谈谈炼油化工工程建设组织管理模式的选择

炼油化工工程建设项目具有投入大、风险高、建设实施周期长的特点。组织管理模式是炼油化工工程建设项目管理的核心问题。从政策上,我国积极推行工程总承包和工程项目管理,鼓励具有能力的设计、施工和监理企业开展工程项目管理和工程承包工作。但是,由于缺乏统一的项目运作规范,项目管理经验、技术和手段难以得到充分的总结和传承。因此,在炼油化工项目组织实施过程中,管理模式选择缺乏依据。通过分析项目组织管理的影响因素,对应采用的组织管理模式给出了建议。     

浅谈EPC总承包模式下业主的工程质量管控措施

EPC总承包模式代表了现代西方工程项目管理的主流,近年来在国内很多大型工程项目上得到成功应用。成功应用这种模式能达到缩短工期、降低投资等目的。与传统的管理模式相比,EPC总承包模式下业主对工程质量管理和控制的侧重点有很大不同。从业主的角度出发,以国内某大型石化企业的EPC总承包项目为例,按照项目建设生命周期的概念,介绍和探讨了EPC总承包模式下工程项目质量管理控制的思路及措施。     

怀山药多糖的提取

研究了水浸提法提取怀山药多糖、三氯乙酸法除蛋白及 乙醇分离多糖的纯化条件。水浸提正交实验结果表明,温 度100℃、加水量1:30、时间2h和浸提次数2次为最佳工 艺条件;真空浓缩提取液至三分之一,加入10％的3％三 氯乙酸溶液除蛋白效果最好;再加入浓缩液5倍体积的 无水乙醇是较好的纯化工艺。     

小麦粉粒径分布的激光粒径仪分析方法研究

采用激光粒径分析仪对小麦粉的粒径分布进行检测,分别用湿法和干法分析小麦粉的粒径分布.结果表明,激光衍射分析的结果重现性好,干法分析在空气压力为80 kPa时最接近湿法分析的结果.     

基于混合采样的压缩感知重构算法

为了提高图像的重构质量和缩短重构时间,同时保持较高的压缩比,提出了一种基于混合采样的压缩感知重构算法。将图像划分为感兴趣区域和非感兴趣区域,对感兴趣区域采用恢复质量较好的正交匹配追踪算法,对非感兴趣区域采用恢复时间较短的分段正交匹配追踪算法。感兴趣区域图像中除感兴趣区域外,其他部分灰度置零以增加采样率和图像稀疏度。实验表明,该方法可以较好恢复图像感兴趣的区域,并保持较高压缩比。     

基于k近邻变量贡献与重构理论的工业过程故障诊断

针对工业过程中发生故障时异常变量的精确识别以及如何准确建立"故障–征兆"表的问题,本文提出了一种基于k近邻(k–NN)变量贡献分析和数据重构的异常变量精确识别方法.首先,将k–NN算法中各个采样时刻的统计距离指标细化,分解为每个变量的贡献并对其进行详细分析,分别从单变量和多变量异常角度进行方法的可行性验证,确定过程故障时异常变量具有较大的贡献值;其次,建立正常数据中每个变量的贡献模型用于对故障样本中的异常变量进行"一次"识别;随后提出基于k–NN理论的数据重构算法,并从重构原理方面进行分析,验证该方法具有一定的有效性.对于故障样本,根据变量贡献分析方法求取每个变量对距离指标的贡献,"一次"识别出故障发生时所对应的异常变量或征兆;进而通过数据重构理论对故障样本中异常变量值进行重构、检测和"二次"识别,直至辨识出过程中发生异常的所有变量,并得到故障与变量之间的关系,即"故障–征兆"表.     

一种含影响力因子的自适应C均值算法

含影响力因子的硬聚类算法(HCMef)在对多于两类规模不均的样本进行聚类时,影响力因子指数对聚类结果影响很大,取值不当会引起类消失.影响力因子指数在0附近穷举,并利用影响力因子指数较大时类规模会在较少训练次数内消失的现象,降低计算量.提出了含影响力因子的自适应C均值聚类策略(AHCMef),并介绍了两阶段聚类方法,进一步提高聚类成功率和执行效率.结果显示,最佳影响力因子指数出现在成功聚类时的较大值附近,聚类效果从该点起随影响力因子指数的减小而降低.对HCMef算法应用于多类规模不均样本情况时,影响力因子指数的选取具有指导意义.     

Windows Rootkit病毒进化与检测

Rootkit作为恶意软件的一个特定类型,是近年来国内外计算机安全领域热门的研究课题。本文介绍了Windows Rootkit技术的发展,概括了常见Windows Rootkit技术实现及检测方法,并利用一些系统分析工具的分析结果来帮助大家理解这些概念。     

基于Win32 API的未知病毒检测

提出了一个基于行为特征向量的病毒检测方法。特征向量的每一维用于表示一种恶意行为事件,每一事件由相应的Win32应用程序编程接口(API)调用及其参数表示,并实现了一个自动化行为追踪系统(Argus)用于行为特征的提取。试验中,通过对样本数据的分析,利用互信息对特征向量进行属性约简,减少特征维数。试验结果表明,约简后的模型对于发生行为事件数大于1的病毒程序仍有着较好的检测效果。     

基于改进S变换的电能质量扰动分类新方法

提出一种改进的S变换(MST)方法并应用在电能质量扰动识别中。针对S变换(ST)窗函数固定、时频分辨率不能调节的问题,对S变换中的窗函数引入参数p、q进行改进,使时频分辨率的调节更加灵活。提出确定p、q的评价指标,使得p、q的求取具有一定自适应性和理论依据。用MST提取电能质量扰动的特征向量,根据电能质量扰动信号的MST分析结果,提出4种扰动特征作为特征向量,解决了特征向量冗余的问题。仿真数据和工程数据实验分析结果表明,该方法具有更好的抗强噪声性,使电能质量扰动分类精度更高。为复杂信号特征提取提供了一种有效途径,也为电能质量分类提供了一种新的方法。