Matlab在桥梁监测数据预处理中的应用

为研究海量桥梁监测数据的自动化批量预处理方法,文中针对明州大桥健康监测数据,基于Matlab开发了桥梁监测数据预处理程序。研究表明通过可信度评估、异常数据剔除、遗漏数据插补及平滑滤波模块对原始监测数据进行了有效预处理,且程序具有较好的交互性和自动化性能,能完成海量监测数据的批量化处理工作。     

改进Elman神经网络在短期热负荷预测中的应用

热电厂的短期热负荷预测在城市集中供暖中起着至关重要的作用,直接影响热电厂的经济效益和热能利用率。电厂的短期热负荷一般采用神经网络预测模型进行预测,而BP神经网络应用最为广泛。Elman神经网络算法在BP神经网络基础上加入了承接层,作为一步延时算子,实现记忆能力,使系统具备适应时变能力,增强系统全局稳定性。但Elman神经网络算法模型的构造依然需要大量样本的支撑,而且输入层的变量多,导致预测时间依然很长,收敛速度慢。该文在Elman神经网络预测前,进行了相关系数预处理和对样本中异常值的平均化预处理,通过数据归一化运算,使Elman神经网络输入层变量大幅减少。仿真实验表明,改进的Elman神经网络算法使预测模型快速寻优,减少预测时间的同时明显提高预测精度。     

汽车车身涂装沙滩银色研磨印缺陷的消除方法

经过涂装现场诸多因素的排除、面漆材料的分析及试验验证,发现了研磨印形成的主要原因。由此调整了相关的面漆材料,找到了消除汽车车身涂装沙滩银色研磨印缺陷的方法。     

湿法回转窑使用废弃物作为替代燃料

<正>World Cement(《世界水泥》)杂志介绍了俄罗斯Belgorodsskiy水泥厂使用垃圾和废轮胎作为替代燃料的情况。湿法回转窑的主要问题是料浆水分蒸发而使得烧成成本增加,降低了燃料效率。该厂使用废弃物和废轮胎之后降低了生产成本。垃圾等固体废弃物作为替代燃料(RDF),在燃烧前要进行预处理工作,除去有害物质并进行破碎。RDF用卡车运输到预储存装置内并经螺旋输送系统供给回转窑,回转窑采用可燃烧天然气及替代燃料的FLEXIFLAME燃烧     

生物预处理技术在天然产物提取中的应用研究进展

生物预处理技术运用于天然产物提取是借助微生物或生物酶的作用，在适当条件下对天然资源进行处理，破坏植物原料的细胞壁，促进天然产物释放到提取介质中，以提高分离效率，有助于保证天然产物活性。生物预处理技术按形式可以分为微生物发酵技术和生物酶处理技术。针对2种生物预处理技术的作用机制和应用进行综述，旨在为天然产物开发利用提供参考。     

粉煤灰分子筛的制备及其研究

从粉煤灰预处理方法、沸石分子筛合成方法及其应用领域等三个方面综述了最新的研究进展。由于来源不同的粉煤灰物理性质、化学性质差异较大,常采用不同的预处理方法,为合成高品质沸石分子筛奠定基础;进而总结了不同合成方法与分子筛种类、性能之间的关系及其优缺点;阐述了粉煤灰沸石分子筛在重金属去除、催化剂载体、渗透反应格栅、衬垫等方面的应用前景。提出了利用工业废弃物粉煤灰制备沸石分子筛的过程中需要注意的问题及未来发展方向。     

多分量数据全波形反演在气藏检测中的关键问题——以苏里格气田为例

苏里格气田是中国典型的致密砂岩气藏，构造简单、平缓，横向非均质性强，有效储层与围岩声学特征差别小，地震响应不明显，常规地震监测方法预测难度大，但气田含气砂岩泊松比低，是地震气藏检测的有效参数。利用弹性全波形反演精度高和能处理复杂非均质介质的优势，反演地层拉梅常数、剪切模量和密度，并计算泊松比，从而进行气藏预测。重点阐述了苏里格气田多分量数据全波形反演初始模型建模、先验模型建模和地震数据预处理3个关键问题的处理方法。二维三分量数据反演和"甜点"预测结果表明：①对于具有强非均质性的苏里格气田，利用全波形反演获得精度较高的地层弹性参数能显著提高气藏预测的准确度；②苏里格地区构造简单、平缓，利用常规叠加速度并结合构造解释可以建立比较好的初始模型，从而有效地解决了周波跳跃和局部极小的难题；③先验知识的约束和地震数据的预处理是全波形反演成功应用于苏里格气田气藏检测的关键。