陕北某矿山地质环境保护与治理恢复方案编制

着重介绍了关于陕北某矿山地质环境保护与治理恢复方案编制工作的相关内容,通过收集现有资料、现场踏勘、室内分析计算的工作方法,结合矿山地质环境现状及预测评估、恢复治理工作部署、恢复治理费用等方面的内容,最终给出相关的结论和建议。     

色拉酱常温下贮藏稳定性的研究

本文就色拉酱在常温下的贮存效果进行了研究。试验表明:色拉酱不加抗氧化剂在常温下可保质2周。BHT或BHT、BHA混合使用对延缓色拉酱过氧化值升高有效。色拉酱加抗氧化荆并以聚丙烯复合袋作包装,在常温下可保质至少6个月。     

改进Euler公式在电池SOC估计中的应用

扩展卡尔曼滤波算法在估计电池荷电状态(SOC)时,往往利用显性Euler公式来描述电池模型的状态方程。显性Euler公式是一种单步计算方法,计算精度相对较低。因此,采用改进Euler公式代替显性Euler公式,并应用到卡尔曼滤波算法中。仿真结果表明,改进Euler公式能够提高电池模型的计算精度,从而大大提高SOC预测精度。     

基于BP-ANN的光伏发电功率超短期预测方法

针对光伏发电的间歇性和波动性问题,采用基于BP-ANN建立光伏发电系统输出功率超短期预测模型,利用输出功率的历史值、过往及预测日气象信息,对输出功率进行预测,并提出适用的预测流程及预测误差评估方法。实际应用以及与实时监测数据对比,表明该方法方法误差较小,合格率较高,能够满足应用的要求。     

铜合金熔体泡沫陶瓷过滤过程数值模拟

利用扫描电镜获取泡沫陶瓷结构参数,采用基于最大球算法及Gambit软件建立泡沫陶瓷三维几何模型,对铜合金熔体泡沫陶瓷过滤过程进行了数值模拟,研究了铜合金熔体流速、夹杂物直径、泡沫陶瓷结构对过滤效率和压降的影响。模拟结果表明:泡沫陶瓷孔径和厚度是影响过滤效率和压降的主要因素;过滤效率和压降均随着泡沫陶瓷孔径的减小而增加,随着泡沫陶瓷厚度增大而增加。     

Synthesis and Characterization of La0.8Sr0.2Ga0.8Mg0.2-xCox O3-δ Electrolyte Materials

分别采用甘氨酸硝酸盐法(GNP)和固相法(SSR)分别制备了La0.8Sr0.2Ga0.8Mg0.2-xCoxO3-δ(x=0.05,0.085,0.1),简称LSGMC并通过容忍因子和平均电负性差计算得出LSGMC电解质材料能够形成一种稳定钙钛矿结构。LSGMC电解质材料的非化学计量值随着Co含量的增加而不断增加,显示出随Co含量增加吸附在LSGMC晶格中的氧减少。固相法制备的LSGMC电解质材料比甘氨酸硝酸盐法制备的LSGMC电解质材料要致密,而甘氨酸硝酸盐法制备的LSGMC电解质材料粉末分布范围要窄一些。制备的LSGMC电解质材料具有优良的电导率,在800和750℃分别达到0.217和0.193 S/cm。     

内校正2N牛顿-拉甫逊法与新松弛法结合用于多级多组分分离过程的计算

提出了将“内校正”观点引入2N牛顿-拉甫逊法的新算法,其主要特点是:①在雅可毕(Jacobian)矩阵的计算中同时考虑了温度、汽相流率和液相组成对目标函数的影响,在校正温度、汽相流率的同时,也隐含着对液相组成的校正。②ME方程系由非稳态的物料衡算式导出。③允许有多种设计变量指定方案。计算结果表明:该法兼具松弛法稳定性好和牛顿-拉甫逊法收敛速度快的优点,能同时适用于烃类物系和非理想物系的分离计算。     

基于相空间重构和BiLSTM的风电功率短期预测

针对复杂多因素(气象信息、时间序列的混沌特性等)影响风电功率的短期预测，及风电时间序列的长期依赖问题，提出基于相空间重构和双向长短期记忆(bidirectional long short-term memories, BiLSTM)神经网络的风电功率短期预测方法。以全球能源预测竞赛的数据集为背景，基于嵌入定理从风电功率序列中重构出相空间，以展示其内在的混沌特性，其中相空间重构的参数依据C-C法确定；对选取的气象预测数据(未来风速、风向)进行归一化处理，并组合重构后的风电功率数据作为BiLSTM的输入量，重构前的功率数据作为输出量，训练预测模型。在全球能源预测竞赛2012提供的wf1数据集上进行日前预测实验，测试集前30 d的平均均方根误差为0.119 4,测试集107 d的平均均方根误差为0.140 9,相较于ANN、BiLSTM、RF和KNN,相空间重构-BiLSTM (Re-BiLSTM)的预测准确度和精度更高，验证了所提出的短期风电功率预测模型的有效性、适用性和泛化性。