页岩气油基岩屑处置及资源化利用方案比选

油基岩屑作为页岩气开采产生的危险废物,目前对于油基岩屑的处置及资源化利用方案仍未形成统一认识。本文目的构建适用于页岩气油基岩屑处置及资源化利用方案综合比选体系,为实际生产中方案的选择提供参考。首先,综合考虑环境安全、技术可行、经济绩优,构建方案比选评价体系,选取3个一级指标,13个二级指标,运用层次分析法确定指标权重;其次,应用灰色关联分析法对重庆页岩气田2种脱油处置方案及5种残渣资源化利用方案排序,推选最优方案。数据分析结果显示：油基岩屑脱油处置的较优方案为热解析和离心分离,残渣的资源化利用最优方案为水泥窑协同处置,其次是制砖,最劣方案为制备混凝土。本文研究结果与重庆企业实际情况对比一致,表明本文方法的有效性,可为企业方案选取提供依据。     

10kV交联聚乙烯电缆加速电老化特性研究

在电应力长期作用下,XLPE电缆易发生绝缘老化.为研究XLPE电缆的电老化特性,对10 kV XLPE电缆进行加速电老化实验,并对老化前后样本进行理化性能及介电性能测试.结果表明:电老化后XLPE结晶度明显降低,熔融峰特征温度出现小幅下降;XLPE亚甲基含量有所上升,材料内部出现碳碳双键;PDC测试结果表明,电老化后样品极化电流和去极化电流均有所上升,XLPE电导率和低频介质损耗明显增加.由此可知,高能电子撞击使XLPE分子链发生化学键断裂,从而造成小分子链数量增多以及结晶区破坏,进而导致材料的理化性能和介电性能下降.     

计算机网络发展中人工智能技术的应用研究

伴随着科学技术的飞速前进,人工智能技术也获得了突飞猛进的发展,而且目前人工智能技术已应用于人们生活的方方面面,也成为人们在生产生活中不可缺少的一部分。人工智能的应用不仅大大降低了成本,而且提高了工作的效率,满足许多工作者的高质量要求。随着目前技术的不断发展进步,人们对生活质量的要求也越来越高,因此人工智能也会随着需求不断发展进步。对人工智能的优势以及给生活带来的作用展开探究,目的就是为了给人们的生活提供最大化便捷。     

抗氧化剂对水树老化XLPE电缆绝缘修复效果的影响研究

为研究抗氧化剂对交联聚乙烯(XLPE)水树老化电缆绝缘修复效果的影响,采用两种不同配方的修复液对水树老化电缆进行修复后,再次进行30天水树老化,分析老化后电缆的微观结构及电气性能变化情况。结果表明:相比未修复水树样本,修复样本水树长度明显减小,且添加了抗氧化剂的修复样本水树长度最小;修复后电缆样本的击穿电压明显提高,且含抗氧化剂修复电缆样本的击穿电压最高。这是因为抗氧化剂能够有效抑制水树生长中的分子链断裂氧化过程,从而抑制水树的进一步生长。     

压力注入电压稳定剂对热氧老化电缆绝缘性能的增强机理

为了研究压力注入电压稳定剂对热氧老化电缆的修复效果,通过配置修复液对电缆样本进行注入修复,研究修复液对电缆绝缘性能的增强效果及作用机理。选取抗氧剂300和二茂铁配置不同添加浓度的7种硅氧烷修复液,对热氧老化电缆样本进行注入式修复,测试修复前后XLPE绝缘的电树引发电压、直流电导率和介质损耗因数,对部分样本进行二次老化,并测试不同老化时间的氧化诱导期和电树引发电压。结果表明,注入2种类型的电压稳定剂均能够大幅提高热氧老化电缆的电树引发电压,但也会在一定程度上增大电导率和介质损耗因数;注入抗氧剂300能够提高热氧老化电缆的氧化诱导时间,并在较长时间内提升其抗热氧老化和抗电树能力。由扩散公式与实验结果可知,通过增大注入压力,升高扩散温度,选择有效浓度区间更大的电压稳定剂,选取较为保守的添加含量等措施,使电压稳定剂在绝缘层中的浓度分布处于有效浓度区域,是保证修复效果的有效措施。     

电场作用下含电压稳定剂修复液的扩散及对热氧老化电缆绝缘性能的影响EI北大核心CSCD

为了研究含不同类型电压稳定剂的修复液在电场作用下的扩散行为,以及它们对热氧老化电缆绝缘性能的影响。选取安息香、抗氧剂300和UV-P 3种电压稳定剂,配置13组不同含量修复液,进行热氧老化电缆压力注入式修复。对修复前后电缆样本进行红外光谱分析、电树引发和生长实验以及介电性能测试。研究结果表明:修复液注入后,短期内依靠压力和浓度差在绝缘中分层扩散;电场作用使得交联聚乙烯(cross linked polyethylene,XLPE)分子链发生取向、修复液中极性分子受正介电泳力朝电场最强处定向运动,二者促使修复液向绝缘缺陷处加速扩散并聚集,电缆绝缘性能明显提升。不同成分修复液均能提高电缆绝缘的电树引发电压,其中质量分数为1.0%的抗氧剂300修复液对热氧老化电缆的电树抑制效果最好。此外,修复后电缆的直流电导率和介质损耗因数增大,修复液极性对XLPE电缆的绝缘性能和介电性能具有双向作用。     

简化的滤波器查找表与神经网络联合预失真方法

针对功率放大器的记忆非线性特性给通信系统带来的失真问题,提出一种改进的滤波器查找表(FLUT)预失真方法.在FLUT方法的基础上,改进FLUT预失真结构及简化自适应更新部分.采用传输窄带序列训练神经网络模型弥补功率放大器的非线性特性,利用二维滤波器码表补偿功放的记忆效应.通过将功率放大器的非线性特性和记忆效应分开处理,降低神经网络模型的计算复杂度.仿真结果表明,改进方法能有效降低系统误码率,抑制带外频谱扩展,减少带内失真,与原FLUT方法相比,对记忆功率放大器有更好的线性化效果.     

改进的动态记忆多项式功放模型及预失真应用

针对无线通信系统中射频功放的强非线性、强记忆效应特征,提出一种改进的多支路组合模型——改进的动态记忆多项式(G-DMP)模型。该模型以动态记忆多项式模型为基础,引入记忆时刻输入信号包络对当前输入信号的影响项和当前输入信号包络对记忆时刻输入信号的影响项,更灵活地对功放强记忆效应建模。同时采用改进的RLS_LMS联合算法对G-DMP模型进行自适应预失真系统仿真。结果表明:G-DMP模型比DMP模型精度优于0.5dB时,系数减少14.29%,邻信道功率比(ACPR)改善了4dB,由此可知,G-DMP模型能获得更好的建模精度和线性化效果。     

利用响应面法优化杏仁乳状液加热破乳技术

目的对水酶法提取杏仁油过程中形成的乳状液进行加热破乳研究。方法在单因素实验基础上,通过响应面分析,研究乳状液浓度、p H值、加热温度和加热时间对杏仁乳状液破乳率的影响。结果最优破乳工艺参数为:乳状液浓度93%,p H值4.6,加热温度104℃,加热时间18 min。在此条件下,破乳率可达到75.12%,同时杏仁油提取百分率由54.66%提高到61.18%。结论说明加热对杏仁乳状液破乳效果较好,是一种有效提高杏仁油提取率的方法。