一、码头检测、评估的现状与发展（论文文献综述）
广州市人民政府[1]（2021）在《广州市人民政府关于印发广州市“三线一单”生态环境分区管控方案的通知》文中认为广州市人民政府文件穗府规[2021]4号各区人民政府,市政府各部门、各直属机构:现将《广州市"三线一单"生态环境分区管控方案》印发给你们,请认真贯彻执行。执行过程中遇到的问题,请径向市生态环境局反映。2021年6月25日广州市"三线一单"生态环境分区管控方案为贯彻中共中央、国务院关于全面加强生态环境保护坚决打好污染防治攻坚战的决策部署,加快推进广州市"生态保护红线、环境质量底线、资源利用上线和生态环境准入清单"（以下简称"三线一单"）落地,实施生态环境分区管控,
廖德华,杨董为[2]（2021）在《广西某高桩码头原位荷载试验研究》文中研究指明原位荷载试验是检测评估老旧码头使用状况最直接的方法。文章结合广西某高桩码头,选取特征受力梁段截面,通过原位荷载试验的方法,得出了试验梁段整体位移、截面挠度、应变结果。分析结果表明:试验梁段整体位移,截面应变、挠度均小于理论计算值,结构整体处于线弹性工作状态;试验梁段实际承载能力、整体刚度、强度满足设计荷载正常使用的要求,具有一定的安全富余。
廖德华,潘新恩,张建球,李祖照[3]（2021）在《工程建设资料缺失的在役高桩码头结构检测评估》文中研究指明针对工程建设资料缺失的在役高桩码头结构检测评估问题,结合工程实例,采用常规检测项目和基桩完整性检测与结构荷载试验等非常规检测项目相结合的方法,查明码头结构现状性能和评定码头结构安全等级,从而达到检测评估的目的。结果表明,常规检测项目和非常规检测项目相结合的方法在在役高桩码头结构检测评估中的应用取得良好效果。建议在高桩码头交工检测、竣工检测和定期检测中增加结构静力荷载试验,并对在役高桩码头进行基桩完整性核查。
许宁[4]（2021）在《潮州港扩建货运码头工程（复工）旧码头改造及施工控制》文中研究表明以潮州港扩建货运码头工程（复工）工程旧码头为满足现行规范要求采取的相关工程措施为例,在综合分析码头改造的经济效益、技术效益、运营需要及施工工期等方面,结合旧规范和现行规范的相关要求、码头检测检验结果,阐述了对旧码头段采取的工程方案选择和施工控制措施,可为类似工程提供相关经验。
李泽明[5]（2021）在《基于深度学习和空间分析的港口识别方法研究》文中提出港口作为水陆之间交通的枢纽节点,不仅是进出口贸易中工农业产品物资的集散地,还是战争中的补给处,在经济、军事上都有很重要的作用。由于港口形状多样、特征复杂,基于遥感影像进行港口自动识别十分困难。针对港口难以自动识别的问题,本文采用在高分辨率光学遥感影像上使用深度学习和地理空间分析相结合的策略识别港口。首先,本文分析了港口的要素组成,并据此构建了一种船舶-码头-港口递进式识别模型。设计了先通过对在遥感影像上特征最为显着的有船舶停靠的码头进行图案识别,再根据码头组成港口海域基本形状的先验知识,使用空间聚类和热点分析算法对港口区域进行综合判别的识别方案。其次,使用常见的遥感有船码头数据集对三种主流的深度学习目标识别算法Faster R-CNN、YOLO v3、SSD进行训练,生成了有船码头识别模型。应用测试数据对模型进行了识别对比,根据精度均值指标对其进行评估,结果表明YOLO v3更适用于有船码头的识别,确定了码头识别算法。之后,针对现有遥感有船码头样本数据量少的问题,收集并标注了大量码头样本,构建了有船舶停靠的码头样本数据集。根据码头影像特点制定了以旋转、翻转和放缩的方式进行样本增广的策略,提高YOLO v3模型的泛化能力,使模型在测试集上的精度均值达到了 93.07%。再针对大幅遥感影像的识别困难问题,研究了基于YOLO v3与滑窗识别策略的码头识别模型。通过非极大值抑制算法增强了模型的多尺度识别能力,使模型的准确率提升了 13.69%,召回率提升了34.74%。面向码头识别在实际应用中面对复杂情况时漏检和误判的情况,选取日本沿岸港口码头作为实验区,沿海岸线使用谷歌瓦片拼接识别所用遥感图像。并在识别后获取影像底层特征回归出码头类别和像素坐标。最后,将码头点位转化为地理坐标,使用Getis-Ord Gi*统计指数进行热点分析,并利用经典的密度聚类方法,从空间分析的角度实现了对港口范围的提取。通过对实验区的识别对比验证,改进后模型对港口港池识别的比例达到82.79%。
徐洲,吴晓东,徐小梅,何晓宇[6]（2020）在《舟山港域码头结构物的检测与评估》文中进行了进一步梳理随着港口事业的快速发展,遗留了不少审批程序不齐全、建设期间无质监介入的老旧码头,因此既有码头安全使用及维护至关重要。本文针对舟山港域既有结构物安全使用问题,通过码头在使用和维护过程中各种检测发现的问题表现,对码头主体结构、附属设施的功能性状进行技术状态等级评估,并形成适用于舟山港域码头结构物的评测方法,为舟山港域码头监管部门对老旧码头的维护、评估等管理工作提供参考。
王开伟[7]（2020）在《原油码头油气回收系统分析与研究》文中进行了进一步梳理近30年以来,我国原油消费量和进口量逐年攀升,2019年进口原油超过5亿吨（5.06亿吨）。油轮是我国原油进口和转运的主要运输工具。在原油装卸时,尤其是原油码头装船作业过程中,有大量油气挥发至空气中,不仅造成严重环境污染,油品挥发损耗还导致巨大能源浪费,同时挥发油气还存在一定安全隐患。以世界第一大港宁波舟山港定海港区某油品转运企业为例,研究原油码头油气回收系统。该企业是国家大型央企控股下属单位,每年储存并中转数千万吨石油及石化产品,各类油品码头吞吐量超过3000万吨/年,其中各种原油装船量超过1000万吨/年,是我国石化仓储企业的典型代表。前期,由于缺少原油码头油气回收系统,装船作业过程中船舱油气直接排放进入大气,年排气量估计超过1200万立方米,不仅浪费了能源,更造成了环境污染。原油码头装船油气回收是我国沿海港口一个亟待解决的技术难题。研究并安装原油码头油气回收系统,不仅可以满足环保要求,从而减少挥发油气排放和挥发性有机化合物（Volatile Organic Compounds,VOCs）无组织排放,回收的油气经过处理后还可以作为锅炉燃料使用,产生良好的环保和经济效益。因此,原油码头油气回收系统的研究具有重要现实意义和必要性。通过查阅大量文献,实地调研和分析国内外油气回收系统现状,结合本研究所在企业原油装卸作业工艺流程、原油性质、原油进口及中转数量等实际情况,选择代表性原油并对其油气成分谱进行分析,获得了 SOUTHPARS、SU TU DEN、DAR BLEND和SARIR四种典型原油装船过程中船舱油气组成的数据,为油气回收系统研究提供了不可或缺的基础数据。在分析代表性原油成分谱的基础上,提出了五种原油码头装船油气回收工艺,分别为:火炬燃烧工艺、缓冲罐+焚烧炉燃烧产蒸汽工艺、多级活性炭富集油气+锅炉燃烧产蒸汽工艺、多级活性炭富集油气+焚烧炉燃烧产蒸汽工艺和多级活性炭富集油气+油气存储与监测+锅炉燃烧产蒸汽工艺。为确定最优工艺方案,一方面,结合企业实际对不同工艺的优势和劣势进行定性分析;另一方面,利用层次分析法和模糊综合评价法相结合的方式对不同油气回收工艺进行定量评价。通过综合评价,确定了多级活性炭富集油气+油气存储与监测+锅炉燃烧产蒸汽工艺为适合企业实际的最优方案。在原油码头油气回收系统建设过程中,本研究引进国外先进设备和相关技术,结合所在企业实际进行改进创新,通过引进吸收和自主创新相结合的方式完成了我国第一套原油码头油气回收系统建设。该原油码头油气回收系统的研究和应用具有显着效果,对于我国原油码头装船过程中VOCs的减排具有突出贡献,每年可以减少约570吨至760吨的VOCs排放,可将全国原油码头装船的VOCs排放量降低约1.2%。同时,结合该原油码头油气回收系统运行实际情况,本文总结了油气回收系统工艺、工程建设、运营管理等方面经验,为我国原油码头油气回收系统建设和运行提供了借鉴和参考。
王君[8]（2020）在《海岸带典型用海地物遥感监测与时空演变分析》文中认为海岸带是对物理化学、生物、形态过程做出反应的敏感区域,由于海岸带区域覆盖范围广、变化速度快,导致对该区域的长时间监测和管理具有很大的挑战性。同时,因为其特殊的地理位置及丰富的自然资源,所以极易受到人类化（如城市化、工业化、农业和海水养殖）和气候变化（如河流排放、海浪、海平面上升）的影响,这些变化直接或间接地影响着人类生活的质量和生态环境的稳定性,因此受到各国学者、管理者与决策者的密切关注。受人类活动和气候变化影响较为强烈的典型用海地物主要包括海岸线和海水养殖区。海岸带作为人类活动密集的场所,其频繁的经济和贸易活动导致海岸线功能类型发生变化,同时,人口增长带来的食物需求的增大促进了海水养殖业的迅速发展。因此,亟需对海岸带典型用海地物进行遥感监测,深入研究监测的方法并进行时空演变分析。该研究是有效保护海岸带资源,科学管理海岸带生态环境、海岸带经济以及海岸可持续发展的前提与基础。本文在分析利用不同遥感技术手段对海岸带区域典型用海地物开展调查和监测分析的优缺点基础上,对海岸带典型用海地物的自动提取方法开展了一系列关键技术研究,然后将提取方法分别应用于不同研究区进行检验,并将其进行时空机理分析,实现了海岸带典型用海地物时序信息提取及时空分析的系统研究。本文的主要研究结论如下:（1）针对目前海岸线特征存在模糊性、不同环境背景下海岸线特征表现复杂等问题,本文提出了一种基于面向对象的海岸线自动提取与属性分类思想。该方法通过海岸线提取和海岸线周边面状用地类型分类,将线面进行结合,实现海岸线自动分段及其属性的判别。实验结果表明,基于随机样本和实测数据,本文方法提取的海岸线位置精度可达到87%以上,且分类的总体精度可以达到84%以上。该方法在参数设置和属性分类方面有了极大的简化,有利于解译者的操作,且鲁棒性较强。（2）针对目前复杂海水背景下海水养殖区存在特征不明显,提取困难的问题,本文提出了一种融合边缘特征的面向对象海水养殖区提取方法。该方法利用浮筏养殖区目标叶绿素浓度较高的特点,将基于分割的图像解译思路和基于人眼视觉显着机理相结合,充分利用海水养殖区边界在15-30米的中分辨率影像中较为清晰的特点,进一步提高海水养殖区域的提取精度。定量评价结果表明,在海水背景单一时本文方法的F-Measure值达到95%左右;在海水背景复杂时本文方法的F-Measure值较OBVS-NDVI方法提高10个百分点左右,证明了本文所提方法的鲁棒性。（3）基于上述海岸线自动提取及分类方法研究,以印度尼西亚研究区为例,开展了该区域28年间海岸线不同类型的时空演变格局分析研究,解决了印度尼西亚群岛国家长时序海岸线时空演变信息空缺的问题。从海岸线利用度指数、海陆格局面积指数、等级分割角度综合分析海岸线的空间格局变化和开发利于程度。结果表明:在全国尺度上,28年间印度尼西亚海岸线总长度呈增加趋势,主要表现为人工岸线的增长;在岛屿尺度上,海岸线开发利用度上涨最大的岛屿是加里曼丹岛,其开发利用的形式是以牺牲红树林岸线为代价;在省级尺度上,海岸线开发利用度变化最大的省份是南苏门答腊省,开发利用度指数从1900年的100提升到2018年的266.43;印度尼西亚海岸线陆海格局变化趋势主要是向海扩张,其中,廖内省陆地面积的扩张规模最为显着,增加约177.73km2,占全国陆地增加总面积的23.08%,西爪哇省的海水侵蚀最为严重。通过结合同期的人口、经济等数据分析发现,地形因素是该区域人工海岸线不断增长及发展的主要约束条件。（4）基于上述海水养殖区自动提取方法研究,开展了中国渤海-黄海区域1990-2018年间海水养殖区遥感提取与监测研究,解决了中国渤海-黄海区域长时序海水养殖区制图分析信息空缺的问题。从土地利用动态度、重心迁移、欧氏距离角度综合分析海水养殖区的演变轨迹、格局变化及开发利用程度。结果表明:1990-2018年期间,中国渤海-黄海区域不同省份的海水养殖区面积均呈增长趋势,其中增长速度最快的省份为江苏省,增加面积为520.34km2;海水养殖区面积重心迁移的距离从大到小排列为江苏省、辽宁省、山东省,其中江苏省迁移距离最大,为48.78km;探讨海水养殖区时空变化的原因发现,各时期海水养殖区分布变化主要受当地政策和经济发展双重因素的制约。（5）通过研究海岸线和海水养殖区的时空演变特征,利用GIS技术将海岸带典型用海地物同海域功能政策管理进行叠加分析,解决了政策管理制定与监督中缺乏基础数据支持、理论与实践相结合困难的问题。结果表明:1990-2018年期间,印度尼西亚区域严格保护岸段的百分比由74.05%下降至67.95%,下降了6个百分点,长度减少了4997.47km,因此对印度尼西亚岛屿海岸线划分不同保护等级并监测,将有助于海岸线的管理和控制。对山东省海洋功能区政策的评估发现,海洋功能区划的颁布对农渔业区海水养殖的发展有一定的促进作用,但是在监测期间也发现了一些与政府规划不一致的区域,其中港口航运区域和海洋保护区域是海水养殖扩展的主要区域,同时,本文发现研究区存在海水养殖区与旅游相结合的海洋复合功能现象。
林艺舒[9]（2020）在《基于AIS和海洋公开数据的油码头作业效率与法律风险评估研究》文中认为随着经济的发展,我国原油进口量与日俱增。其中,除了少部分原油通过管道运输,超过90%的原油需要通过油码头进行转运。与此同时,在油码头作业的油轮数量不断增加且油轮类型趋于大型化。这对油码头的作业效率和作业安全提出了更高的要求。因此,油码头的作业效率及风险评估问题备受关注。目前,国内外关于油码头作业效率及风险评估的研究都需要依赖于港口和船舶公司的所提供的装卸事件信息,这使得评估结果不够客观。另外,现有研究对于油码头作业效率的评估过于宏观,这不利于对码头的作业效率进行深入的评估和分析。且缺乏法律视角下的油码头作业风险评估的相关研究。针对这些问题,本文基于自动识别系统（Automatic Identification System,AIS）数据及海洋公开数据,构建码头装卸事件智能识别模型为油码头的作业效率与风险评估提供客观的装卸事件信息。在此基础上,本文构建了油码头微观作业效率指标估算模型和法律视角下的油码头作业风险评估模型。主要取得以下成果:（1）本文利用AIS数据及海洋公开数据,提出一种实时、客观和智能的装卸事件识别方法。首先,基于二步聚类法从码头装卸区域识别出静止事件。然后,基于SVM分类法从静止事件中提取出装卸事件。该方法不仅能识别出目标码头在指定时间内的所有装卸事件的数量,还可以提取出装卸船舶的海事移动服务识别号、船长、船宽、装卸事件的终止时间戳、靠泊时间和作业泊位。本文以广州的一个油码头为例开展了应用研究,研究结果表明装卸事件识别模型的精准度达到99%,召回率达到96%。且装卸事件的靠泊和离泊时间戳的识别误差不超过1小时。精准的识别结果不仅可用于挖掘潜在的非法作业船舶和经常失信的船舶,还可用于监控船舶是否按规定的安全时间进出码头。从而助力于危险品运输监管和港口调度计划优化。（2）本文选取船流量、泊位利用率与泊位分配率、装卸速度和吞吐量作为油码头的微观作业效率评估指标。借助海洋公开数据,本文首先通过构建船舶载重吨的回归模型和船舶吨级的KNN（K-Nearest Neighbor）分类模型对船舶吨级进行分类,从而确定每个装卸事件的装卸速度范围;然后,本文构建用于装卸量估算的曲线规划模型,求解出各个装卸事件的装卸速度、装卸时间和装卸量;最后,从装卸事件识别、船舶吨级分类与装卸量估算结果中提取出油码头的微观作业效率指标。通过实例验证,船舶吨级分类的准确率为86.94%,年装卸量的相对误差小于0.94%。精准的装卸事件识别、船舶吨级分类及装卸量估计结果保证了这四个作业效率指标提取结果的精准性。客观、精准和微观的油码头作业效率指标估算结果可以为油码头船舶调度、作业安排和泊位升级改造提供科学的理论;为船舶公司选择更合适的码头提供客观的依据;为交通管理部门监管危险品物流提供理论参考和借鉴。（3）从法律的角度出发,本文推出一种可以定量评估油码头作业过程中企业所应承担的民事责任风险和刑事责任风险的模型。由于民事责任风险与刑事责任风险是由事故概率、实际赔偿金额、总经济损失和伤亡人数所决定的。因此,本模型首先确定油码头作业的主要事故场景（包括装卸机械爆裂和船体破损所导致的溢油场景）,并借助装卸事件信息计算出各个场景的溢油概率;然后,基于情景分析法估算出各个溢油场景的溢油量。通过收集我国沿海水上溢油事故数据,推导出实际赔偿金额和总经济损失关于溢油量的对数线性回归模型。并通过溢油量,推导出各个场景的伤亡人数、实际赔偿金额和总经济损失;最后,本文根据估算出来的各个场景的溢油概率、溢油量、实际赔偿金额、总经济损失和伤亡人数,评估油码头作业过程中油码头和船东各自应该承担的民事责任风险和刑事责任风险。结合实例,为油码头和船东提出减少溢油事故,进而减少民事责任风险和规避刑事责任风险的方法。研究结果还有助于防止海洋污染相关法规的完善。上述研究成果不仅丰富了油码头作业效率与风险评估的内容,而且为政府监管危险品物流和油码头风险提供了重要的理论参考和借鉴;为船舶公司根据不同需求选择更合适的油码头、减少作业风险提供更客观的参考;为油码头的提高作业效率、控制作业风险提供了科学依据。
杨宜佳[10]（2020）在《铁水联运港站“船舶-班列”作业组织协同优化》文中研究指明随着综合交通运输体系的逐步完善和“一带一路”重大倡议的提出,多式联运已成为我国货物运输发展的必然趋势,铁水联运依靠低成本、大运量、衔接便利、安全可靠等优势成为多式联运体系的重要环节,同时,我国经济的“新常态”发展对交通运输总体能耗提出了新要求。铁水转运的作业时效性、有效衔接度、和高效低能耗发展更是未来我国交通运输调整结构、转型赋能的重点方向。集装箱铁水联运港站作为联运体系中的重要节点,其内部作业组织和调度水平影响整个联运系统的运输组织和周转效率,并对港站运营过程中的能耗产生较大影响。因此,合理有效的组织铁水联运港站内“船舶-班列”装卸作业以及箱流周转,进行车船联动下的作业组织协同优化,对于提高港站联运服务水平、提升作业效率和能耗效率具有重要意义。本论文以铁水联运港站的集装箱装卸作业组织与班列运输组织为研究对象,通过分析集装箱流在船舶与列车间的转运衔接机理,结合不同情景下的港站实际运营需求,对集装箱在车船间的装卸转运作业计划和班列疏运组织衔接方案进行研究。主要研究内容如下:（1）铁水联运港站“船舶-班列”作业组织协同优化理论框架。系统分析了我国港口开展集装箱铁水联运的发展基础、关键要素、必要条件及技术难点,针对亟需破解的“车船”间装卸转运协同作业与“最后一公里”集疏运接驳难题,界定适用于港站铁水联运发展的作业场景、作业计划和运营目标,提出港站车船联动下作业组织优化的三个核心问题,从铁水联运能力协调的角度,构建铁水联运港站“船舶-班列”作业组织协同优化总体理论框架。（2）船舶到港下的铁水联运装卸设备集成调度优化。在总体框架下,分步解析船舶到港下的铁水联运“船舶-班列”进口箱流的转运作业机理,即集装箱从到港卸船作业至列车装车作业的装卸转运过程,以“泊位岸边起重机-集装箱卡车-正面吊运机”为主要装卸工艺,研究进口联运箱在密集装卸作业下的多阶段设备集成调度问题。考虑港站的不同运营需求,分析设备作业效率与能耗效率的耦合机理,以最小化全部联运箱作业完工时间和设备总体能耗为目标,构建面向高能效运营的设备集成调度优化模型,设计基于遗传算法的混合优化算法求解,通过算例分析验证模型和算法的有效性。（3）列车到港下的设备调度与堆位分配协同优化。在总体框架下,分步解析列车到港下的铁水联运“班列-船舶”进、出口箱流的转运作业机理,即集装箱在港站陆侧铁路作业区至联运箱堆场间的装卸转运过程,以“铁路轨道门吊-自动升降机-堆场门吊”为主要装卸工艺,研究列车双向同步装卸作业下的设备调度与堆位分配协同优化问题。考虑不同运营需求,以最小化全部联运箱作业完工时间和设备总体能耗为目标,实现出口联运箱在堆场的堆位分配,构建面向高能效运营的设备调度与堆位分配的混合整数规划模型。设计基于遗传算法的启发式规则算法求解,通过算例实验对模型和算法进行验证。（4）班列开行组织下的“车船”衔接作业组织优化。在总体框架下,针对联运箱流在到港船舶、列车间的铁水转运衔接整体过程,分析箱流从海运转向陆运的铁水联运“无缝衔接”作业组织机理,在时空资源配置视角下,提出铁水联运班列疏运组织计划的编制方法。基于到港箱流在堆场堆存箱量的动态变化和不同去向,考虑车船衔接下班列开行组织的基本要求及关键要素,从开行时间、区段、频率和编组内容方面对疏港班列的运输组织方案进行编制。考虑班列开行条件约束、港站能力约束、箱流平衡约束等,构建以最小化在港堆存箱流的总箱时为目标的“车船”衔接疏运组织优化模型,设计启发式规则算法,得到班列开行计划,并制定评价指标体系,评估班列疏港组织下的港站铁水联运衔接效果。
二、码头检测、评估的现状与发展（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、码头检测、评估的现状与发展（论文提纲范文）
（2）广西某高桩码头原位荷载试验研究（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 试验概况 |
| 1.1 工程概况 |
| 1.2 试验方案 |
| 1.2.1 试验荷载 |
| 1.2.2 试验参数 |
| 1.2.3 试验方法 |
| 2 试验结果分析 |
| 2.1 试验梁段整体位移结果分析 |
| 2.2 试验梁段挠度结果分析 |
| 2.3 试验梁段应变结果分析 |
| 2.4 结构承载力评估 |
| 3 结语 |
（3）工程建设资料缺失的在役高桩码头结构检测评估（论文提纲范文）
| 1 在役码头检测评估现状 |
| 2 码头检测评估流程及内容 |
| 2.1 在役高桩码头结构检测评估的一般流程 |
| 2.2 码头检测评估的主要内容 |
| 3 工程实例分析 |
| 3.1 工程概况 |
| 3.2 工程存在的主要问题 |
| 3.3 常规检测项目 |
| 3.4 非常规检测项目 |
| 3.4.1 非隐蔽构件外观尺寸及构件间距符合性检测 |
| 3.4.2 主要构件受力钢筋剔凿验证 |
| 3.4.3 基桩完整性检测 |
| 3.4.4 基桩入岩深度推定 |
| 3.4.5 码头结构荷载试验 |
| 4 结语 |
（4）潮州港扩建货运码头工程（复工）旧码头改造及施工控制（论文提纲范文）
| 1 项目概况 |
| 2 旧码头结构 |
| 2.1 结构检测及加固改造 |
| 2.2 旧码头现场实测情况 |
| 3 工程措施方案比选 |
| 3.1 方案一：维持旧码头结构现状 |
| 3.1.1 靠泊船型吃水限制 |
| 3.1.2 码头面荷载限制 |
| 3.1.3 解决底板耐久性问题 |
| 3.2 方案二：拆除改造方案 |
| 3.2.1 临近滚装码头的衔接处理 |
| 3.2.2 解决底板耐久性问题 |
| 3.3 两种工程措施方案比较 |
| 4 拆除改造方案施工管理控制 |
| 4.1 施工工艺流程 |
| 4.2 主要施工工序及注意事项 |
| 4.2.1 旧胸墙凿除及方块后侧填料清除 |
| 4.2.2 方块前淤泥清除 |
| 4.2.3 方块内块石和倒滤井清理 |
| 4.2.4 方块移除和安装 |
| 4.2.5 方块内浇筑混凝土 |
| 5 结语 |
（5）基于深度学习和空间分析的港口识别方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究概况 |
| 1.4 论文的主要研究内容 |
| 1.5 本文组织结构 |
| 第二章 码头深度学习识别算法性能分析 |
| 2.1 卷积神经网络目标识别分类 |
| 2.2 主流算法介绍 |
| 2.3 数据集及算法训练 |
| 2.4 实验对比分析 |
| 第三章 基于YOLO v3与滑窗识别策略的码头识别模型 |
| 3.1 港口组成与码头分类 |
| 3.2 基于滑动窗口的多尺度YOLO v3网络 |
| 3.3 码头数据集及模型训练 |
| 3.4 模型测试及分析 |
| 第四章 日本码头识别实验与分析 |
| 4.1 实验区与数据 |
| 4.2 码头识别实验 |
| 4.3 码头识别结果分析 |
| 第五章 基于空间分析的日本港口识别与分析 |
| 5.1 聚类分析、热点分析概述 |
| 5.2 热点分析对比实验 |
| 5.3 聚类分析对比实验 |
| 5.4 讨论分析 |
| 第六章 结论 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 局限与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A (硕士期间取得的成果) |
（6）舟山港域码头结构物的检测与评估（论文提纲范文）
| 1 舟山港域码头结构特点 |
| 2 码头主体结构使用与维护质量评估 |
| (1)结构耐久性状态。 |
| (2)结构承载力状态。 |
| 3 码头附属设施使用与维护质量评估 |
| 4 结论 |
（7）原油码头油气回收系统分析与研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究内容 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 我国原油进口情况 |
| 2.2 油品挥发概况 |
| 2.2.1 油品挥发及危害 |
| 2.2.2 原油挥发 |
| 2.3 港口油气污染防治政策法规 |
| 2.3.1 国际港口油气污染防治政策法规 |
| 2.3.2 国内港口油气污染防治政策法规 |
| 2.4 油气回收系统发展 |
| 2.4.1 国外油气回收系统概况 |
| 2.4.2 我国油气回收系统发展 |
| 2.5 原油分类及挥发组分 |
| 2.5.1 原油分类 |
| 2.5.2 原油挥发组分概况 |
| 2.5.3 原油挥发组分小结 |
| 2.6 油气回收技术路线 |
| 2.6.1 冷凝法油气回收技术路线 |
| 2.6.2 吸附法油气回收技术路线 |
| 2.6.3 吸收法油气回收技术路线 |
| 2.6.4 膜分离法油气回收技术路线 |
| 3 本研究所在企业概况 |
| 3.1 本研究所在企业配备原油码头油气回收系统的必要性 |
| 3.2 本研究所在企业原油码头及库区整体情况 |
| 3.3 本研究所在企业原油码头中转油品及靠泊船舶情况 |
| 3.4 本研究所在企业原油进出工艺流程概况 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 原油码头油气排放检测与分析 |
| 4.1 油气检测分析器材与方法 |
| 4.1.1 油气样品采集 |
| 4.1.2 油气测定标准与器材 |
| 4.1.3 油气测定方法与条件 |
| 4.2 代表性原油挥发油气检测与分析 |
| 4.2.1 研究目的 |
| 4.2.2 代表性原油挥发油气组分及含量 |
| 4.3 原油码头装船油气排放检测与分析 |
| 4.3.1 研究目的 |
| 4.3.2 原油码头装船油气总烃含量检测 |
| 4.3.3 原油码头装船油气苯系物检测与分析 |
| 4.3.4 原油码头装船油气低级烷烃与低级烯烃检测与分析 |
| 4.3.5 原油装船油气硫化物、氮、氧检测与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 原油码头油气回收系统研究 |
| 5.1 原油码头油气回收系统研究概况 |
| 5.2 油气回收及处理技术路线和工艺 |
| 5.2.1 火炬燃烧技术路线 |
| 5.2.2 缓冲罐+焚烧炉燃烧产蒸汽技术路线 |
| 5.2.3 多级活性炭富集油气+油气锅炉燃烧产蒸汽技术路线 |
| 5.2.4 多级活性炭富集油气+焚烧炉燃烧产蒸汽技术路线 |
| 5.2.5 多级活性炭富集油气+油气存储与监测+油气锅炉燃烧产蒸汽技术路线 |
| 5.3 原油码头油气处理工艺优缺点对比分析 |
| 5.4 原油码头油气技术路线和处理工艺综合评估 |
| 5.4.1 评估方法 |
| 5.4.2 技术评估体系构建 |
| 5.4.3 油气回收技术路线和工艺评估各指标分析 |
| 5.4.4 指标权重 |
| 5.4.5 模糊综合评价 |
| 5.4.6 灵敏度分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 原油码头油气回收系统建设与安全环保分析 |
| 6.1 本研究原油码头油气回收系统工艺介绍 |
| 6.2 本研究原油码头油气回收系统建设内容 |
| 6.3 本研究原油码头油气回收系统构成 |
| 6.3.1 船岸对接单元 |
| 6.3.2 油气储运单元 |
| 6.3.3 油气回收单元 |
| 6.3.4 油气燃烧单元 |
| 6.4 原油码头油气回收环保控制目标与措施 |
| 6.4.1 环保控制目标 |
| 6.4.2 整体污染控制方案 |
| 6.5 原油码头油气回收安全控制目标与措施分析 |
| 6.5.1 安全风险分析 |
| 6.5.2 安全防控举措 |
| 6.6 本研究原油码头油气回收系统环保效果 |
| 6.7 本章小结 |
| 7 原油码头油气回收系统研究总结及技术展望 |
| 7.1 原油码头油气回收系统存在的挑战及关注事项 |
| 7.1.1 原油码头油气回收工艺选择难度大 |
| 7.1.2 原油码头油气回收系统研究关注事项 |
| 7.2 主要结论 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
（8）海岸带典型用海地物遥感监测与时空演变分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 适用于遥感监测的用海地物 |
| 1.1.2 海岸线遥感监测发展趋势 |
| 1.1.3 海水养殖区遥感监测发展趋势 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 海岸线解译及遥感监测研究现状 |
| 1.3.2 海水养殖区提取及遥感监测研究现状 |
| 1.3.3 海岸带典型用海地物变化与海域政策 |
| 1.3.4 存在的问题 |
| 1.4 论文主要研究内容与技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.4.3 论文结构 |
| 第二章 基于面向对象的海岸线自动提取与属性分类方法研究 |
| 2.1 海岸线分类体系及解译标志 |
| 2.1.1 海岸线分类体系 |
| 2.1.2 海岸线解译标志 |
| 2.2 海岸线提取分类算法详细步骤 |
| 2.2.1 影像预处理 |
| 2.2.2 融合边缘特征的区域合并算法海岸线提取 |
| 2.2.3 基于海岸线的陆地-海洋缓冲区建立 |
| 2.2.4 基于面向对象的缓冲区土地分类 |
| 2.2.5 海岸线属性分类 |
| 2.3 实验区简介 |
| 2.4 精度评价 |
| 2.5 实验结果与分析 |
| 2.6 小结 |
| 第三章 融合边缘特征的面向对象海水养殖区提取方法研究 |
| 3.1 海水养殖区提取算法技术路线 |
| 3.2 提取算法详细步骤 |
| 3.2.1 水陆分离 |
| 3.2.2 Canny边缘检测线状目标提取 |
| 3.2.3 基于OBVS-NDVI特征的面状目标提取 |
| 3.2.4 基于边缘重叠度的潜在目标筛选 |
| 3.2.5 基于形状特征的筛选 |
| 3.3 实验区简介 |
| 3.4 实验与参数设置 |
| 3.4.1 精度评价 |
| 3.4.2 影像分割参数设置 |
| 3.4.3 三个关键阈值参数设置 |
| 3.5 实验结果与分析 |
| 3.5.1 不同边缘重叠度阈值的结果与分析 |
| 3.5.2 提取结果对比分析 |
| 3.6 小结 |
| 第四章 印尼全国海岸线提取与时空演变分析 |
| 4.1 研究区概况 |
| 4.2 数据选取及预处理 |
| 4.3 海岸线时空分析方法 |
| 4.4 精度评价 |
| 4.5 结果 |
| 4.5.1 海岸线空间分布特征及开发利用度 |
| 4.5.2 岛屿尺度上印度尼西亚海岸线利用度的时空动态研究 |
| 4.5.3 省级尺度上印度尼西亚海岸线利用度的时空动态研究 |
| 4.5.4 印度尼西亚海岸线陆海格局的时空变化 |
| 4.6 海岸线变化机理探讨 |
| 4.6.1 海岸线变化自然因素 |
| 4.6.2 海岸线变化社会因素 |
| 4.6.3 海岸线遥感变化监测的优缺点 |
| 4.7 小结 |
| 第五章 我国渤海-黄海区域海水养殖区提取与时空演变分析 |
| 5.1 研究区概况 |
| 5.2 数据选取及预处理 |
| 5.3 海水养殖区提取精度评价 |
| 5.4 海水养殖区时空动态信息的多模型分析 |
| 5.5 结果 |
| 5.5.1 辽宁省海水养殖区时空变化与分析 |
| 5.5.2 山东省海水养殖区时空变化与分析 |
| 5.5.3 江苏省海水养殖区时空变化与分析 |
| 5.6 小结 |
| 第六章 海岸带典型用海地物变化与海域功能政策管理 |
| 6.1 典型用海地物变化与海域政策管理分析方法 |
| 6.2 海岸线分类保护与管理策略 |
| 6.2.1 海岸线不同保护等级分布结果 |
| 6.2.2 海岸线管控措施 |
| 6.2.3 海岸线保护政策建议 |
| 6.3 海水养殖区与海洋功能区政策评估 |
| 6.3.1 山东省海域功能规划区简介 |
| 6.3.2 政策评估数据预处理方法 |
| 6.3.3 评估结果 |
| 6.3.4 原因分析 |
| 6.4 小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 主要工作与总结 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（9）基于AIS和海洋公开数据的油码头作业效率与法律风险评估研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 码头作业事件识别研究 |
| 1.2.2 油码头作业效率估算研究 |
| 1.2.3 油码头作业法律风险评估研究 |
| 1.3 论文研究特色和创新之处 |
| 1.4 研究内容和技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 第二章 相关理论基础 |
| 2.1 船舶自动识别系统AIS |
| 2.2 油码头作业流程 |
| 2.3 机器学习相关理论 |
| 2.3.1 数据收集与预处理 |
| 2.3.2 特征选择和降维 |
| 2.3.3 模型的训练与测试 |
| 2.3.4 模型的性能度量 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于AIS和海洋公开数据的码头装卸事件智能识别 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.2 基于AIS和海洋公开数据的装卸事件智能识别模型 |
| 3.2.1 模型假设与符号说明 |
| 3.2.2 基于二步聚类法的装卸区域静止事件识别模型 |
| 3.2.3 基于SVM分类法的装卸事件提取模型 |
| 3.3 实例应用 |
| 3.3.1 静止事件识别结果 |
| 3.3.2 装卸事件提取结果 |
| 3.4 分析与讨论 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于AIS与海洋公开数据的油码头微观作业效率指标估算 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 油码头微观作业效率指标估算模型 |
| 4.2.1 模型假设与符号说明 |
| 4.2.2 基于KNN分类法和线性回归的船舶吨级分类模型 |
| 4.2.3 装卸量估算模型 |
| 4.2.4 油码头微观作业效率指标提取 |
| 4.3 实例应用 |
| 4.3.1 船舶吨级分类结果 |
| 4.3.2 装卸量的估算结果 |
| 4.3.3 油码头微观作业效率指标估算结果 |
| 4.4 分析和讨论 |
| 4.4.1 船流量和吞吐量在油码头工作计划中的应用 |
| 4.4.2 泊位利用率和分配率在泊位升级改造中的应用 |
| 4.4.3 装卸速度在船舶调度计划中的应用 |
| 4.4.4 吞吐量在监管危险品物流中的应用 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 法律视角下的油码头作业风险评估 |
| 5.1 问题描述 |
| 5.2 油码头作业法律风险评估模型 |
| 5.2.1 模型假设与符号说明 |
| 5.2.2 油码头作业溢油概率估算 |
| 5.2.3 油码头作业溢油后果估算 |
| 5.2.4 油码头作业民事责任风险评估 |
| 5.2.5 油码头作业刑事责任风险评估 |
| 5.3 实例应用 |
| 5.3.1 模型参数的确定 |
| 5.3.2 概率和后果的估算结果 |
| 5.3.3 民事责任风险评估结果 |
| 5.3.4 刑事责任风险评估结果 |
| 5.4 分析与讨论 |
| 5.4.1 概率和后果估算结果分析 |
| 5.4.2 民事责任风险分析及减少民事责任风险的方法讨论 |
| 5.4.3 刑事责任风险分析及规避刑事责任风险的方法讨论 |
| 5.4.4 我国现行的防止海洋污染相关法规所存在的问题 |
| 5.5 本章小结 |
| 总结和展望 |
| 工作总结 |
| 未来展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（10）铁水联运港站“船舶-班列”作业组织协同优化（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 集装箱港口作业资源优化 |
| 1.3.2 铁水联运模式下港站作业调度优化 |
| 1.3.3 考虑高能效运营的港站作业资源优化 |
| 1.3.4 集装箱班列运输组织优化 |
| 1.3.5 研究现状评述 |
| 1.4 研究内容及结构框架 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 结构框架 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 铁水联运港站“船舶-班列”作业组织系统分析 |
| 2.1 铁水联运发展现状概述 |
| 2.1.1 国外铁水联运发展情况及港口范例 |
| 2.1.2 我国铁水联运发展情况及示范通道 |
| 2.2 港站铁水联运作业场景分析 |
| 2.2.1 港站布局及关键资源 |
| 2.2.2 作业设备及装卸工艺 |
| 2.2.3 作业流程及作业环节 |
| 2.2.4 运营模式及利益目标 |
| 2.3 铁水联运港站“船舶-班列”作业组织协同优化框架 |
| 2.3.1 船舶到港下的铁水联运装卸设备集成调度优化 |
| 2.3.2 列车到港下的设备调度与堆位分配协同优化 |
| 2.3.3 班列开行组织下的“车船”衔接作业组织优化 |
| 2.4 铁水联运港站“船舶-班列”作业组织协同优化体系 |
| 2.4.1 目标集 |
| 2.4.2 决策变量集 |
| 2.4.3 约束条件集 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 船舶到港下的铁水联运装卸设备集成调度优化研究 |
| 3.1 装卸设备集成调度问题思路 |
| 3.1.1 问题描述 |
| 3.1.2 优化前提 |
| 3.2 模型构建 |
| 3.2.1 模型相关假设 |
| 3.2.2 相关参数及变量 |
| 3.2.3 约束条件 |
| 3.2.4 目标函数 |
| 3.2.5 数学优化模型 |
| 3.3 模型求解 |
| 3.3.1 染色体编码及解码 |
| 3.3.2 适应度函数与选择操作 |
| 3.3.3 交叉与变异操作 |
| 3.3.4 模拟退火处理及终止条件 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.4.1 算例基本情况 |
| 3.4.2 结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 列车到港下的设备调度与堆位分配协同优化研究 |
| 4.1 设备调度与堆位分配协同问题思路 |
| 4.1.1 问题描述 |
| 4.1.2 优化前提 |
| 4.2 模型构建 |
| 4.2.1 模型相关假设 |
| 4.2.2 相关参数及变量 |
| 4.2.3 约束条件 |
| 4.2.4 目标函数 |
| 4.2.5 数学优化模型 |
| 4.3 模型求解 |
| 4.3.1 染色体编码及解码 |
| 4.3.2 适应度函数与选择操作 |
| 4.3.3 交叉与变异操作 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.4.1 算例基本情况 |
| 4.4.2 结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 班列开行组织下的“车船”衔接作业组织优化研究 |
| 5.1 “车船”衔接下的铁水联运班列开行组织问题思路 |
| 5.1.1 问题描述 |
| 5.1.2 优化前提 |
| 5.2 模型构建 |
| 5.2.1 模型相关假设 |
| 5.2.2 相关参数及变量 |
| 5.2.3 约束条件 |
| 5.2.4 目标函数 |
| 5.2.5 数学优化模型 |
| 5.3 模型求解 |
| 5.3.1 染色体编码及解码 |
| 5.3.2 适应度函数与选择操作 |
| 5.3.3 交叉与变异操作 |
| 5.4 算例分析 |
| 5.4.1 算例基本情况 |
| 5.4.2 结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 研究工作总结 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A 国家部委关于多式联运发展的重大方案及政策文件名录 |
| 附录 B 港口铁路专用线规划重点项目情况总结(2019-2020) |
| 附录 C 船舶到港信息及铁水联运集装箱信息 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
四、码头检测、评估的现状与发展（论文参考文献）
- [1]广州市人民政府关于印发广州市“三线一单”生态环境分区管控方案的通知[J]. 广州市人民政府. 广州市人民政府公报, 2021(S2)
- [2]广西某高桩码头原位荷载试验研究[J]. 廖德华,杨董为. 西部交通科技, 2021(08)
- [3]工程建设资料缺失的在役高桩码头结构检测评估[J]. 廖德华,潘新恩,张建球,李祖照. 水运工程, 2021(07)
- [4]潮州港扩建货运码头工程（复工）旧码头改造及施工控制[J]. 许宁. 福建交通科技, 2021(06)
- [5]基于深度学习和空间分析的港口识别方法研究[D]. 李泽明. 昆明理工大学, 2021(02)
- [6]舟山港域码头结构物的检测与评估[J]. 徐洲,吴晓东,徐小梅,何晓宇. 中国水运, 2020(12)
- [7]原油码头油气回收系统分析与研究[D]. 王开伟. 浙江大学, 2020(05)
- [8]海岸带典型用海地物遥感监测与时空演变分析[D]. 王君. 长安大学, 2020(06)
- [9]基于AIS和海洋公开数据的油码头作业效率与法律风险评估研究[D]. 林艺舒. 华南理工大学, 2020(05)
- [10]铁水联运港站“船舶-班列”作业组织协同优化[D]. 杨宜佳. 北京交通大学, 2020(02)