基于改进CGANs的入侵检测方法研究

近年来,机器学习算法在入侵检测系统(IDS)中的应用获得越来越多的关注。然而,传统的机器学习算法更多的依赖于已知样本,因此需要尽可能多的数据样本来对模型进行训练。遗憾地是,随着越来越多未知攻击的出现,且用于训练的攻击样本具有不平衡性,传统的机器学习模型会遇到瓶颈。文章提出一种将改进后的条件生成对抗网络(CGANs)与深度神经网络(DNN)相结合的入侵检测模型(CGANs-DNN),通过解决样本不平衡性问题来提高检测模型对未知攻击类型或只有少数攻击样本类型的检测率。深度神经网络(DNN)具有表征数据潜在特征的能力,而经过改进后的条件CGANs,能够通过学习已知攻击样本潜在数据特征分布,来根据指定类型生成新的攻击样本。此外,与生成对抗网络(GANs)和变分自编码器(VAE)等无监督生成模型相比,CGANsDNN经过改进后加入梯度惩罚项,在训练的稳定性上有了很大地提升。通过NSL-KDD数据集对模型进行评估,与传统算法相比CGANs-DNN不仅在整体准确率、召回率和误报率等方面有更好的性能,而且对未知攻击和只有少数样本的攻击类型具有较高的检测率。     

铸态Ti-20Zr-20Al钛合金动态压缩力学性能与断裂机制研究

采用X射线衍射仪、金相显微镜、分离式霍普金森杆和扫描电镜等手段研究了Ti-20Zr-20Al钛合金在动态压缩条件下的微观结构、力学性能和断裂机制。结果表明,Ti-20Zr-20Al铸态合金由Zr基体相和TiAl/Ti₃Al针状相组成; 随着应变率增加,合金的抗压强度增加,失效应变显著增加; Ti-20Zr-20Al合金的断裂机制为解理断裂; 随着应变率增加,试验压缩断裂后碎片总数增大,平均粒径减小。采用DID模型模拟的材料碎片尺度与实验结果比较吻合,Grady模型与实验结果的偏差较大。     

某油井P110油管腐蚀穿孔原因

西部油田某油井油管发生严重腐蚀甚至穿孔。通过宏观形貌和显微组织观察、化学成分分析、硬度测试、拉伸和冲击性能测试、腐蚀产物检测等方法对油管失效原因进行了分析。结果表明:油管在含Cl^-、H2S、CO2酸性环境下发生了均匀腐蚀和局部腐蚀。均匀腐蚀由H2S-CO2-H2O(Cl^-)体系引起的析氢腐蚀所致;而CaCO3沉积造成的微电偶效应以及Fe^2+与地层水中Cl^-的水合作用导致了油管的局部腐蚀穿孔。建议油井管材采用具有一定抗硫性的P110-3Cr钢或耐蚀性能更优的钢,并添加缓蚀阻垢剂进行防护。     

3DMine软件在尖山铁矿地采穿孔爆破设计中的应用

为积极推进攀枝花铁矿尖山地采数字化矿山建设，提高工作效率，更好地指导现场穿孔、爆破，减少二次穿孔及爆破质量事故，根据尖山露天转地下开采的现状，利用3DMine软件，建立矿山地形地貌、地质矿体构造模型、井巷模型、矿体模型等，结合尖山地采爆破孔网参数进行精准穿孔、爆破设计，将完成的各爆破单元的设计模型与矿山地形地貌、地质矿体构造模型、井巷模型、矿体模型等进行三维展布，使穿孔、爆破设计形象化、直观化，同时判断穿孔、爆破设计的合理性；最后将炮孔数据、装药信息、矿岩信息等内容与其它办公软件进行数据、图形转换，实现快速成图，指导现场生产、穿孔及爆破、质检配矿等，并分析爆破质量事故，为技术人员节约大量的工作时间，提高工作效率。     

叶酸中间体生产废水处理的应用研究

江西某精细化工厂采用铁碳微电解-Fenton氧化-混凝沉淀-水解酸化-A/O-曝气生物滤池联合工艺处理叶酸中间体生产废水。运行结果表明:铁碳微电解工序的COD去除率为41%,氨氮去除率为24%;Fenton-混凝工序的COD去除率为53%,氨氮去除率为48%;预处理废水再经过水解酸化-A/O-曝气生物滤池深度处理,出水稳定,COD﹤500 mg/L,氨氮﹤35 mg/L,达到宜春盐化基地污水处理厂的要求。工艺处理成本为3.87元/m~3。该工艺具有处理效果好、经济效益高等特点,在精细化工废水的处理中具有很好的应用价值。     

甲基氯硅烷精馏流程的模拟与优化

采用Aspen plus软件对工业七塔精馏过程进行全流程建模与模拟，优化工艺参数，研究了新的精馏节能工艺。对一甲塔等7个精馏塔采用双因素水平的灵敏度分析，考察了塔釜采出率、回流比、进料位置和塔顶压力对产品浓度和热负荷的影响，确定一甲塔最优的工艺参数：塔釜摩尔采出率为0.92，摩尔回流比为130，塔顶压力为0.18 MPa，总理论板数为400，在210块理论板位置进料。在此基础上，针对高能耗的脱高塔/脱低塔，模拟研究了双效精馏新工艺，新工艺可节省39.70%的年总成本；针对一甲塔模拟研究了热泵精馏新工艺，新工艺可降低41.42%的年总成本。