废热锅炉换热套管腐蚀分析

本文探讨了二段转化气第一废热锅炉换热套管腐蚀机理,讨论了防止腐蚀的措施。     

破碎顶板垮塌采场胶结充填治理

针对金厂河多金属矿一步骤破碎顶板垮塌治理难题,采用三维激光扫描的方式,探明了采场顶板垮落形态特征,构建了破碎顶板垮塌采场三维可视化模型。通过对金厂河矿胶结充填体强度需求的理论计算,设计一步骤胶结充填体整体强度为3.0 MPa。基于充填料浆配比试验、扩展度试验和流变试验,综合确定充填工艺参数为:料浆质量浓度为68%～72%,灰砂比为1∶8。结合21^#采场三维空区模型和形态,合理布置了充填挡墙和充填下料工程,进而保障了破碎顶板垮塌采场胶结充填体的稳定性。     

某多金属矿新型充填胶凝材料性能及微观结构研究

采用矿渣新型胶凝材料为胶结剂,细尾砂为骨料,开展充填料浆流动度、泌水率和充填配比试验,研究浓度、灰砂比对料浆流动性、泌水率、充填体抗压强度的影响,以及不同养护龄期下充填体抗压强度的发展规律。结果表明：充填浓度对料浆流动度、泌水率的影响较大,随着浓度的提高,料浆流动度和泌水率显著降低;灰砂比的影响相对较小,随着灰砂比的降低,料浆流动度、泌水率略有提高;充填体抗压强度随浓度的增加而提高,随灰砂比的减小而降低,新型胶凝材料充填体在养护早期3 d强度发展较为缓慢,7 d后强度开始明显提高,28 d后强度仍能持续增长,且养护60 d强度相比28 d提高约20%;矿渣微粉在水泥、石膏等激发作用下生成纤维状C-S-H、针棒状钙矾石等水化产物是充填体产生强度的主要原因。     

微生物+化学复合驱提高高凝油油藏采收率室内实验

针对高凝油油藏析蜡冷伤害、水驱采收率低的问题，运用微生物高通量测序分析、化学驱实验评价方法，利用岩心物理模拟与CT扫描等手段，提出了微生物+化学复合驱组合提高高凝油采收率技术，研制了微生物化学复合驱配方，该体系兼有化学驱大幅度提高驱油效率及微生物降低原油蜡质组分双重优点，最后通过物模实验优化了微生物与化学驱配方段塞组合。实验结果表明：微生物+化学复合驱较水驱提高驱油效率35.19个百分点，较单一化学复合驱可提高驱油效率7.27个百分点，单位质量聚合物增油量提高了1.16 t/t。该研究为高凝油油藏开发后期方式转换、提高采收率提供有效接替技术。     

基于层间融合的神经网络访存密集型层加速

近年来,随着深度神经网络在各领域的广泛应用,针对不同的应用场景,都需要对神经网络模型进行训练以获得更优的参数,于是对训练速度的需求不断提升。然而,现有的研究通常只关注了计算密集型层的加速,忽略了访存密集型层的加速。访存密集型层的操作主要由访存带宽决定执行效率,单独提升运算速度对性能影响不大。本文从执行顺序的角度出发,提出了将访存密集型层与其前后的计算密集型层融合为一个新层执行的方式,将访存密集型层的操作作为对融合新层中输入数据的前处理或输出数据的后处理进行,大幅减少了访存密集型层在训练过程中对片外内存的访问,提升了性能;并针对该融合执行方案,设计实现了一个面向训练的加速器,采用了暂存前处理结果、后处理操作与计算密集型层操作并行执行的优化策略,进一步提升了融合新层的训练性能。实验结果显示,在面积增加6.4%、功耗增加10.3%的开销下,训练的前向阶段、反向阶段的性能分别实现了67.7%、77.6%的提升。     

面向训练的卷积神经网络加速器设计

随着深度神经网络的广泛应用,对神经网络模型的训练速度需求也不断增长,各类面向训练的加速器应运而生。然而,在训练过程的各阶段,同一个层展现出了巨大的计算差异,计算差异性使得单一数据流结构的加速器在某些阶段的处理上达不到最高的效率。而图形处理器(GPU)等通用性设计通常不能充分地利用各阶段操作的特性使得利用率较低。为了解决这个问题,本文针对卷积神经网络(CNN)训练不同阶段的操作,分别提出了高效的执行方案,设计了一个统一的加速器处理单元硬件结构,能够将所有阶段的执行方案高效地映射到其上运行,并以这个统一的处理单元为基础实现了一个高效的支持训练的卷积神经网络加速器。实验结果显示,基于4个常用的卷积神经网络模型,卷积层训练的前向过程、反向过程的运算资源利用率分别达到了77.6%、67.3%,相比于现有主流的利用Tensor核心加速深度学习任务的GPU,运算资源利用率提高了45.1%和41.7%。     

壁面温度和撞壁距离对柴油喷雾燃烧特性的影响

根据撞壁距离L与自由喷雾液相贯穿距L_liquid之比，将喷雾撞壁模式分为严重湿壁、轻微湿壁、临界湿壁、未湿壁．通过高温高压定容弹试验和Open FOAM仿真，研究了高、低壁温条件下，4种喷雾撞壁模式对着火特性、火焰发展特性以及燃油分布特性的影响．结果表明：提高壁面温度可以促进喷雾着火及燃烧过程，且其促进作用随L L_liquid增大而减小；高壁温条件下，一定程度的喷雾撞壁有利于油气混合和燃烧，低壁温条件下则相反．     

相变离子液体体系吸收分离CO2的研究现状及展望

全球工业化的迅速发展及人口增长使得化石燃料消耗不断增加，导致二氧化碳(CO₂)排放量逐年递增，引发全球化气候问题。醇胺吸收法目前在工业CO₂捕集应用最广泛，主要以单乙醇胺、甲基二乙醇胺等水溶液为吸收剂，存在溶剂损耗大、再生能耗高等问题，开发高效低能耗的新型吸收剂是实现CO₂大规模捕集的关键。离子液体具有气体亲和性好、蒸气压低、结构性质可调等特点，其中相变离子液体体系因节能潜力大被认为是新一代CO₂吸收剂，其吸收CO₂后由均相变为互不相溶的液-液或液-固两相，再生时仅需对CO₂富相加热处理，可有效减少吸收剂再生体积，降低再生能耗。重点总结近五年相变离子液体体系在CO₂分离的研究现状和进展，对不同相变行为的液-液和液-固相变离子液体体系分类阐述和讨论，并对其发展趋势进行展望。     

数字逻辑课程的混合教学模式分析

阐述数字逻辑课程的教学现状，线上线下混合教学实践，统筹线上课程资源、按照需求确定教学方式、完善考核评估模式，从而促进教学效果的提升。