运输机皮带撕裂原因分析及特征实验研究

带式运输机是重要的连续性运输设备，皮带撕裂是造成带式运输机运输失效的重要因素。详细分析了引起皮带撕裂的常见原因，并给出了合理的预防措施。针对皮带撕裂现象构建皮带撕裂实验平台，并通过皮带受力应变实验分析掌握了皮带撕裂的特征，为预防皮带撕裂的发生提供了一定的理论依据。     

基于热负荷自动调节的延迟焦化加热炉三点注汽量智能优化

针对国内某炼油厂延迟焦化加热炉三点注汽问题，采用热负荷自动调节的算法进行了研究。运用该模型方法，分析了三点注汽量对加热炉热负荷和炉管结焦系数的影响，发现三点注汽量的改变均会对热负荷和炉管结焦系数产生影响，主要表现为提高注汽量将会提高热负荷，同时降低结焦系数；第1点注汽量和第2点注汽量对热负荷和结焦系数的影响较强，第3点注汽量对热负荷和结焦系数的影响较弱。在实际操作中，加热炉中的结焦程度既不能太强也不能太弱，合适的结焦系数能够保证正常开工周期里炉管不结焦，也能保证瓦斯、注汽量等参数的合理分配。通过对热负荷、注汽量的智能分配，可得到不同原料油加工负荷条件下更加合理的装置运行方案。     

养殖底泥制备腐植酸和生物炭及其氨氮吸附性能研究

以养殖底泥为原料,分别采用碱提酸解法和水热炭化法制备腐植酸和生物炭吸附剂,并以养殖水体中氨氮作为目标污染物,研究腐植酸和生物炭的氨氮吸附性能。结果表明:腐植酸和生物炭产率分别为3.86%和13.46%(以底泥湿基计),比表面积分别为11.54 m~2·g~(-1)和24.76 m~2·g~(-1)。准二级动力学方程能更好地拟合腐植酸和生物炭吸附氨氮的动力学特征。当腐植酸加量为2.00 g·L~(-1)、生物炭加量为3.00 g·L~(-1)时,其对氨氮的平衡吸附量增幅趋缓;当氨氮初始浓度分别增至150 mg·L~(-1)和200 mg·L~(-1)时,腐植酸和生物炭对氨氮的平衡吸附量增幅趋缓;生物炭比腐植酸表现出更强的吸附能力。该研究为养殖底泥的资源化利用及养殖废水的处理提供了参考。     

XJM-KS型浮选机矿化器负压产生机理研究

浮选机矿化器是用于浮选矿浆预处理的重要设备，其性能的优劣直接影响到浮选机的工作效果。文章通过流体力学仿真软件FLUENT对XJM-KS型浮选机矿化器的内部流场进行数值仿真，重点研究了聚焦式喷嘴布置所带来的流场特征。模拟结果表明，高速的矿浆射流能够在混合室内产生-2.43×10Pa的负压区，从而吸入大量的空气，实现空气与矿浆的有效混合与预矿化，与传统的机械搅拌式矿浆预处理装置相比，该矿化器能够大幅度提高预矿化效果。     

加氢精密分馏装置反应器温度检测设计优化

针对某加氢精密分馏装置反应器高温、高压以及温度波动大的工艺特点,综合考虑反应器温度检测方案的整体成本、安全性和操作维护等多种因素,提出了一套合理可行的加氢反应器温度检测设计理念,采用了多点热电偶与柔性铠装热电偶相结合的选型方案,既提高了反应器温度检测的精确性和实时性,确保床层温度控制的稳定可靠,又保证了温度仪表的使用安全和维护方便,并降低了使用成本。     

山东省平阴县阎庄铁矿床地质特征及成因分析

阎庄铁矿位于汶上—东平成矿带北侧，为探讨该矿床成矿标志，通过研究矿床地质特征，分析其成因并总结找矿标志，对区内找矿工作具有借鉴价值。矿体赋存于山草峪组中，其形态受基底背斜控制，呈似层状产出，岩浆岩对矿体的连续性起破坏作用。矿床成因为与新太古代火山活动及区域变质作用有关的沉积变质型铁矿床，泰山岩群变质岩系与磁异常是该类型矿床的找矿标志。     

基于云概率密度分布估计的大坝监测数据分析

大坝运行监测易受自然环境和监测条件影响，存在时间和空间上的变异性，监测数据具有不确定性。以云理论的随机性和不确定性分析方法为基础，并与空间数据辐射思想相结合，建立了云滴概率密度分布估计模型，然后导出云概率密度分布函数，依据样本监测数据推求母体空间数据的分布特征，并设计了基于逆向云算法云变换的计算程序。分析陆浑水库1979~1999年测压管监测数据和位移变形数据的云概率密度分布特征和云数字特征，得出了20 a来大坝的数据分布特征和运行状态。监测数据分析结果表明，云概率密度分布估计不仅能有效合理地分析大坝的运行状态，而且能够依据云数字特征来判断监测状态和监测环境的异常变化。      

基于特征融合的中文简历解析方法研究

针对基于规则和统计的传统中文简历解析方法效率低、成本高、泛化能力差的缺点，提出一种基于特征融合的中文简历解析方法，即级联Word2Vec生成的词向量和用BLSTM（Bidirectional Long Short-Term Memory）建模字序列生成的词向量，然后再结合BLSTM和CRF（Conditional Random Fields）对中文简历进行解析（BLSTM-CRF）。为了提高中文简历解析的效率，级联包含字序列信息的词向量和用Word2Vec生成的词向量，融合成一个新的词向量表示；再由BLSTM强大的学习能力融合词的上下文信息，输出所有可能标签序列的分值给CRF层；再由CRF引入标签之间约束关系求解最优序列。利用梯度下降算法训练神经网络，使用预先训练的词向量和Dropout优化神经网络，最终完成对中文简历的解析工作。实验结果表明，所提的特征融合方法优于传统的简历解析方法。