基于word2vec的配电网恶意控制指令检测算法

现有的配电网恶意控制指令检测方法基于电力系统运行规则,但规则维护困难、规则匹配耗时较长。根据配电网上行测量信息和下行控制指令之间存在的上下文一致性关系,提出基于word2vec的恶意控制指令检测算法。在配电网仿真平台模拟各类工况并获取标注数据集,结果表明,该算法能够取得100%的精确度和87.2%的召回率,具有较高的检测精度。     

西湖凹陷中部西斜坡地区超压成因机制

沉积盆地超压成因研究已取得了重要进展，关于超压主要成因的认识也发生了重要变化，以往一些被普遍认为属于典型不均衡压实成因的超压已被部分或完全否定，生烃作用作为超压成因的普遍性得到愈来愈多的证实。西湖凹陷多个构造带的不同层位均发育超压，目前认为超压的形成仍然离不开不均衡压实（欠压实作用）的贡献。根据异常压力形成的基本地质条件和异常压力产生的地质、地球物理效应两方面因素，利用测井曲线组合分析法、鲍尔斯法（加载-卸载曲线法）、声波速度-密度交会图法、孔隙度对比法、压力计算反推法以及综合分析法系统解剖分析了西湖凹陷中部西斜坡地区平湖组不同岩性异常压力成因。研究结果表明：西湖凹陷中部西斜坡泥岩中烃源岩超压主要为自源生烃增压，非烃源岩超压为邻源压力传导成因。储层中至少存在常压-超压型和常压-超压-常压型两种压力结构类型，异常压力自南向北顶界面逐渐变深，主要为油气在生烃增压驱动下向储层运移过程中的压力传导所致。     

电收尘器与高温过滤收尘器工艺的比较

介绍了华东某冶炼厂利用侧吹炉处理含铅废料,产出的高温含尘烟气因含SO2、SO3和H2O组分,烟气露点较高。分析了电收尘器和高温过滤收尘器两种烟气处理工艺,并从工艺的可靠性、建设投资和技术经济性等方面进行了比较。得出了采用高温过滤收尘器工艺要优于电收尘器,该工艺可以保证收尘器出口烟气含尘浓度控制在20 mg/Nm3以内,有利于后续脱硫工段的处理。     

电喷雾质谱法示踪钨回收过程离子的转化路径

将环隙式离心萃取器(ACCs)与电喷雾飞行时间质谱(ESI-TOF-MS)相结合，在线监测了回收过程中的钨萃取行为(宏观)和钨形态的转化路径(微观)，发现宏观萃取反应和微观离子形态转化同时发生并相互补充。伯胺N1923萃取钨在144 s内即可达到萃取平衡，萃取率高达98%以上，同时，酸钨比n(H)/n(W)是一个关键变量，当酸钨比n(H)/n(W)=2.4时，全流程钨回收率超过93%。最后，得到了基于钨形态监测的萃取机理，同时，减少原料液中W1含量，增加W10含量，可有效提高钨回收效率。     

LTE微型直放站的研究与设计

针对传统直放站的增益控制困难且容易产生自激等问题,提出了一种具有自动增益控制和防自激的LTE微型直放站的设计方法。该款微型直放站采用噪声系数小、增益高的SGA8343芯片和单片机来实现,其上行频段为1 710～1 785 MHz,下行频段为1 805～1 880 MHz。对该款微型直放站的RF电路、ATT衰减电路、AGC控制电路和单片机控制电路进行了介绍,对微型直放站进行了测试与分析。测试结果表明,下行增益约为75 dB,上行增益约为80 dB,平坦度小于6 dB(p-p),噪声系数小于6 dB,可以满足在实际工程中的应用要求。     

分区计量用流量仪日常运行中出现的问题浅析

稳定可靠的运营数据特别是流量仪计量终端设备的运行数据是分区计量能够较好应用的重要前提。然而在实际应用中,尤其是分区计量实施初期无相关经验阶段,软件系统中数据异常时有发生,分析这些异常主要由流量仪、远传设备、通讯以及数据库等某一方面或某几个方面的不正常工作造成。其中,流量仪运行数据最为核心,其数据丢失即为永久缺失;而其他方面的问题,也会给工作造成不必要的负担,应引起足够的重视。通过对已出现的各类问题的分析和初步解决,指出分区计量流量仪的运行各个环节的深入衔接才能达到良好效果。     

梦幻缥缈——剑河巫沙苗寨

<正>巫沙村坐落在剑河县南哨乡东面10公里,距县城84公里,海拔为480至500米的小山岭,全村226户1192人,苗族占全村人口的90.78%。巫沙村三面环水,背倚青山,古树参天,山水相映,幽雅僻静,180余座穿枋结构吊脚木楼,36栋的传统粮仓群,依山而建,鳞次栉比,掩映在古树林中,风貌协调统一。南哨河从西侧由南向北流淌,河水环绕着村子的西、南、东南三个方向,水边码头拾级而上,穿过护寨林直通寨内。村寨四周植被良好,青山环抱,环境优美。苗     

基于时频域的卷积神经网络运动想象脑电信号识别方法

针对目前运动想象脑电（EEG）信号识别率较低的问题，考虑到脑电信号蕴含着丰富的时频信息，提出一种基于时频域的卷积神经网络（CNN）运动想象脑电信号识别方法。首先，利用短时傅里叶变换（STFT）对脑电信号的相关频带进行预处理，并将多个电极的时频图组合构造出一种二维时频图；然后，针对二维时频图的时频特性，通过一维卷积的方法设计了一种新颖的CNN结构；最后，通过支持向量机（SVM）对CNN提取的特征进行分类。基于BCI数据集的实验结果表明，所提方法的平均识别率为86.5%，优于其他传统运动想象脑电信号识别方法；同时将该方法应用在智能轮椅上，验证了其有效性。