富氧造气炉的改造

0　前　言我公司化工四厂造气工序有两台造气炉 ,采用富氧连续气化工艺生产半水煤气 ,半水煤气经脱硫、压缩、变换、脱碳、 PSA-H2 等工序生产出纯度为 99.9%的 H2 。造气炉从 1 998年 5月投产以来 ,一直存在单炉产气量低 ,不能长周期稳定运行等问题 ,该厂于 2 0 0 0年 4、 5月 ,2 0 0 1年 9月对两炉前传动系统、B炉炉膛进行了技术改造。现将技改情况作一总结。1　工艺流程简介空分来 99.6 %的纯氧与空气鼓风机加压后的空气在混合罐配成含氧 6 0 %～ 6 5%的富氧空气。富氧空气与过热蒸汽在混合罐混合后自炉底入炉 ,与碳反应生成半水煤气…     

联苯菊酯、溴氰菊酯、虫螨腈对茶园害虫的田间防效

[目的]比较联苯菊酯、溴氰菊酯、虫螨腈的常用剂量和减施剂量的防效的差异。[方法]采用喷雾法进行田间药效试验。[结果]10%联苯菊酯乳油的常用剂量150 mL/hm~2和减施剂量105 mL/hm~2对假眼小绿叶蝉的防效无显著差异;2.5%溴氰菊酯乳油常用剂量750 mL/hm~2对茶尺蠖的防效显著高于减施剂量525 mL/hm~2的防效;24%虫螨腈悬浮剂的常用剂量750 mL/hm~2和减施剂量525 mL/hm~2对假眼小绿叶蝉的防效无显著差异。[结论]保证药效不降低的前提下,10%联苯菊酯乳油的常用剂量150 mL/hm~2可降低至105 mL/hm~2喷施,24%虫螨腈悬浮剂的常用剂量750 mL/hm~2可降低至525 mL/hm~2喷施,而2.5%溴氰菊酯乳油按照常用剂量750 mL/hm~2喷施。     

基于混合属性的产品优化聚类算法

针对分类研究中采用单一类型数据造成的结果失真, 提出了综合考虑产品属性和销售时间序列的两阶段优化聚类算法。分别采用基于属性的相似性排序及时间序列的分层优化聚类实现产品单独聚类, 然后基于初始聚类结果及参数化的动态相对权重提出考虑噪声数据处理的分层聚类方法实现产品综合优化分类。企业实例应用研究表明综合聚类模型及两阶段算法在聚类精度及时间复杂度上具有明显的优势, 相对权重的动态参数化设置有效解决了不同产品间个性化特征的差异表示。通用数据集的仿真进一步验证了算法在解决混合属性产品聚类问题时的优越性及广泛适用性。     

VC二步发酵高糖流加工艺的研究

利用从生产中选育得到的耐高糖菌株,通过在线的检测数据,应用改进的高浓度山梨糖流加控制工艺,考察了初始山梨糖浓度、底物浓度、流加阶段pH等对维生素C二步发酵的影响,确定了适宜的控制工艺,提高了发酵水平及设备利用率.     

型钢翼缘狗骨式削弱在型钢混凝土节点的作用

为了防止地震时型钢混凝土节点核心区发生剪切破坏以及梁柱连接焊缝发生脆性断裂,提出对型钢混凝土节点核心区附近梁端型钢的上、下翼缘采取狗骨式削弱,并系统研究翼缘削弱对提高型钢混凝土节点抗震性能的作用.研究表明,由于在梁端型钢翼缘采取狗骨式削弱,不仅能够将塑性铰控制在梁型钢削弱的位置,从而有效地降低了节点核心区所受的剪力以及梁柱连接焊缝的应力;而且能够改善节点塑性铰区的转动能力和抗剪性能,提高节点的延性和耗能能力.     

油气藏相渗特征参数的非线性参数识别

复杂多相流体体系相渗特征曲线是认识多相流体在多孔介质中的渗流机理和进行数值模拟及油气藏开采动态预测的基础.利用非稳定法实验原理,采用室内实验获取非稳定驱替过程的压力历史和各相的生产资料,根据非线性参数识别技术,通过LMF算法和最优控制算法来实现相对渗透率特征参数变化步长的自动调节,使模拟压力拟合非稳定流实验的压力历史数据,解决了复杂多相流体渗流相渗特征参数的识别问题,由此获得的相对渗透率曲线不但快速、饱和度范围宽、曲线形态好,而且消除了常规方法假设条件带来的结果误差.非线性参数识别结果和试验结果具有较好的一致性,证明了方法的可靠性.     

基于DTW约束的动作行为识别

针对固定视角下的人体动作行为准确识别的研究,通过姿态关节点标定,结合不同关节点对动作内和动作间起到不等的权重区分度的问题,提出一种加权量化矩阵的姿态特征表示方法,将关节点相对坐标经过权重修正作为姿态特征,减少因关节点标定误差或图像帧的缺失导致的识别精度下降和误判率增加等问题,同时,对DTW算法加入动态时间规整加以约束来降低算法的复杂度,最后在家庭智能空间内获取动作姿态图像序列,通过实验验证关节点标定及行为识别算法的有效性.     

一种伺服电机测控仪的结构与外观设计

随着现代制造技术的发展进步和用户审美艺术的不断提升,在产品设计时仅关注软件和硬件而忽略结构和外观造型的创新设计已经不能满足当下用户的使用和审美需求。因此文中提出了一种便携式伺服电机测控仪设计方案,重点从测控仪的结构、外观造型、色彩等方面进行了详细的设计说明,既满足了测控仪的基本功能又增加了其美感,极大地提高了测控仪的市场竞争力。     

基于高光谱数据和雷达融合的滑坡信息提取

为了改进微地形滑坡遥感影像分类技术,从而提高微地形滑坡遥感信息提取的精度,采用湖北宜昌部分地区的无人机航拍高光谱影像(HSI)和激光雷达(LiDAR)数据作为研究数据源,并对高光谱和LiDAR数据进行融合,最后采用结合注意力模块(CBAM)的卷积神经网络(CNN)方法,对融合后的数据进行滑坡信息提取。研究表明,利用高光谱和雷达数据的优势,可以更准确地提取滑坡信息。     

一种新的矢量传感器线列阵波束形成算法

为了提高基于矢量线列阵的目标方位估计能力,将基于时域解析信号实现最小方差无畸变响应（ MVDR）的方法——TAMVDR算法引入到了矢量线列阵信号处理中,提出了实现矢量线列阵波束形成的VTAMVDR算法。理论分析了矢量线列阵VTAMVDR算法的原理,该算法通过Hilbert变换对时域宽带信号引入复权向量,不需要进行子带分割,且不需要对数据进行分块处理,获得稳定优化权向量估计所需要的数据长度远小于频域MVDR方法,数据长度合适时,单次快拍即可实现波束形成,大大降低了运算量。仿真和海上试验数据分析结果表明：VTMVDR算法相比于频域MVDR算法具有较好的性能,具有更高的分辨率和更窄的波束角,有更好的探测性能。