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1.
针对目标估计过程需要大量人工参与、自动化程度低的问题,提出了基于数据质量评价的目标估计方法。利用目标数据质量评价方法,对不同传感器得到的目标数据质量进行科学、有效的测度和评价,并根据质量得分动态调整各数据源在目标估计过程中所占的权重,从而减少人工干预,提高目标估计效能。仿真试验结果证明了该方法的有效性。 相似文献
2.
城市发展与新能源渗透导致电力系统运行难度增大、电网荷源联合调峰控制消耗增加,为此,提出基于灵活性裕度的电网荷源联合调峰节能降耗控制方法,减少污染排放,达到节能降耗目的。以电力系统的上调和下调灵活性裕度指标为基础,以最大抽蓄调峰效益、最大风电消纳电量、降低发电机组能耗为目标,结合气电功率平衡、火电机组、水电站等约束条件,建立荷源联合调峰协调滚动节能降耗控制模型;将模型分为水电、气电、火电3个调度层实施分层求解,实现电网荷源联合调峰节能降耗控制。实验结果表明,该方法通过灵活性资源配置可避免切负荷情况出现,全额消纳风电资源,最大限度地利用电网能源;同时该方法应用后可减少火电开机机组台数,可减少341 t污染物排放,减排率达到4.3%,节能降耗效果显著。 相似文献
3.
某石英脉型金矿,原矿金品位为7.62g/t,通过重选+浮选的联合选矿工艺选别后,其尾矿中金品位为0.75g/t,总回收率在90.50%左右。为进一步研究尾矿中金的可回收价值,开展工艺矿物学研究,以查明影响金在选别过程中流失的矿物学因素。通过工艺矿物学自动分析仪(BPMA),扫描电镜(SEM-EDS),XRD等对尾矿开展工艺矿物学检测分析。结果表明:尾矿中的金矿物主要为自然金,偶见银金矿;金矿物主要以与脉石裸露连生的形式存在;其次包裹于脉石矿物中;还有少量为单体;另有少量以次显微金的形式分布于磁黄铁矿为主的硫化物中;金矿物的粒度极其微细,基本都分布于10μm以下,且有近一半分布于5μm以下。损失的金矿物主要以与脉石连生的形式存在,且粒度十分微细,通过再磨-浮选进一步回收的难度较大,裸露金含量超过60%,可采用堆浸对金回收,以提高金的回收率。 相似文献
4.
5.
以江西宜春某富锡铌钽粗精矿为研究对象,为进一步分离回收铌钽和锡,采用X 射线荧光光谱分析(XRF)和矿物自动分析系统(AMICS)详细分析该样品元素和矿物组成、矿物赋存状态等工艺矿物学特征。结果表明:样品Ta2O5含量为18.05%,Nb2O5含量为9.95%,SnO2含量为45.35%,主要矿物组成为铌钽铁矿、锡石、磁铁矿及硫碲铋矿等。铌、钽元素主要以铌钽铁矿形式存在,含量为38.44%,锡以锡石形式存在,含量为47.35%。铌钽铁矿和锡石在矿石中以单晶体半自形团块状及交代共生型不规则粒状产出,均与磁铁矿存在密切的共生、包裹关系。铌钽铁矿单体解离度50.39%,锡石单体解离度73.34%,解离度级别均主要分布在80~100%区间。铌钽铁矿和锡石单矿物粒度均集中分布在26.52~89.19 μm,在此区间的累积占有率分别为81.49%和85.99%。基于矿石矿物特性,建议采用浮选法通过高效捕收剂和活化剂、抑制剂的组合使用实现矿物的回收利用。 相似文献
6.
采用液相色谱-质谱联用技术(LC-MS)检测分析了干酪乳杆菌Zhang的VBNC态和正常态两种细胞的代谢组差异。结果显示,在正离子和负离子模式下分别检测到874个和368个代谢物质,根据P<0.05、差异倍数>2和VIP≥1筛选原则,通过数据库比对鉴定得到干酪乳杆菌Zhang在两种状态下的主要差异代谢物有24种,主要包括氨基酸类、糖类、维生素类等6类,随后按类分析了这些物质在干酪乳杆菌Zhang生存过程中的作用,为探索干酪乳杆菌Zhang VBNC态在逆境条件下的存活机理提供一定的参考。 相似文献
7.
8.
电伴热预养护是一种保证预拌混凝土冬期施工养护温度和强度增长的简单高效的方法。本文采用7 d恒负温(-5 ℃、-10 ℃、-15 ℃)一次冻结转标准养护的试验,研究电伴热预养护不同温度和时间对一种高坍落度C30普通混凝土抗压强度的影响。依据混凝土受冻临界强度的定义,确定基于电伴热预养护条件下的混凝土受冻临界强度值及其合理的预养护时间。结果表明:与标准养护相比,经电伴热高温预养护的混凝土抗压强度均得到了提高,但电伴热预养护温度宜控制在30 ℃,较高的预养护温度下强度发展速率和R-7+28(负温养护7 d再转标养28 d的抗压强度)值反而降低;当预养护温度为30 ℃,硬化温度不低于-15 ℃时,合理的预养护时间在36~48 h之间;恒负温(-5 ℃、-10 ℃、-15 ℃)硬化条件下,采用电伴热预养护的混凝土受冻临界强度的范围是6.6~17.8 MPa,为混凝土立方体抗压强度标准值的22.0%~59.3%。研究旨在比较电伴热预养护制度对普通混凝土力学性能的影响,进而指导相关工程应用。 相似文献
9.
10.
复杂供输机构的运行环境恶劣,传感器采集到的振动信号中含有猛烈冲击、噪声等成分,属于典型的非平稳特征信号,难以直接评估供输机构健康状态。针对上述问题,提出一种基于时频数据驱动的供输机构健康状态软测量方法。利用Morlet小波变换得到振动加速度信号时频图作为输入特征,构建基于深度卷积网络的软测量模型。在深度卷积网络中引入Dropout正则化项,减缓过拟合现象,同时定量分析软测量结果不确定性。复杂供输机构台架试验表明:该方法能够有效区分供输机构健康状态,准确率达到90%,在性能退化阶段,能够定量分析机构退化程度,测量误差在7%左右;与基于均方根值、信息熵及时频图的软测量方法对比分析可知,该方法能够有效提高供输机构健康状态识别精度和性能退化程度测量精度,降低测量结果的不确定性。 相似文献