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103.
韩莹 《卫星电视与宽带多媒体》2021,(3):200-201
从2016年,我国首档微综艺《你好,是鹿晗吗?》诞生,每年微综艺的数量急剧增加,其中主要以腾讯、爱奇艺、优酷为主的三大网络视频为主.发展至今,微综艺已经迎来红利期.抖音开也始尝试短视频微综艺,同时发布三档明星类微综艺.以首档明星竖屏微综艺《归零》为例,浅析微综艺的发展现状. 相似文献
104.
零价锌还原水中痕量亚硝基二甲胺的效能 总被引:1,自引:0,他引:1
为去除水中亚硝基二甲胺(NDMA)污染,研究采用零价锌还原降解水中痕量亚硝基二甲胺(NDMA)的效能,考察反应体系中锌粉投量、NDMA初始质量浓度、溶解氧、pH值、反应温度等对处理效果的影响.结果表明:零价锌可以有效还原降解NDMA,锌粉初始投量为10 g.L-1时,反应14 h后去除率可达99%以上;水中溶解氧和NDMA初始质量浓度对去除率的影响不大;pH值和温度对零价锌还原降解NDMA的影响显著,pH值越小,温度越高,反应进行得越快. 相似文献
105.
PB-g-PS胶乳常用于改性水泥砂浆,聚丁二烯对苯乙烯的重量比的范围从70/30,50/50到30/70.保持水灰比为0.5的常数,在20°、相对湿度为90%的空气中养护24 h,接下来在20°的水中养护27 d.这项研究考察了聚丁二烯与苯乙烯的重量比和聚灰比对PB-g-PS胶乳改性水泥砂浆的流动度,抗压、抗折强度及吸... 相似文献
106.
随着微电网技术的日渐发展,微电网中储能系统逐渐多元化,电储能及氢储能与微电网的运行控制产生紧密联系,如何经济地运行不同种类储能系统成为学者关注的焦点。提出一种基于最小使用成本及储能状态平衡的电–氢混合储能孤岛直流微电网能量管理方法,该方法在满足微电网基础指标即电压稳定、功率平衡的基础上,结合使用成本最小算法及等效氢耗最小算法,对使用电–氢混合储能消纳光伏产生的多余电能以及释放能量用于功率缺额等情景进行最小化储能系统使用成本及维持储能系统储能状态稳定的优化控制,通过对各系统的直–直变换器层控制以及顶层的协调控制确定各储能系统的工作状态,从而完成系统的能量管理。通过RT-LAB半实物系统开展实时仿真,在实际工况下进行72h运行,验证所提方法的有效性,保证系统在实际工作中的经济型及稳定性。 相似文献
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由于高压断路器运行工况复杂,影响因素众多,使得每种故障状态的发生都有多方面的成因。一方面,多类故障特征信号可能对应同一故障;另一方面,一类特征信号也可能反映不同故障。并且,多类故障之间可能存在不相容的情况。由此可见,多类故障之间的不相容性和故障的多样性、复杂性一样,是高压断路器诊断的重点与难点。注意到现有高压断路器诊断方法多偏重于故障的多样性、复杂性特性,而忽略了不同类别故障之间的不相容性。文中借助于多极模糊集在解决多类别不相容分类特性的优势,提出了一种高压断路器故障诊断的多极分析方法。首先,专家根据检测信号对同一故障状态可能对应的多类故障分别进行评估;其次,利用多极熵值法确定不同检测信号的权重;接着,运用多极VIKOR方法得出诊断结果;最后,通过高压断路器故障诊断的具体案例及对比分析,验证了新方法的有效性和可行性。 相似文献
108.
109.
通过半连续乳液接枝聚合反应合成了m(聚丁二烯)/m(苯乙烯)/m(甲基丙烯酸环氧丙酯)比例为50/46/4的聚丁二烯接枝苯乙烯(St)和甲基丙烯酸环氧丙酯(GMA)共聚胶乳(PB-g-PSG).水灰比为0.4(质量比)时,将硅灰和胶乳用于改性水泥砂浆,研究了硅灰掺量和胶乳掺量对改性水泥砂浆的流动度、抗压和抗折强度以及水吸收速率的影响.研究表明:在一定掺量范围内,当胶乳掺量增加时,改性砂浆的流动度增加,吸水率降低;当硅灰掺量增加时,流动度降低,合适的硅灰掺量能降低改性砂浆的吸水率;胶乳和硅灰的复合掺入有益于砂浆力学性能的改善,改性砂浆的抗压强度、抗折强度最高值分别为67.02 MPa和7.40 MPa;利用DSC和XRD研究了硅灰和胶乳对水泥水化的影响,结果表明:当胶乳掺量增加时,水泥水化程度呈先增后降趋势,胶乳掺入10%时,水泥水化程度最高.当硅灰掺量增加时,水泥水化程度呈下降趋势,硅灰掺量为5%时,水泥水化程度最高.综上,胶乳和硅灰可以复合改性水泥砂浆. 相似文献
110.
油井油液的含水率是石油生产中的一个重要参数,及时、准确的测量对提高采油生产效率具有重要的意义。针对传统人工测量所存在的不足,引入软测量技术,建立基于自动谱聚类与多极端学习机(automatic spectral clustering-multiple extreme learning machines, ASC-MELM)的软测量模型。提出一种自动谱聚类(spectral clustering, SC)算法,由改进的萤火虫算法(firefly algorithm, FA)对聚类数目和尺度参数进行优化选取,所提出的改进萤火虫算法(improved firefly algorithm, IFA)采用以一定概率跳出当前解的机制,避免传统FA过早陷入局部最优解的不足;对聚类后的不同训练子集,分别由极端学习机(extreme learning machine, ELM)建立子模型,由IFA对其中的隐含层输入权值、隐含层神经元的偏置和隐含层节点个数进行优化选取;最后,将多个子模型的结果取加权平均值输出。由国内某油田作业区一口生产井进行实例验证,结果表明所提出方法具有较高的预测精度,对于实现油井油液含水率的软测量是合理有效的。 相似文献