浅谈紫砂"钰炉壶"的造型特征以及文化韵味

宜兴紫砂壶是属于陶器中的一种,其中国民族传统工艺特色十分的鲜明,在悠久历史的发展之下形成了非常高的艺术成就,因此在陶瓷艺术之中占据着十分重要的地位,由于紫砂壶材质的特殊性,再加上造型以及成型工艺,因此产生了十分独特的造型语言,这便是紫砂壶所独有的蕴含在内的韵味,只有将紫砂的造型语言进行充分地利用,才能够创造出一把优质的紫砂壶,从起源一直发展到现在,紫砂壶的工艺始终都保持着繁荣旺盛的局面,可谓是为我国民族传统文化带来锦上添花的现象。本文便主要以紫砂"钰炉壶"为例,谈谈它的造型特征以及文化韵味。     

一种新型醇酸树脂仿宝石制品的鉴定

针对近期龙陵珠宝市场上出现一种商家声称“压制金珊瑚”的手串类饰品,采用常规宝石学测试、红外光谱法、拉曼光谱法、X-射线荧光光谱法、紫外-可见光谱法等方法对其材料属性、鉴定特征进行了研究,探讨其与同类材质的其他仿制品的差异。红外光谱及拉曼光谱测试表明此类饰品为醇酸树脂类塑料。其折射率为1.56(点测),密度约为1.235 g/cm^(3),硬度4~5,区别于其他塑料仿制品的显著特征是呈丝绢光泽,硬度较高,弹性及韧性极好,小刀切割有明显爆裂感,并产生碎块、粉渣。X-射线荧光光谱及紫外-可见光谱分析显示其金黄-黄褐色体色由Ti、Cr、Fe、Co、Cu等多种过渡性金属元素对光的选择性吸收共同作用而产生。因采用不同改性技术醇酸树脂类宝石仿制品可具有不同的物理性质及外观特征。除常规宝石学测试外,须综合运用红外光谱、拉曼光谱等测试其基团类型、分子结构及振动模式方能准确鉴定。     

基于时空特征图卷积网络的配电网实时状态估计方法

为了在考虑负荷时空特性以及不健全量测的场景下实现配电网的实时、高容错状态估计,本文从时空图的角度提出一种基于时空特征图卷积网络的动态状态估计算法。首先将配电网量测数据组成三维张量;然后利用时空特征图卷积网络分别提取量测数据的空间拓扑、时间序列和节点属性上的特征信息,通过特征融合得到实时状态估计结果;最后根据状态估计结果生成虚拟量测以消除不良数据的影响。实验结果表明,本状态估计方法具有较高的鲁棒性,且准确性和计算速度均优于传统方法。研究结果可为基于机器学习的电力系统状态估计方法提供参考。     

SF6气体中H2S光声检测及FFT滤波在检测信号噪声抑制中的应用

H_2S作为SF_6气体绝缘电气设备中一种重要的故障特征气体,其浓度对于评估SF_6气体绝缘状态有着重要意义。由于H_2S在近红外波段的吸收系数非常小,导致传统光学检测方法在该波段对H_2S气体的探测灵敏度较低。气体光声光谱技术灵敏度高、响应速度快且无需载气,非常适用于痕量气体的检测。搭建了一套大功率气体光声检测平台,选择H_2S气体在1 578.12 nm处的吸收谱线,结合波长调制技术和二次谐波检测技术针对H_2S气体进行检测,并采用快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)算法对光声二次谐波信号进行频谱分析,去除残余噪声。结果表明FFT滤波技术可以有效去除光声二次谐波信号中的残余噪声,使搭建的光声检测平台对H_2S气体体积分数的最低检测限从10~(–6)量级降低到亚10–9量级。     

非侵入式负荷事件监测的曲线拟合方法

负荷事件监测是实现非侵入式电力负荷监测的关键环节.为提高最终负荷识别与分解的准确性,提出一种基于曲线拟合的非侵入式负荷事件监测方法.首先跟踪计算总功率信号滑动窗内拟合直线斜率值,进一步与根据功率变化设立的判定阈值进行比较,最终判断负荷运行状态是否发生变化.该方法可准确地标记出总负荷过渡区段和稳态区段的起止时刻,使监测系统能够准确地获取所需的负荷印记特征.理论证明了该方法的有效性和优越性,并且通过实例进行了验证.     

基于多特征融合的云平台异常点检测方法研究

针对传统云平台异常点检测方法存在准确率低和运算速度慢的问题,提出基于多特征融合的云平台异常点检测方法,构建云平台不同子系统的特征空间优化模型,实现不同子系统之间的特征自动融合.首先设计基于多特征融合的云平台异常点检测算法,对模型约束进行监测分析;然后通过试验验证方法不仅能够进行云平台异常点检测,而且比其他传统方法有更高的准确率和更快的计算速度.     

智慧变电站变压器综合在线监测技术综述与应用

实施变压器在线监测是实现其预知性维修的前提,对确保变电站和整个电力系统安全稳定运行具有重要意义,可有效避免电气火灾、停电等重大事故发生.围绕局部放电监测、油中溶解气体监测、铁心/夹件接地电流监测、有载分接开关状态监测、声纹振动及声纹声音监测、套管状态监测及绕组光纤测温,结合传感技术、智能分析单元、边缘计算、数据通信及规约等技术,论述了智慧变电站变压器综合在线监测技术的功能、配置及应用情况.     

基于随机矩阵理论的数据建模方法

随机矩阵理论作为统计学处理复杂系统和高维数据的理论工具,已越来越多地与大数据技术结合,应用于电力系统分析.首先介绍了随机矩阵的基础定义,其次介绍了随机矩阵单环定理,并依此建立了DAS量测数据的随机矩阵模型,采用平均谱半径作为其线性特征值统计量,根据平均谱半径的变化感知原始随机矩阵中数据的变化.采用IEEE 33节点配电网络作为仿真分析模型,可发现当配电网无故障稳定运行时平均谱半径随时间序列的变化情况,为后续探究配电网故障的诊断方法打下了理论基础.     

融合负荷和气温周期性特征的短期负荷预测方法∗

针对传统考虑气温因素的短期负荷预测模型存在预测精度不高的问题,提出了一种考虑负荷和气温周期特征的短期负荷预测模型.首先对气温及负荷序列采用VMD分解得到两组特征互异的分量,取其中与原始负荷相关性最大的分量分别作为气温特征和负荷特征.然后,将历史负荷特征结合所取的气温特征和负荷特征一起输入GRU模型进行预测.算例分析表明,该模型的平均绝对百分误差为0.765％,验证了所提方法在电力负荷预测的有效性.