A Fully Continuous Supercritical Fluid Extraction System for Contaminated Soil

A fully continuous lab scale supercritical fluid extraction system has been designed, built and tested. The system continuously pumps carbon dioxide under supercritical conditions and soil slurry into a counter‐current contacting column. Delhi Loamy Sand, spiked with approximately 10 mg/g of naphthalene, was used as the testing soil. The soil slurry ranged from 0.0028 g dry soil per g slurry to 0.072 g/g. The operating temperature was 43°C and the operating pressure was 7.7 MPa. Near steady state, fully continuous flow was achieved with runs lasting as long as 2 h. All carbon dioxide samples contained measurable quantities of naphthalene and the measured mass transfer coefficients were as high as 4.6×10^?4 s^?1.     

综采工作面初采初放期间矿压显现规律分析与总结

2903综采工作面是城郊煤矿二水平第一个单顺槽沿空掘巷综采工作面。项目针对该工作面初采、初放期间的矿压显现规律进行了数据采集、分析和总结。     

长壁综采工作面采煤机定位定姿技术研究

分析了现有的采煤机支架传感定位技术、轨道里程计定位技术、自主定位技术的研究现状及其存在的问题;提出了以采区绝对坐标为参考坐标,采煤机在开采煤层内绝对定位的研究内容;探讨了采煤机定位技术在长壁综采工作面自动化中的作用。     

改进R-FCN模型的小尺度行人检测

目的 为了有效解决传统行人检测算法在分辨率低、行人尺寸较小等情境下检测精度低的问题,将基于区域全卷积网络（region-based fully convolutional networks,R-FCN）的目标检测算法引入到行人检测中,提出一种改进R-FCN模型的小尺度行人检测算法。方法 为了使特征提取更加准确,在ResNet-101的conv5阶段中嵌入可变形卷积层,扩大特征图的感受野;为提高小尺寸行人检测精度,在ResNet-101中增加另一条检测路径,对不同尺寸大小的特征图进行感兴趣区域池化;为解决小尺寸行人检测中的误检问题,利用自举策略的非极大值抑制算法代替传统的非极大值抑制算法。结果 在基准数据集Caltech上进行评估,实验表明,改进的R-FCN算法与具有代表性的单阶段检测器（single shot multiBox detector,SSD）算法和两阶段检测器中的Faster R-CNN（region convolutional neural network）算法相比,检测精度分别提高了3.29%和2.78%;在相同ResNet-101基础网络下,检测精度比原始R-FCN算法提高了12.10%。结论 本文提出的改进R-FCN模型,使小尺寸行人检测精度更加准确。相比原始模型,改进的R-FCN模型对行人检测的精确率和召回率有更好的平衡能力,在保证精确率的同时,具有更大的召回率。     

基于FCN-LSTM的工业烟尘图像分割

工业生产中常根据林格曼烟气黑度判断工业烟尘的污染等级,一种有效的方式是应用计算机视觉系统对工业烟尘进行监测, 其中对烟尘目标进行准确分割是该系统的关键技术。因为工业烟尘具有形状不固定、和云相似度高等特点,现有算法在复杂场景下对烟尘进行分割时容易受到干扰,分割准确度有待提高。针对这一问题,提出一种基于FCN-LSTM的工业烟尘图像分割方法,在全卷积网络对图像空间特征提取的基础上,使用长短时记忆网络提取图像序列的时间信息,通过烟尘的动态特征对运动的烟尘和背景进行区分,增强复杂场景下的抗干扰能力。实验表明,本文模型相比于全卷积网络,在复杂场景下的抗干扰能力有显著提升,能够有效克服来自云的干扰,对全卷积网络分割结果中易出现干扰点的问题也有改善,IoU指标最高有8.04%的提升。     

基于隐私保护的可证明安全委托计算协议

通过云计算提供的委托计算服务能够为委托方节省大量的计算时间和计算成本,但如何保证委托计算的隐私性和可证明安全性是具有挑战性的问题。结合全同态加密和多线性映射技术的优势,提出基于隐私保护的可证明安全多元多项式委托计算协议。根据委托计算的输入输出隐私安全需求设计委托计算安全模型,通过多线性映射方案和全同态加密技术构造任意第三方可公开验证的委托计算协议,并在标准模型下基于多线性Diffie-Hellman困难性问题假设证明协议的安全性与隐私性。实验与性能分析结果表明,该协议可保证安全性,同时能够减少计算成本,满足大数据环境下委托计算模式的应用需求。     

全监督学习的图像语义分割方法研究进展

近年来,随着深度学习进入计算机视觉领域,各种深度学习图像语义分割方法相继出现,其中全监督学习方法的分割效果显著超过弱监督学习方法。将全监督学习的图像语义分割方法分为五类,并对各类中最具有代表性的方法进行详细分析,重点阐述各种方法核心部分的实现过程。对语义分割领域中的主流数据集进行归纳总结,介绍了性能算法指标,并在主流数据集上对各种代表性方法的效果进行对比,最后对语义分割的未来进行展望。     

一个全同态代理重加密方案

针对现有全同态加密方案仅能对用同一密钥加密的密文进行计算的局限性,在Brakerski等人构造的全同态加密方案基础上,结合密钥隐私（Key-private）代理重加密的思想,并利用私钥置换技术,把某用户的密文置换成其他用户的私钥可以解密的新密文,从而构造了密钥隐私的全同态代理重加密方案,该方案可以使拥有重加密密钥的代理者在不改变明文的情况下,把用委托方Alice的公钥加密后的密文转换为可以用受理方Bob的私钥解密,且代理者无法获知Alice和Bob的身份,同时,根据同态运算的性质,代理者可以对转换后的密文进行同态运算,即方案同时具有全同态的性质和代理重加密的性质。从而实现了对用不同密钥加密的密文进行任意计算。另外,假如用户不使用重加密的功能,本方案将自动退化为高效的全同态加密方案(BGV方案）。所以对于不同应用需求,本方案具有较为良好的适应性。最后,在标准模型下证明了方案的CPA安全性和代理重加密的密钥隐私性。     

充填采煤理论与技术的新进展及展望

充填采煤是绿色开采的核心,在综合阐述煤矿充填采煤技术发展历史的基础上,介绍了近年来我国综合机械化充填采煤理论及技术取得的重大突破,包括:长壁工作面采充一体化原理、综合机械化固体充填采煤技术、密实充填有效控制岩层运动的目标、充填采煤岩层移动预计的等价采高理论、密实充填采煤岩层移动的解析计算公式和充填采煤岩层移动与地表沉陷实测比较等.指出了研发新型低成本充填材料、提升充填采煤装备自动化水平、建立充填采煤基础理论与相关评价体系、协同充填采煤与地下水环境保护是煤矿充填采煤技术发展的必然趋势.     

大倾角综放面防倒防滑防滚矸技术

基于永登集团丰阳煤矿12101综放工作面实际生产条件,采用理论分析与工程实际相结合的方法研究了工作面液压支架倒架、咬架及刮板输送机下滑的原因,分析了大块矸石滚落对工作面设备造成的冲击、卡塞等危害.采用伪斜推进、及时调整支架状态、"上拉下顶"防倒防滑、支架操作阀闭锁、端头支架锚固、及时支护、自上向下单向割煤、自下而上带压擦顶移架、控制采高等技术解决了支架的倒架、咬架和刮板输送机下滑问题;采用防滚矸钢网、全断面防滚矸装置、挡矸帘、柔性挡矸装置、加高挡煤板等技术解决了滚矸的危害.现场实践表明,该套技术保证了工作面的整体稳定性,为大倾角工作面安全生产提供了保障.