退火炉炉辊结瘤的原因与解决措施

山东某钢厂连续退火机组，投产以来每隔4个月左右，在退火炉均热、缓冷段频繁发生炉辊结瘤现象，经过实验研究，发现炉辊结瘤的根本原因是炉内环境氛围异常以及清洗段能力差造成的。通过提高清洗段刷辊压下量，加大带钢表面刷洗面积，促使清洗后带钢反射率大于92%；加强对退火炉炉辊周边点检，避免漏油、漏水事故；此外，定期使用高强钢对炉辊进行磨辊，最终降低了退火炉结瘤概率。     

深井自然风压及采空区流场动态演化规律研究

深部矿井的通风稳定性影响生产安全，随季节而变化的自然风压对其影响更明显。为研究深部煤层自然风压对采空区流场的影响，通过现场实测得到矿区冬季采空区内部流场规律和自然风压变化规律，利用数值模拟方法，验证了自然风压是影响采空区内部流场演化规律的重要因素，并根据煤矿实际情况及研究结果，制定了冬季工作面通风方式和其他措施。     

EMD和LS-SVM相结合的高压水射流靶物材质识别方法研究

为了利用靶物反射声有效识别靶物材质,提出了一种新的基于经验模态分解(EMD)和最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的靶物材质识别方法。首先应用模极大值算法识别靶物边界点,提取边界点内的反射声信号进行小波降噪预处理,对预处理后的信号进行EMD分解,并计算获得各个本证模态(IMF)分量的短时能量比,作为对应不同靶物材质的特征值输入到利用LS-SVM建立的多分类模型。介绍了上述方法的基本原理,设计了试验装置和靶物材质识别影响因素分析试验方案。实验结果表明:靶物的内部结构和外形大小因素对靶物材质识别率影响小,利用上述方法进行的四种靶物材质探测,平均识别率达到85.83%,比BP神经网络提高了18.83%,且运算速度也得以提高,因此该方法可以用于靶物材质的识别。     

基于改进DeepLabv3+的含噪声热红外图像光伏热斑检测方法

光伏组件表面钢化玻璃会导致采集的热红外图像中带有反光噪声，其与热斑的特征相似，热斑检测中常出现误检。该文提出一种多尺度融合注意力机制的轻量化DeepLabv3+语义分割模型LD-MA(lightweight DeepLabv3+with multi-scale integrated attention mechanism)用于热斑检测。LD-MA基于DeepLabv3+网络架构，首先引用MobileNetV2作为主干特征提取网络，减小网络参数量以提高训练效率。然后设计多尺度特征融合模块并引入CBAM注意力机制，保留多阶段目标特征且强化对热斑目标特征信息和位置信息的学习。在自建光伏热斑数据集进行热斑检测实验，结果表明LD-MA模型参数量大幅减少，同时有效避免误检和漏检，在测试集中平均交并比（mIoU）和类别平均像素准确率（mPA）分别达到90.82%和94.39%。     

城市台全IP 4K超高清转播车系统的设计与实践

本文阐述了某市级广播电视台首辆全IP 4K超高清转播车的方案设计、系统架构、设备选型以及建设实践。系统采用SDN的设计理念，全面实现视频、音频、同步、通话、控制等系统的IP化，达到国内领先水平，可为城市台建设全IP架构的超高清转播车提供参考案例。     

冷轧连续退火炉内带钢焊缝开裂成因与预防措施

山东某钢厂连续退火机组，出现多次焊缝在退火炉加热段开裂事故。经过对炉内开裂焊缝分析，发现焊缝热影响区强度低于母材强度是退火炉内焊缝断带的直接原因，下焊轮高度低、焊轮表面存在焊渣是造成焊缝质量不好的主要因素。通过焊接前检查下焊轮与夹钳台水平高度相差在±0.5 mm以内，以及对焊轮使用更换标准频次的精细化管理，降低了焊缝在连续退火炉断裂事故。     

碱湖型页岩油“甜点”分类与主控因素——以准噶尔盆地风城组为例

碱湖型页岩油资源前景广阔，但因多源混积使得其储层不同于经典页岩油储层，“甜点”储层的成因异常复杂。碱湖型页岩油“甜点”的研究是陆相页岩油亟需补充的内容。基于岩心观察、岩石薄片鉴定、全岩X射线衍射和地层微电阻率成像(FMI)测井等资料分析，对准噶尔盆地玛湖凹陷风城组碱湖型页岩油开展了“甜点”分类与主控因素研究。研究结果表明，根据主要矿物成分和含量可将风城组的碱湖沉积划分为7类细粒沉积岩，按页岩油赋存的岩石类型可将“甜点”分为混合型、内源控制型、陆源供给型3种类型。混合型“甜点”主要受岩石结构、有机质丰度、裂缝和溶蚀作用等因素综合控制；内源控制型“甜点”主要受岩石成分、裂缝和溶蚀作用等因素控制；陆源供给型“甜点”主要受岩石结构、矿物成分和溶蚀作用等因素综合控制。三类“甜点”在准噶尔盆地玛湖凹陷呈规律性展布，分别分布在玛湖凹陷前陆斜坡浅湖区、前陆凹陷深湖区、陡坡与深湖过渡区。混合型“甜点”是玛湖凹陷风城组碱湖型页岩油勘探开发的首选目标。