八分裂导线弧垂观测与调整要点浅析

根据特高压工程八分裂导线的特点,分析八分裂导线弧垂观测的难点,探索适合该导线的观测方法,并详细推算出计算步骤及控制要点。本文以1 000 kV晋东南-南阳-荆门特高压交流试验示范工程为例,结合自身工作体会,具体列出了计算过程,提出了一些操作方法及建议。     

一种改进的信息网络安全防御图模型及生成方法研究

研究已有防御图模型,提出一种基于假设的新型防御图模型,并给出生成方法。给出攻击模板、攻防模板和防御图算法,利用Graphviz和防御策略数据库,结合贪婪假设、单一性假设和单调性假设生成防御图,实现对网络安全状态整体真实反映,给出主动防御策略。     

电缆中间接头接地线对故障定点的影响

<正>随着科学技术进步及城镇化进程加快,电缆大量进入城市街道、工矿企业单位及公用事业中并得到广泛应用。由于城市道路建设及市政设施改造,造成了电缆故障不同程度地增多。电缆一旦发生故障,如果不能很快速地测出故障点的确切位置,就不能及时恢复送电,将会给生产带来巨大的损失,也给人们生活带来不便。单就电缆故障测距操作本身而言,技术人员经过培训和实践掌握起来并不困难。但是,相较于电缆故障查寻工作整体而言,仅仅测出故障     

网络信息代维管理系统中信息同步服务模块和应急发电服务模块的应用

随着电信运营商业务运营时代业务量不断增大,运营商通常选择将通信运维外包给专业的代维公司。本文就网络代维管理系统的系统进行分析,并且进一步制定同步服务模块和应急发电服务模块的设计思路和具体应用。     

基于双进线电源的微电网控制策略研究

当前微电网已逐步进入工程化推广应用阶段,采用安全、可靠的微电网控制策略对于实现微电网的经济运行,保障电网侧和用户侧的供用电安全具有重要意义。本文结合华东某低压微电网示范工程,提出了基于双进线电源设计的微电网控制策略的设计概要,提出了微电网控制策略模式,控制策略体系架构,并且探讨了微电网在各种状态下的运行策略和切换策略。通过工程运行表明,表明该控制策略成熟可信,完全满足微电网工程化设计的要求。     

克拉玛依陆相油砂注水过程中的剪胀诱导渗透率模型

特超稠油油藏普遍采用蒸汽辅助重力泄油(SAGD)方式开发,在前期注水改造阶段储层剪胀扩容导致剪切带产生剪切裂缝,孔隙度和含水/油饱和度发生变化。为了研究注水过程中水的有效渗透率的动态演化规律,考虑孔隙度和含水饱和度随扩容体积应变的变化,通过Kozeny-Poiseuille方程和Touhidi-Baghini方程关联绝对渗透率和孔隙度的关系,通过油、水两相相渗曲线方程关联水的有效渗透率和含水饱和度的关系,建立了3个剪胀诱导渗透率演化数学模型,并根据实验数据对各个模型的预测效果进行了评价分析。研究结果表明,传统的Kozeny-Carman方程只适用于孔隙性颗粒介质,不适用于克拉玛依陆相油砂这种由沥青基底式胶结形成的复合材料骨架,也不适用描述剪切扩容带内剪切裂缝引起的渗透率演化。基于Touhidi-Baghini方程建立的剪胀诱导渗透率模型,可以准确预测注水过程中水的有效渗透率演化规律,为渗透率的相关研究提供参考。     

聚甲基丙烯酸酯类柴油降凝剂的研究进展

介绍了二元、三元和多元等不同结构甲基丙烯酸酯类共聚物对柴油低温流动性能的改进效果,总结了纳米改性和复配等手段对聚甲基丙烯酸酯类降凝剂的改进效果,进而指出了未来降凝剂的发展和改进方向,为新型高效降凝剂的开发和应用提供参考.     

Z型异质结光催化还原CO2研究进展

Z型异质结（Z Scheme heterojunctions）可将电子和空穴在不同半导体材料上实现空间分离,具有光谱响应宽、电荷分离效率高、氧化还原能力强、稳定性高等优势,在光催化CO₂还原（CO₂ reduction reaction,CO₂RR）等应用中具有广阔前景,是未来光催化剂材料设计等领域的重点研究方向。综述了Z型异质结在光催化还原CO₂领域的研究进展,具体阐述了液相、全固态和直接型三代Z型异质结的电荷转移机制,分别讨论了各类Z型异质结光催化体系的优缺点,并结合CO₂RR原理总结了三类Z型异质结光催化剂在光催化CO₂RR领域的应用现状。指出未来高性能Z型异质结光催化剂设计及光催化还原CO₂研究应重点关注CO₂还原产物（特别是C₂及C₂+产物）的生成机理,深入研究Z型异质结中电荷转移机理,重视还原产物溯源、提高实验设计与反应结果评价的严谨性,同时应面向大规模工业化应用开展系统性研究。     

基于深度神经网络的注塑过程预测控制

注塑机作为现代工业中重要的塑料件生产与制造设备,其智能化发展一直备受业界关注。伴随着航空航天、电力电子、汽车制造等行业的发展,如何实现对注塑件的高精度、高效率、绿色节能化生产,是目前注塑机的重要研制方向。本文针对注塑成型过程中采用传统模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)难以保证跟踪控制实时性的问题,提出一种结合深度神经网络(Deep Neural Network, DNN)学习的注塑过程预测控制方法。在注塑机注射过程动力学模型基础上,创建带约束条件的模型预测控制器,对控制器运行数据进行采集并用以训练深度神经网络,实现了基于深度神经网络控制的注射速度的跟踪预测控制。仿真实验结果表明,采用本文所提出的学习预测控制策略能够有效避免注塑过程中因模型预测控制所产生的复杂计算,并满足工业实时性要求,具有应用前景。     

一株Triton X⁃100降解菌的分离鉴定及降解条件优化

从某化工厂污水处理车间好氧曝气池的活性污泥中,筛选了一株对非离子表面活性剂Triton X?100具有降解能力的菌株ISB5。对菌株的16S rDNA进行测序和比对分析,将菌株ISB5鉴定为假单胞菌属（Pseudomonas sp.）。进一步对菌株ISB5降解Triton X?100的培养条件进行考察,得到了菌株的适宜降解条件：培养温度为30 ℃,Triton X?100的初始质量浓度为4 g/L,培养时间为28 h,振荡速率为150 r/min,装液量为100.00 mL,接种量为1.00%（菌株ISB5与培养基的体积比）。在该条件下,TritonX?100的降解率可达93.0%以上。