地下水管漏水普遍,造成水资源和经济损失。有效的漏水探测技术缺乏,尤其因供水管道埋设在地下,难以及时发现漏水。长波极化SAR信号穿透能力强,可记录次地表含水量信息,为漏水探测提供了新机遇。本研究利用SAOCOM数据,通过Singh七分量极...地下水管漏水普遍,造成水资源和经济损失。有效的漏水探测技术缺乏,尤其因供水管道埋设在地下,难以及时发现漏水。长波极化SAR信号穿透能力强,可记录次地表含水量信息,为漏水探测提供了新机遇。本研究利用SAOCOM数据,通过Singh七分量极化分解方法提取城区地表散射能量,结合地面实测数据,训练了随机森林、多层感知机和XGBoost三种机器学习模型预测漏点。最后构建集成模型,通过投票机制提高漏点检测准确性,准确率达81.20%。通过DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)密度聚类方法优化预测结果,将潜在漏点减少至1 265个,发现所有真实漏点均位于疑似漏点的150 m缓冲区内。本研究展示了利用PolSAR数据结合机器学习技术在城市水管漏损检测中的潜力,并为未来相关研究提供了有价值的方法和经验。展开更多
该研究以不同年份(0~10年)浓酱兼香型白酒为研究对象,通过单因素试验对液液萃取(LLE)前处理条件进行优化后,通过气相色谱-质谱联用(GC-MS)技术对其挥发性风味成分进行检测,并结合香气活力值(OAV),利用主成分分析(PCA)分析不同年份浓酱...该研究以不同年份(0~10年)浓酱兼香型白酒为研究对象,通过单因素试验对液液萃取(LLE)前处理条件进行优化后,通过气相色谱-质谱联用(GC-MS)技术对其挥发性风味成分进行检测,并结合香气活力值(OAV),利用主成分分析(PCA)分析不同年份浓酱兼香型白酒挥发性风味物质的变化规律。结果表明,最佳LLE条件为添加75 g NaCl,采用二氯甲烷萃取3次,每次萃取5 min。从不同年份浓酱兼香型白酒中共鉴定出65种挥发性风味物质,包括醇类12种、醛类6种、酸类9种、酮类3种、酯类31种、其他类4种。PCA可有效区分不同年份酒样挥发性风味的差异,己酸乙酯、辛酸乙酯、丁酸乙酯、苯乙酸乙酯、3-苯丙酸乙酯等14种挥发性风味成分为0~1年酒样主要风味影响组分,十六酸乙酯、丁酸、己酸为2~4年酒样的主要风味影响组分,丁酸为5年和7年酒样的主要风味影响组分,己酸为6年和9~10年酒样的主要风味影响组分,异丁酸乙酯为8年酒样的主要风味影响组分。展开更多
文摘地下水管漏水普遍,造成水资源和经济损失。有效的漏水探测技术缺乏,尤其因供水管道埋设在地下,难以及时发现漏水。长波极化SAR信号穿透能力强,可记录次地表含水量信息,为漏水探测提供了新机遇。本研究利用SAOCOM数据,通过Singh七分量极化分解方法提取城区地表散射能量,结合地面实测数据,训练了随机森林、多层感知机和XGBoost三种机器学习模型预测漏点。最后构建集成模型,通过投票机制提高漏点检测准确性,准确率达81.20%。通过DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)密度聚类方法优化预测结果,将潜在漏点减少至1 265个,发现所有真实漏点均位于疑似漏点的150 m缓冲区内。本研究展示了利用PolSAR数据结合机器学习技术在城市水管漏损检测中的潜力,并为未来相关研究提供了有价值的方法和经验。
文摘该研究以不同年份(0~10年)浓酱兼香型白酒为研究对象,通过单因素试验对液液萃取(LLE)前处理条件进行优化后,通过气相色谱-质谱联用(GC-MS)技术对其挥发性风味成分进行检测,并结合香气活力值(OAV),利用主成分分析(PCA)分析不同年份浓酱兼香型白酒挥发性风味物质的变化规律。结果表明,最佳LLE条件为添加75 g NaCl,采用二氯甲烷萃取3次,每次萃取5 min。从不同年份浓酱兼香型白酒中共鉴定出65种挥发性风味物质,包括醇类12种、醛类6种、酸类9种、酮类3种、酯类31种、其他类4种。PCA可有效区分不同年份酒样挥发性风味的差异,己酸乙酯、辛酸乙酯、丁酸乙酯、苯乙酸乙酯、3-苯丙酸乙酯等14种挥发性风味成分为0~1年酒样主要风味影响组分,十六酸乙酯、丁酸、己酸为2~4年酒样的主要风味影响组分,丁酸为5年和7年酒样的主要风味影响组分,己酸为6年和9~10年酒样的主要风味影响组分,异丁酸乙酯为8年酒样的主要风味影响组分。
