长输管道检验中合于使用评价准则应用分析

基于相关标准规范要求和企业实际做法探讨了合于使用评价准则在长输管道全面检验应用中存在的落实难问题,对国外油气管道缺陷评估方法进行研究,指出合于使用评价过程是基于断裂力学知识对管道本体进行的力学计算,长输管道定期检验周期应该依据全面检验结果进行判定,合于使用评价不应作为定期检验的强制检验类别,应参照TSG D7003-2010《压力管道定期检验规则--长输(油气)管道》模式,将合于使用评价准则作为全面检验发现严重缺陷时进行缺陷评定的判别方式。     

煤气站副产焦油的处置与污染治理

介绍了煤气站副产焦油的产生和特性,并对其管理和处置利用进行了简要阐述。同时介绍了焦油和水以及焦油和轻油、焦油渣的分离措施,并针对焦油衍生出的焦油废水、焦油渣和VOC_s的污染问题,给出了相应的治理方案。指出结合煤气站的工艺特点,实施有效可行的污染治理措施,在对焦油实施规范性管理的前提下,注重其资源价值,可以获得良好的经济和社会效益。     

《电子显微分析》课程教学内容及方法研究

《电子显微分析》课程是目前高校材料类和生命科学类专业一门重要的专业选修课。根据《电子显微分析》课程特点，剖析了该课程的教学现状以及存在的问题。针对这些问题，在教学内容的设定、教学方式的调整及实践性教学的考核等方面做了一些思考。     

白油加氢催化剂停工卸剂过程研究

依据白油加氢装置催化剂卸剂情况研究,介绍了白油加氢催化剂卸剂的风险,提出了主要的应对措施,以停工过程处置、氮气保护、真空抽吸、惰性封存的办法可以减少或消除催化剂停工卸剂过程出现的隐患,防止安全事故发生.     

薄材叠层、粉末烧结快速成形技术的应用

基于快速成形的快速模具制造技术提供了一种方便快捷、成本低廉、新的制模方法。薄材叠层、粉末烧结快速成形技术与传统铸造工艺相结合,在小批量生产塑料件、用LOM原型件代替铸造用木模、SLS蜡件用做精密铸造熔模等方面取得了广泛的应用,可极大提高传统行业的市场竞争力。     

基于深度学习的齿轮视觉微小缺陷检测

针对齿轮视觉微小缺陷,采用一种基于深度学习算法的Mask R-CNN网络进行检测,并对网络进行相应地优化调整.首先,通过比较5种残差神经网络检测效果,选择resnet-101作为图像共享特征提取网络.然后,剔除特征金子塔网络中对特征图P₅进行的不合理的3×3卷积,缺齿检出率指标相应得到提升.最后,为了对候选区域网络进行有效的训练,根据设计的样本标注方案中小范围波动的标注尺寸,设置合适的anchors大小以及宽高比.最终,经过优化的Mask R-CNN网络达到了98.2%缺齿检出率.     

基于改进能量泛函模型的噪声图像分割算法

针对噪声图像的分割难,分割不准确,以及现有模型无法适应多种噪声环境的问题,提出了一种基于改进的能量泛函模型的噪声图像分割算法,该算法结合各向异性扩散方程和灰度水平集算法,通过对能量泛函的改进实现对噪声图像的准确、快速分割。将非凸泛函引入能量泛函模型,并通过证明不存在全局最小值,利用获得的能量泛函模型得到光滑的目标图像边界。将各向异性扩散模型得到的光滑图像与水平集模型相结合,得到改进的能量泛函模型。通过求解在能量泛函的最小值,得到前景目标的水平集演化的最佳位置。该算法与同类模型的对比实验表明该模型对噪声图像具有较高的分割精度和鲁棒性。     

面向电力大数据的用电负荷分类及用户用电行为分析

针对大数据应用背景下因电网规模急剧扩大和电力系统结构更加复杂而造成的用户用电行为分析困难的问题,提出一种基于改进K均值算法—K-means++的电力负荷分类方法,并展开用户用电行为分析。首先导入负荷历史数据进行清洗,再将其导入模型进行聚类,同时得到每类用户用电的特征,最后进行用户用电行为分析。经过负荷聚类,可更直观地展现用户用电的特征,以方便供电公司给用户提供更合理的套餐服务,提高系统的能源利用率。