数字化技术在宁东发电厂二期工程中的应用

本文主要介绍数字化技术在由中国电建集团河北省电力勘测设计研究院有限公司总承包建设的神华国华宁东发电厂2×660 MW二期扩建工程的设计、采购、施工、调试、运维等电厂全生命周期中的应用。     

基于改进SOA-VMD的磁声发射信号去噪算法

磁声发射（MAE）是铁磁性材料磁化过程中产生的声发射信号，在构件应力检测和微观损伤检测中有着广泛的应用。针对MAE信号非稳态、复杂性、衰减性等特点，提出海鸥算法结合变分模态分解（SOA-VMD）的去噪方法，为克服海鸥算法求解过程中易陷入局部最优解问题，利用柯西变异算子产生随机迭代过程，使改进算法即柯西变异海欧算法（CVSOA）跳出早熟收敛。采用以幅值谱熵为适应度函数，优化VMD算法中分解模态个数K和二次惩戒因子α两个参数，将含噪声的MAE信号进行VMD分解重构。经仿真信号和实际检测信号分析表明，改进后的CVSOA-VMD算法全局寻优能力和去噪性能优于传统的SOA-VMD算法，降噪后的MAE信号特征值对于不同应力下均方根、偏斜度特征值的重复性更好，可靠性更高。     

自动控制系统仿真

衡量控制系统调节品质优劣的性能指标可以理解为对每一类自动控制系统被控量变化全过程提出的共同基本要求,即稳定性、快速性和准确性。其中,稳定性是首要的,那么如何准确判断控制系统是否稳定就是十分重要的问题,通过设计程序算法和控制系统仿真,能够很好地解决这个问题。     

重力注水过程流动不稳定现象关键影响因素研究

重力驱动注水过程中由于流量较小以及蒸汽的积聚可能导致流动不稳定现象的发生，对核反应堆安全运行具有重要的影响。通过实验研究的方法，搭建了重力注水模拟实验装置，研究了不同蒸汽出口形阻、高位储水箱水位和加热棒初始温度下流动不稳定现象的变化规律。结果表明，重力驱动注水过程流动不稳定现象包含冷却水初次注入阶段、注入水逐出阶段和冷却水再注入阶段等。在一定冷却水初始温度、冷却水入口形阻以及系统压力下，蒸汽排出速度以及实验本体内筒顶部的聚集情况取决于蒸汽出口形阻，减小蒸汽出口形阻可加快蒸汽排放速度，压力峰峰值降低、振荡周期变长，有利于系统稳定；提高高位储水箱水位加快了冷却水注入速率，增加了加热棒被淹没率，降低了流动不稳定现象的发生次数和持续时间；随加热棒初始温度的升高，冷却水流量出现了波动向停滞的转变，流动不稳定现象发生的次数增加且持续时间加长。     

肾脏内科住院患者感染病原菌分布及耐药性分析

目的:调查肾脏内科住院患者感染病原菌分布和耐药性，为临床治疗细菌感染的抗菌药物选择提供依据。方法:收集2016年1月至2019年6月期间入住皖南医学院弋矶山医院肾脏内科患者送检标本培养阳性病原菌数据。结果:共培养出286株细菌，以呼吸道感染和泌尿道感染为主。革兰阴性菌占比89.51%，革兰阳性菌占比10.49%。革兰阴性菌中，肠杆菌科细菌检出前三位细菌分别是大肠埃希菌、肺炎克雷伯菌和阴沟肠杆菌，非发酵阴性菌检出前二位细菌分别是铜绿假单胞菌、鲍曼不动杆菌；其中产超广谱β内酰胺酶细菌（ESBLs）检出率为32.87%，以大肠埃希菌和肺炎克雷伯菌为主，对氨曲南和头孢曲松耐药率分别为83.8%和100%；碳青霉烯类耐药菌检出率为6.29%。在革兰阳性菌中金黄色葡萄球菌最常见，其中耐甲氧西林金黄色葡萄球菌（MRSA）检出率为4.89%。结论:在本院肾脏内科住院患者细菌感染中，产ESBLs大肠埃希菌和肺炎克雷伯菌检出率高。     

基于机器学习模型的选矿过程状态监测与故障诊断

提出并实现一种基于机器学习模型的选矿过程状态监测和故障诊断方法。基于通用的机器学习方法建立正常工况下的关键参数数据驱动模型;监测软件与DCS系统通信,实时计算目标变量的模型预测值并与实际测量值进行比较,误差超出设定阈值则进行报警标记;结合工艺专家的经验选择模型监测变量并与工况状态和工艺报警建立多方位联系,从而实现选矿过程状态监测和故障诊断。     

延时效应下的双渠道供应链合作广告策略

为研究双渠道供应链中制造商和零售商的广告均具有延时效应时的合作广告问题,建立了品牌信誉受广告延时效应影响的动态合作广告模型。运用极大值原理,得到集中决策和分散决策下的广告投入、品牌商誉和广告分担率。研究结果表明,全国性广告和地方性广告的延时时间只影响对应的广告投入,品牌商誉随着广告延时时间的增加而增大;在分散决策下,广告分担率与地方性广告的延时时间负相关,与全国性广告的延时时间不相关;当两种广告延时时间均较大时,供应链在分散决策下的利润大于集中决策。