一种对电液动推杆控制的自动化改造

熟料库底下料弧形阀采用的电液动推杆驱动在实际使用过程中，存在远程控制阀门开度不精准，带料皮带输送机频繁过负荷跳停的问题。采取现场手动操作方式放料，不仅加大职业病风险，也制约了劳动生产率的进一步提高。本文介绍了利用位移传感器对电液动推杆控制的自动化改造，实现远程对阀门的精确调整和实时监控，保障了生产连续稳定运行。     

纤维素碳气凝胶的制备、性质及应用

纤维素碳气凝胶是一种新型多孔碳材料，具有比表面积高、亲油疏水、回弹性高、导电性优异等优点，在吸附、电化学、电磁屏蔽、传感器、催化剂载体、智能穿戴等领域具有广阔的应用前景。首先介绍了纤维素的性质及种类，阐述了纤维素碳气凝胶的制备流程如溶胶-凝胶、干燥成型、碳化、活化等工艺过程，总结了纤维素碳气凝胶的独特性质，介绍了现有的应用研究成果，最后提出了纤维素基碳气凝胶未来发展的挑战与趋势。     

高速计数器模块在PLC测距定位控制中的应用

论述了ＰＬＣ利用高速计数器模块实现自动测距、定位控制的原理，并给出一应用实例，该原理简单易行、定位精度高，具有实用价值。     

激光煤流量测量中光斑条纹过饱和问题研究

为解决煤流量三维扫描过程中亮度过饱和激光条纹中心线提取精度的问题，提出了一种对应的中心线提取算法。根据斜射式激光三角法测量原理，搭建了视觉测量系统平台，获取亮度过饱和的煤堆表面激光条纹数字图像并进行预处理。探究激光光强的分布规律，深度剖析激光光条亮度产生过饱和的原因。在分析传统结构光中心线提取方法不适用于本研究的基础之上，针对部分过饱和提出了基于高斯曲线拟合法的中心点提取算法，而针对全部过饱和则提出了一种基于邻域块思想的中心点提取算法。最后确定以激光条纹截面上过饱和采样点数量作为判别依据的中心线提取策略，得到亚像素级坐标精度的条纹中心线。通过设置与灰度重心法、曲线拟合法的对照模拟试验，发现该算法绝对偏差均值更小，提取精度要优于传统算法。最终在煤堆激光条纹图像上开展了试验验证，表明该算法在实际工作环境下抗噪声干扰性能力更强，减少了亮度过饱和现象给煤堆表面激光条纹中心线提取所带来的影响。     

基于静电纺丝制备中空纳米纤维的研究进展

中空纳米纤维具有独特的中空结构和较大的比表面积，在吸附、催化、电化学、医药等领域具有广阔的应用前景。静电纺丝技术是制备中空纳米纤维的有效手段。随着静电纺丝工艺的不断成熟，利用静电纺丝大规模制备中空纳米纤维提上了日程。首先详细介绍了基于静电纺丝技术制备中空纳米纤维的原理和方法，探讨了现阶段基于静电纺丝技术大规模制备中空纳米纤维存在的问题以及研究现状，总结了中空纳米纤维的应用进展，最后指出了中空纳米纤维的发展方向，为推动中空纳米纤维的大规模制备及应用奠定基础。     

早龄期损伤水工混凝土自然自愈合效果试验研究

早龄期水工混凝土结构在不利荷载工况下常易产生损伤开裂，如果及时加强对早龄期损伤水工混凝土的养护，后期水工混凝土自然自愈合效果对结构服役寿命具有重要影响。为此，本文设计并开展了3种预损伤龄期(1 d、2 d、3 d)和3种粉煤灰掺量(0%、15%、35%)下的早龄期水工混凝土抗压强度预损伤试验，以损伤试件标准养护至28 d龄期后的不同受压面抗压强度增长率 R₁和恢复率 R₂作为评价指标，同时结合损伤混凝土试件的微观孔结构测试结果，共同探究早龄期损伤混凝土的自然自愈合效果。研究结果表明，在相同粉煤灰掺量下，损伤试件的强度恢复率 R₂均随着预损伤龄期的增加而增大，且在3 d预损伤龄期下A组损伤试件的 R₂均大于95%，表明损伤试件得到了较好的恢复;在同一预损伤龄期下，不同受压面二次强度测试结果表现为 F_2，A＞ F_2，B，平均孔径、最可及孔径和分形维数均表现为A组检测样品＜B组检测样品，这表明裂缝平行于二次受压方向的损伤混凝土试件的自愈合情况较好;掺入粉煤灰能够使损伤试件强度增长率 R₁和恢复率 R₂得到提升，并降低总体积、最可及孔径和分形维数，增加无害孔和少害孔的占比。上述结果表明，及时加强对早龄期损伤混凝土的养护，其后期的自愈合效果较好，且适量掺入粉煤灰能提升损伤混凝土的自愈合效果。     

液体闪烁计数法分析水中226Ra活度浓度及其不确定度评价

通过建立以硫酸钡为载体共沉淀分离水中镭，液体闪烁计数法直接测量镭-226(²²⁶Ra)的方法，实现水中²²⁶Ra活度浓度的快速分析，并对方法不确定度进行评价。实验结果表明：该方法分析水中²²⁶Ra总效率为91.3%～98.5%，方法探测下限为0.01 Bq/L，相对扩展不确定度为7%(k=2)，样品计数率和总效率引入的误差是水中²²⁶Ra不确定度的主要来源。该方法具有良好的精密度和准确度，适用于饮用水中²²⁶Ra的快速分析。     

基于分位数插值和深度自回归网络的光伏出力概率预测

提出一种将分位数线性插值概率模型和深度自回归循环神经网络相结合的新型光伏出力概率预测方法，可以弥补传统方法在概率建模及刻画复杂非线性关系能力等方面的不足。首先，提出一种基于分位数线性插值的光伏出力概率模型，能够全面准确地刻画各种情况下的光伏出力概率分布。其次，提出使用连续分级概率评分(CRPS)作为训练预测模型的损失函数，并推导出CRPS积分的封闭解析表达式用于模型的训练，保证训练的可行性与效率。最后，使用深度自回归循环神经网络对光伏出力的时间序列建模，结合所提出的光伏出力概率模型，形成新型光伏出力概率预测方法。算例结果表明，所提方法能提供可靠、高质量的光伏出力概率预测。     

关于县乡数据传输网建设的思考

本文简单介绍了基础传输数据网的重要性，重点分析了光缆的真环网用法及环网的优点。     

基于代谢组学的酱卤鸭翅变质前后代谢物差异比较

以酱卤鸭翅为原料，采用非靶向代谢组学和多元统计学分析技术，研究酱卤鸭翅变质前后的差异代谢物。结果表明：酱卤鸭翅在13℃下储藏10 d时，菌落总数为7.20 lg（cfu/g），已腐败变质。变质酱卤鸭翅组与新鲜酱卤鸭翅组相比，共筛选出差异代谢物35种，其中磷脂类10种、氨基酸及其衍生物类5种、酚类1种、有机酸类3种、酯类3种、酮类7种、生物碱1种，其他5种。酱卤鸭翅腐败变质后，磷脂和氨基酸及其衍生物类总体显著上调。通过KEGG通路分析，共富集得到17条代谢通路，L-色氨酸参与其中11条代谢通路，对酱卤鸭翅代谢通路的影响较大。因此，酱卤鸭翅的腐败变质可能与储藏过程中磷脂和氨基酸及其衍生物的变化有关。