蟲、蠶卵、魚籽等），以及被當作種子凈度工作臺用于種子凈度檢驗。內(nèi)置支持網(wǎng)上在線升級的模塊。3、主要性能指標配A3幅面最高分辨率1600dpi × 1600dpi、紫光M1彩色掃描儀。可分析各類種粒的種粒直徑1～20mm。掃描儀分析工作區(qū)：A3幅面（431.8mm×304.8 mm）。可同時成像分析10個玉米果穗、35個玉米截面、1000粒左右玉米籽粒。配500萬像素分辨率的彩色數(shù)碼拍攝儀，及超薄的背光光源板（大于A4幅面），具有圖像調(diào)整、觀察特性。1）．籽粒數(shù)分析速度、精度：自動數(shù)粒速度：1500～3000粒/分鐘（玉米籽粒），其它籽粒為1200～20000粒/分鐘，數(shù)粒誤差≤±0.1~0.4%，監(jiān)視修正即達100%正確。具有相機畫面畸變、背光板均勻性的自動矯正特性，有效減小尺寸測量誤差。對于直徑較小的種粒（如油菜籽、蔬菜籽），單批次考種數(shù)量在5000-10000粒。可根據(jù)實際需求自行創(chuàng)制一鍵自動分析向?qū)Вm用于水稻、小麥、玉米、豆類、油菜籽、瓜子、蔬菜籽等各類農(nóng)作物的自動精確考種，自動測出籽粒數(shù)、各籽粒的粒形參數(shù)（長、寬、長寬比、面積、等效直徑、周長等），以及其平均值，能精準顯示種粒外接矩形，并可自動排序輸出，及可輸出粒徑分布圖表。自動千粒重分析的精度誤差：≤±0.5%。具有對被分析目標顏色、形狀進行自學習和再學習，并實現(xiàn)自動分類的特性，以及品種比對特性。能大批量自動分析成像后的種粒圖片。2）．果穗、截面分析速度、精度：同時成像分析玉米果穗：10個/次/分鐘、玉米截面：35個/次/分鐘。全自動測出各玉米穗長、穗粗、禿尖長、左右穗緣角、穗行角、平均行粒數(shù)、粒厚、截面穗行數(shù)、穗粗、軸粗，以及其平均值，可自動測出各玉米截面上的平均粒長、平均粒寬等參數(shù)。3）．有被測樣本條碼、電子天平RS232重量數(shù)據(jù)的自動輸入接口，插上電腦條碼槍即可刷入樣本條碼編號；電子天平上的被測樣本重量數(shù)據(jù)可一鍵送到電腦保存為EXCEL表。4）．分析過程為全程電腦控制，高效、準確、簡便易用，真正一鍵式操作，鼠標一點，結(jié)果即現(xiàn)。5）．輔助刪補：用鼠標選擇增加/刪除，或直接用鼠標在屏上手工計數(shù)，以確保100%正確。目標區(qū)的個性化計數(shù)：對工作區(qū)視野中任選范圍或矩形范圍內(nèi)的計數(shù)。6）．分析數(shù)據(jù)導(dǎo)出：分析圖像結(jié)果可保存，以及按大小形狀排列輸出，自動形成總報表，統(tǒng)計分析結(jié)果能輸出至Excel表，以及，以及按寬度、長度、面積等輸出的排列圖和測量圖。3. 供貨配置表：SC-G型自動考種及千粒重分析系統(tǒng) 數(shù)量 備注SC-G型自動考種及千粒重分析軟件及《簡明手冊》 1張 光盤，3年免費升級軟件鎖 1個 1年保換、2年保修SC-G型自動考種及千粒重分析系統(tǒng)軟件質(zhì)量三包卡 1張 光盤電子文檔中A3幅面的紫光M1彩色掃描儀 1臺 紫光公司全國聯(lián)保1年USB2.0接口的拍攝儀（彩色500萬像素） 1臺 非人為損壞，質(zhì)保1年超薄的背光光源板（A4幅面工作臺板） 1個 非人為損壞，質(zhì)保1年帶RS232通訊接口的量程220g電子天平（精度1mg） 1臺 生產(chǎn)廠家聯(lián)保1年RS232接口通訊傳輸線 1條 非人為損壞，質(zhì)保1年種粒成像盤、種粒收納小盤 各1 4. 推薦電腦配置（需另配，由投標的經(jīng)銷商在當?shù)卣夜?yīng)商）品牌電腦（酷睿i5 CPU / 8G內(nèi)存/ 19.5”彩顯/無線網(wǎng)卡，5個以上USB2.0口，運行環(huán)境Windows 10完整專業(yè)版或旗艦版）

東南大學分析測試中心原位X射線衍射儀采購項目 招標項目的潛在投標人應(yīng)在江蘇省南京市鼓樓區(qū)鄭和中路118號D座16樓1612室（郵購）獲取招標文件，并于2022年06月13日 14點00分（北京時間）前遞交投標文件。

發(fā)明公開了一種基于關(guān)聯(lián)分析與關(guān)聯(lián)分類的蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)預(yù)測技術(shù)，以雙庫協(xié)同機制為基礎(chǔ)，將KDD*過程模型引入蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)預(yù)測問題中，KAAPRO方法以數(shù)據(jù)挖掘(知識發(fā)現(xiàn))為主體，采用基于KDD*過程模型Maradbcm算法以及關(guān)聯(lián)規(guī)則分類D-CBA方法。KAAPRO方法所取得關(guān)聯(lián)規(guī)則在一定程度上揭示了氨基酸物化屬性對蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)的影響關(guān)系，從而提高了預(yù)測的精度。其中Maradbcm算法挖掘意外規(guī)則的特性對純度較高的α蛋白質(zhì)庫與β蛋白質(zhì)庫進行關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘，由此獲得的挖掘結(jié)果是精化的規(guī)則。D-CBA關(guān)聯(lián)分類方法使用可信度與支持度的測度作為一個復(fù)合型度量來進行蛋白質(zhì)關(guān)聯(lián)分類。在保證預(yù)測精度的同時，為生物學家對二級結(jié)構(gòu)進一步分析提供了依據(jù)。

本發(fā)明提出一種隨機噪聲環(huán)境下基于對偶模態(tài)方程的動響應(yīng)分析方法，包括如下步驟：（１）將聲固耦合系統(tǒng)中的結(jié)構(gòu)和聲腔劃分成不同的子系統(tǒng)；（２）計算結(jié)構(gòu)子系統(tǒng)和聲腔子系統(tǒng)的模態(tài)；（３）計算相鄰子系統(tǒng)中模態(tài)間的耦合參數(shù)；（４）建立耦合系統(tǒng)的對偶模態(tài)方程；（５）通過前置處理，獲得隨機載荷作用下，子系統(tǒng)模態(tài)上受到的廣義力載荷的互功率譜；（６）計算對偶模態(tài)方程，獲得所有模態(tài)的參與因子的互功率譜；（７）通過模態(tài)疊加，計算系統(tǒng)隨機聲固耦合響應(yīng)。本發(fā)明提供的隨機動響應(yīng)分析方法，是一種基于對偶模態(tài)方程的隨機噪聲環(huán)境下動響應(yīng)分析方法，該方法把系統(tǒng)劃分成連續(xù)耦合的子系統(tǒng)，并用有限頻帶內(nèi)的子系統(tǒng)模態(tài)描述系統(tǒng)的隨機振動，該方法的分析效率高于傳統(tǒng)有限元法。

近年來已經(jīng)建立了基于故障字典，模糊理論，專家系統(tǒng)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支持向量機，信息融合，小波分析，粒子群等各種技術(shù)的不同故障診斷方法，并在模擬電路的實際檢驗中取得了良好的效果。然而，電路從正常到故障之間存在中間過渡狀態(tài)，怎樣定義這個中間狀態(tài)以及其對電路有怎樣的影響，如何準確描述這種影響，通過查閱文獻，到目前為止還沒有一種合理的方法能夠解決這個問題。

本發(fā)明公開了一種基于形態(tài)分量分析的外輻射源雷達風場雜波抑制方法，利用雷達接收回波中目標 信號與風場雜波具有不同的形態(tài)特性，且都可在相應(yīng)的變換域進行稀疏表示，從而可利用形態(tài)分量分析 的方法對信號進行分離；本發(fā)明的方法使風場雜波得到較好抑制，同時具有穩(wěn)定性好、計算簡便等優(yōu)點， 提高了外輻射源雷達目標檢測性能。 

1.依據(jù)海河實際土質(zhì)條件，提出了基槽水下開挖下部和上部坡率建議值；2.提出了適合濱海軟土地層特性的水下開挖法及合理的超挖值；3.提出了適合海河沉管隧道的水下邊坡檢測要求和減少基底回淤的施工措施；4.通過應(yīng)力路徑試驗方法，進行模擬基坑開挖時主動區(qū)側(cè)向卸荷試驗（DEP）和固結(jié)試驗，得到主動區(qū)卸荷狀態(tài)下土的強度參數(shù)；5.編制了天津市地方標準《內(nèi)河沉管法隧道設(shè)計、施工及驗收規(guī)范》DB/T29-219-2013。  在海河下游軟土地層環(huán)境下，針對內(nèi)河沉管沉放過程中存在的技術(shù)難題，形成了對沉

傳統(tǒng)熒光材料與磁性（多為黑色）指紋粉末結(jié)合后通常會導(dǎo)致熒光猝滅，而利用 AIE 材料聚集態(tài)下熒光亮度的高特性，與黑色磁粉復(fù)合后不但信號不受背景干擾，還能實現(xiàn)在日光和紫外光下的雙重顯色，獲得高分辨的指紋多級結(jié)構(gòu)信息。為了適應(yīng)南方潮濕天氣，本團隊進一步開發(fā)了指紋噴現(xiàn)液，可在更復(fù)雜環(huán)境和背底下進行微弱指紋識別。該技術(shù)已在公安機關(guān)試用推廣，成功協(xié)助偵破多起惡性案件。 同時，利用本團隊自主開發(fā)的智能指紋對比分析儀，能夠快速讀取通過 AIE 雙模輸出的指紋信息，并與相關(guān)數(shù)據(jù)庫人員進行對比， 進而展示現(xiàn)役人員的準確信息。該技術(shù)還可結(jié)合目前的云端技術(shù)與監(jiān)控圖像識別系統(tǒng)，快速確認疑似人員的移動路徑，實現(xiàn)采集- 識別-監(jiān)控-追捕無縫對接。