基于超级电容的智能电能表新型应用研究

针对当前电网中智能电能表中普遍存在的电池欠压、停电上报不及时等问题,文章介绍了一种基于超级电容的智能电能表及系统应用方案,在电能表内部创新性地加入了包含超级电容的储能电路和宽带载波电路,阐述了基于新型电能表的三种新型应用场景：进行多模通信、实现停电信息上报、预防和解决电池欠压问题的发生,还通过构建超级电容充放电等效模型、研究模型参数辨识方法论证了新型电能表超级电容的工作模型。     

零售商从事产品翻新的闭环供应链差异定价策略

针对市场上可能存在的新产品、再制造产品以及翻新产品的异质需求环境,分析了不同市场情形的形成条件及产品的需求函数。针对一个由原始设备制造商、零售商和第三方回收商组成的闭环供应链系统,建立了四种生产模式下考虑零售商从事产品翻新的差异定价模型,得到了相应的最优定价策略,并进行了对比分析;在三种产品需求同时存在的市场情形下,比较了零售商和制造商分别从事产品翻新时的最优策略,并分析了制造商选择零售商从事产品翻新的条件。研究表明,在零售商从事产品翻新时,再制造产品和翻新产品会对新产品产生市场"挤兑效应",同时伴随有"利润侵占"现象;零售商利润与闭环供应链系统总利润在同时生产三种产品时达到最高。与制造商从事产品翻新相比,零售商从事产品翻新有利于零售商而不利于制造商,但闭环供应链系统总利润相对较高;在一定条件下,制造商会考虑选择零售商从事产品翻新,以求得系统利润最大化。     

浅析项目施工阶段成本的精细化管控

对项目成控员如何在项目施工阶段对项目进行精细化成本管控提供一些建设性的思考和观点,以建筑工程项目在施工过程阶段的成本管理工作为引导,着重分析项目成控管理人员在大数据快速发展的新时代背景下,如何在项目施工阶段开展成本管理工作,并结合现有管理机制的要点进行归纳分析。独立的数据整合加工、成本对比分析能力和对成本数据的收集意识有利于项目施工阶段成本的精细化管控。     

井-地ERT技术在绥靖油田浅层油藏评价的研究及应用

以绥靖油田杨42区为研究工区,介绍了可控源大地电阻率层析成像技术在浅层油藏评价方面的应用。绥靖油田主要是岩性隐蔽油藏,油藏边界和空间分布十分复杂,油藏评价难度大。可控源大地电阻率层析成像技术(井-地ERT技术)利用油气藏电阻率与围岩电阻率的差异来探测油藏边界、油藏空间分布、水驱前缘。在油气藏评价、产能建设过程中,可以利用该项技术,通过油气发现井探明油气藏边界和分布,指导下一步的钻探工作,提高钻井成功率,缩短评价周期,减少滚动开发投入。     

中国电动汽车轻量化水平发展趋势研究

“电动汽车轻量化水平”是指电动汽车整车质量与燃油汽车整车质量的比值。轻量化是降低能耗、提高续航里程的有效手段,也是当前各国提升电动汽车市场竞争力的重要手段之一。研究表明,车辆自重每降低10%,续航里程可提升2%～3%。由于电池重量占车辆总重的20%～40%,轻量化是提升电池能量密度的重要途径。因此,当前新能源汽车轻量化主要围绕电池材料和结构优化展开。     

超高压机械密封结构型式探讨

超高压机械密封作为各类高端装备的核心零部件,其工作可靠性对于装备效能提升和运行寿命有着重要影响。介绍了超高压机械密封工作参数和研究目标,分析了目前超高压机械密封型式及特点,并针对超高压机械密封面临的难题进行了分析,提出了相应对策。     

基于DQN算法的无人机校园安全监控路径自动规划模型

在校园安全管理中,传统的定期定点巡逻和摄像头监控难以覆盖整个校园,而无人机监控则可以弥补上述缺点。由于当前的无人机路径规划算法难以保证信息的时效性,因此,研究提出了基于深度Q网络的路径规划算法。实验结果显示,深度Q网络的成功率随着测试次数的增加而升高,最终稳定在0.79左右,高于基于信息年龄的轨迹规划算法和Q学习算法。同时深度Q网络规划的路径拐点数量仅为16个,覆盖率趋近于1,均优于其余算法。在自由空间和建筑密集空间中,深度Q网络的成功率最终分别稳定在0.99和0.86左右,平均步数均未超过100步。上述结果表明,基于深度Q网络的无人机路径规划算法能高效稳定地实现最优路径规划,实现对校园安全的无死角实时监控。     

210t转炉非均匀底吹供气模式的水模拟研究

利用水力学模拟实验，对210 t转炉非均匀供气模式对熔池混匀时间的影响展开研究。结果表明，调整两个底吹元件对应的非均匀底吹供气模式有利于底吹流股对熔池的搅拌，并且此影响与两个底吹元件的相对位置存在一定的关系；将非均匀底吹供气模式应用于实际转炉冶炼过程中，试验发现，当采用非均匀底吹供气模式时，脱碳效率与脱磷效率均较常规工艺有所增大，碳氧浓度积有所降低，其中调整对角线两个底吹元件对应方案变化最为明显，其脱碳效率与脱磷效率分别为常规工艺的1.07倍与1.06倍，碳氧浓度积较常规工艺减小10.54%。     

选煤厂生产设备智能运维与健康管理分析

选煤厂选煤设备种类多，日常运维工作量大，特别是以人工经验为主的运维模式，存在诸多问题，如经验技能不一、主观能动性差、经验分析依据不足的人员问题，且设备运行状态数据不能实时获取、设备故障预警预测缺失等问题亟需解决。鉴于上述问题，以信息技术、互联网技术、设备故障诊断理论与技术为支撑，选煤厂进行了机器设备状态监测与故障诊断的应用。该系统实施应用后，实现了人工数据采集向系统自动采集转变及运行状态由经验分析向大数据分析的转变；但随工业设备运维的需求及技术发展，建立选煤厂生产设备智能运维与健康管理体系，不仅能够被动避免设备事故发生，且能主动促进设备运维水平和生产管理方式大幅升级，减少设备停机检查与大型维修次数，尽可能提高设备可用率，充分发挥设备效益。     

数字孪生技术使能智慧地下水

地下水作为流域水循环的重要部分，在稳定区域水资源、维系生态系统功能等方面扮演着非常重要的角色，为实现地下水“预报精准化、预警实时化、预演实景化、预案实地化”的目标，使能地下水智慧业务应用及管理，以数字孪生技术为核心，提出智慧地下水体系的概念。通过依托地下水数据底板、知识平台，构建地下水数值模型，分析研究区地下水数字流场，预测预报不同时期的地下水动态特征；通过制定分区分时段地下水水位水量控制阈值，建立地下水超采预警机制；通过对不同场景下的地下水动态过程进行预演，并结合实时监测数据，制定地下水应急场景下的预案。构建的具有“预报、预警、预演、预案”功能的智慧地下水体系，可为地下水的管理和科学研究工作提供技术支撑。