XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System瞬态数据
人工智能
可以通过观察相关参数的值/变化来识别特定事件。为此，从相应的紧急操作程序 (EOP) 中选择了大约 45 个 COIS 信号，用于识别 PHWR 中的 LOCA 和 MSLB 场景。使用 RELAP5[2] 和 CONTRAN[3] 热工水力代码生成了与反应堆堆芯和 PHT 有关的时间相关瞬态数据。文献中有许多线性和非线性模式识别技术[4]。然而，ANN 是解决涉及大量输入信号和输出事件的复杂问题的最广泛使用的机器学习技术之一。神经网络的一般特征是能够在经过充分训练后快速识别复杂系统的各种条件或状态。最终的 ANN 模型已与诊断系统集成，该系统提供有关瞬态变化的最合适信息，并协助操作员采取纠正措施以缓解事故状况。当前版本的诊断系统能够识别 220MWe PHWR 中的 33 种 LOCA 和 18 种 MSLB 场景。
气候变化如何影响格陵兰冰盖表面的质量平衡？
摘要。鉴于冰盖的响应时间较长，对格陵兰冰盖的模拟通常超出了可用的输入气候数据，因此无法可靠地模拟地表质量平衡背后的快速过程。众所周知，强反馈过程会使质量平衡对年际和年内变化敏感。即使使用气候模型进行模拟，也并不总能覆盖整个感兴趣的时期，这促使我们使用相对粗糙的气候重建或时间插值方法来弥补这些差距。然而，这两种方法通常只提供气候平均值的信息，而不提供变化信息。我们使用 BErgen 雪模拟器研究这种简化如何影响地表质量平衡。该模型使用相同的大气气候学但不同的合成变化运行了长达 500 年。虽然年际变化对格陵兰冰盖表面质量平衡的影响不到 5%，但如果使用每日气候学而忽略年内变化，则会导致质量平衡发生 40% 的变化。将总体影响分解为不同输入变量的贡献，最大的贡献者是降水，其次是温度。使用每日气候学，每天少量的降雪会高估反照率，从而高估表面质量平衡 (SMB)。我们提出了一种修正方法，重新捕捉间歇性降水的影响，将 SMB 的高估降低到 15%-25%。我们得出结论，格陵兰岛表面质量和能量平衡的模拟应该在瞬态气候下进行，特别是对于使用瞬态数据校准的模型。