柳堰集水库渔光互补工程对水环境影响的数值模拟研究

针对渔光互补工程对水环境的影响缺乏精准量化研究的问题，构建了适用于柳堰集水库的水动力-水质-水生态-工程耦合数值模型，模拟了2020年8月自然现状和渔光互补工程实施后库区水温、化学需氧量、溶解氧、总磷、总氮、叶绿素a的质量浓度时空分布，并计算了水体富营养化指数。结果表明：渔光互补工程实施后，柳堰集水库的水温、溶解氧和叶绿素a质量浓度分别下降了0～6℃、0～0.02 mg/L和0～0.000 5 mg/L,化学需氧量质量浓度上升了0～10 mg/L;总磷、总氮质量浓度变化趋势在光伏板下伏水域和未布设光伏板水域呈现较大差异性，光伏板下伏水域总磷质量浓度升高了0～0.814 mg/L,总氮质量浓度降低了0～0.125 mg/L;各水质指标在渔光互补工程实施前后的差异随时间推移逐渐减小，入汇口水体富营养化程度显著下降，中央库区灌溉取水口水体富营养化指数提高了5.61～16.00。     

高瓦斯综放工作面智能放煤关键技术研究与应用

目前高瓦斯综放工作面的智能化放煤面临着许多难题，主要包括煤矸识别精度较差、煤流与瓦斯浓度的控制不够全面、跟机工艺设计研发繁琐、控制系统响应较慢。为解决这些问题，研发了基于5G通信的云边端协同智能放煤控制系统，包括5G网络、云端服务器、边缘处理器、终端执行设备等，系统具有较高的数据传输速度、控制响应速度和数据处理能力，在对综放开采放煤工艺参数和智能放煤工艺流程分析的基础上，详细阐述了煤矸识别技术、大块煤识别与煤流负荷平衡技术、瓦斯安全联动控制技术、跟机放煤数字孪生技术四大智能放煤关键技术。在保德煤矿81309综放工作面进行应用试验，采用智能综放技术后，顶煤采出率由86%上升到93%，煤炭含矸率由21%下降到15%，总的生产效率提高了10%，放煤作业人员由原来的3～4人减少为1～2人。开发的基于5G通信的云边端协同智能放煤控制系统及其关键技术也可以推广到其他综放工作面，对煤矿减人增效和安全高效开采具有重要价值。     

数控加工技术的优化策略分析

阐述数控加工技术的特点，数字控制技术在机械加工中的运用，现代数控加工技术的优化策略，对于软件设备的研究创新，从而提升产业综合能力，提高产品制造的效率。     

异构信息网络的注意力感知多通道图卷积评分预测模型

异构信息网络(Heterogeneous Information Network, HIN)包含了丰富的语义信息，利用其进行评分预测已成为缓解推荐系统数据稀疏性问题的一个重要途径。然而，传统采用元路径来提取HIN语义信息的方法忽略了元路径中的评分信息，从而导致元路径无法精确捕获用户和推荐项目之间的语义相似性，同时也未能良好区分不同元路径的重要性。为了解决这两个问题，首先提出了一种带有评分限制的元路径以获取更准确的HIN语义信息，利用这些信息构建用户和项目多层网络；然后结合图卷积网络和注意力机制设计了一个用于评分预测的神经网络，通过多通道图卷积有效地表示了HIN的多种语义信息，采用注意力机制区分不同元路径的重要性，弥补了传统方法的不足；最后融合了用户和项目的属性信息，进一步提高了评分预测的准确性。在Douban Book和Yelp数据集上的实验结果表明所提模型明显优于对比的基线模型，尤其在数据稀疏的情况下，均方根误差比基线模型最多减少了50%,从而验证了所提模型的优越性。