炉前TMT三大机控制系统可靠性升级项目

首钢京唐公司一期1#、2#高炉有效容积5500m3,日最高产铁量13200t,平均每分钟产出铁水量最多为9.17t,为确保高炉正常生产,要求炉缸内的铁水数量不能超过安全容铁量,这就必须保证高炉将单位时间内生成的铁水全部及时地从铁口排出,否则就会造成高炉减风、停风,要将每分钟内生成的大约9t铁水及时排出炉外,单铁口出铁显然无法满足要求,这就需要一定时间内有两个铁口同时出铁,首钢京唐公司1#、2#高炉出铁场共设有4个出铁口,每个铁口每分钟出铁量大约4t^7t,因此4个出铁口就处于2用2修状态,因此,倘若有一个铁口的设备发生故障,也没有备用铁口出铁,在这种情况下,如果不能迅速地、及时地排除故障,都将造成高炉减风、停风;同时,这也要求炉前三大机系统有很高的稳定性及可靠性,这就要求我们对其系统功能进行完善,减小各类设备故障对系统造成的影响,确保高炉炉前的正常、连续生产。     

不同含量低污染水对人工湿地中细菌的影响研究

探究水平流人工湿地(HFCW)系统处理低污染水过程中,相同COD/ρ(TN)下不同碳氮含量对细菌群落结构的影响。结果表明,进水为较高碳氮含量的HFCW(HF1)和进水为较低碳氮含量的HFCW(HF2)对COD和TN的去除效率具有一定的差异,HF1和HF2对COD的去除效率分别为48.26%和28.89%,对TN的去除率分别为79.06%和81.87%。HF1中细菌的丰富度和多样性均高于HF2,HF1中富集的优势细菌为Chloroflexaceae、Comamonadaceae和Rhodocyclaceae,均具有异养反硝化功能,HF2中富集的优势细菌为Xanthomonadaceae和Rhodocyclaceae,其中Xanthomonadaceae具有自养反硝化功能。COD、NH4^+-N和NO3^--N对HF1中细菌群落的影响大于对HF2中细菌群落的影响,HF1中COD对细菌群落的影响大于NH4^+-N和NO3^--N。     

一种基于推测代价评估的推测多线程并行粒度调节方法

传统的推测多线程技术总是假定程序的并行粒度大小应该随着处理器核资源数目的增加而增大,未考虑不同数目的处理器核资源对程序自身并行性能的影响作用。针对这个问题,提出一种自适应的循环并行粒度调节方法用于优化处理器核资源的分配过程。以推测级为单位,通过动态收集循环中所有推测线程的性能量化分析结果,进行推测代价评估。并利用评估结果动态调整循环的并行粒度大小,优化所分配到的处理器核资源的数目,以减少不必要的推测代价。实验表明,该方法不但在SPEC CPU基准测试程序集上能取得较好的性能提升,而且进一步优化了推测时的能耗开销。     

ELMs和SVMs在多分类问题上的泛化性能比较

多分类问题是机器学习、数据挖掘领域的重要研究内容。在文本分类、语音识别、图像识别、基因检测等方面有广泛的应用。通过在UCI数据集对极限学习机算法ELMs(ELM,KELM)和支持向量机算法SVMs(SVM,LSSVM)在多分类问题上的表现进行详细比较,得出以下结论:ELMs相较于SVM在多分类问题上有更高的分类准确率,而且随着分类数目的增加,ELMs的泛化能力相较于SVM提高越多,但是ELMs对于LSSVM并没有得到上述结论;ELMs相较于SVMs对数据的类别数目不敏感,分类准确率随类别数目增加下降不明显;ELMs相较于SVMs在多分类问题上所需计算代价更小,且拥有更快的学习和训练速度,适用于多分类问题。     

一种用于电力终端的BDS定位漂移校正算法

文中提出了一种用于电力终端的北斗系统(BDS)静态定位漂移的校正算法,并进行了实验验证。文中首先简要介绍了定位原理和精密单点定位(PPP),分析了影响定位和定位漂移的误差源;然后,根据经验设定了一些阈值判断电力终端状态,提出了一种移动平均校正算法,以减少后期建模误差,随后通过微处理器实现该算法;最后,通过实验验证了该算法的可行性。     

基于(火用)效率目标的环冷机余热回收系统操作参数优化

摘要：针对烧结环冷机余热回收利用率不高的难题，采用分析法建立了评价某钢铁厂烧结环冷机余热回收系统运行效率的效率模型。基于多孔介质模型、局部非热平衡方程、真实气体SRK方程建立环冷机内气固两相换热模型。通过CFD仿真模拟，探究料层高度、循环风机输入烟气温度、烧结矿底部入口风速三项可控环冷机运行工艺参数对系统效率的影响规律。结果表明，料层厚度在1～1.5 m区间每增加0.1 m，效率增加0.8%～1.1%；循环风温在100～140℃之间每增加10℃，效率增加1.4%～1.5%；烧结矿底部入口风速在0.9～1.9 m/s之间每增加0.1 m/s，效率降低0.18%～0.24%。在此基础上，基于工业运行数据建立效率正交试验优化模型，提高了该余热回收系统3.42%的效率。