沁水盆地北端煤层气储层特征及富集机制

煤层气的富集与储层特征密切相关,并受地质条件的制约。在详细研究煤储层特征及煤层气富集机制的基础上,对沁水盆地北端煤层气的开发前景进行了初步评价。煤岩、煤质、煤体结构及孔渗性、吸附性的观察和测试显示,该区煤层厚度大,热演化程度高,局部发育构造煤,裂隙较发育,吸附性能力强,含气量高,含气饱和度偏低,适合煤层气的开发。该区煤层气的富集主要受控于热演化史和埋藏史。在区域变质的背景上,叠加了岩浆热变质作用,生气强度大。另外,煤层的埋深、顶底板封闭性及水文地质条件都会影响煤层含气量的大小,煤层气富集是多因素有效配置的结果。      

基于委托的工作流访问控制模型

从工作流访问控制模型与流程模型分离的角度,提出一种基于委托的工作流访问控制（DBWAC）模型．为了管理流程中执行任务需要的权限,引入了虚拟委托用户的概念．在DBWAC模型中,虚拟委托用户是流程中任务的抽象和访问控制实施的基本单元,权限同虚拟委托用户相关联．在任务开始执行时,虚拟委托用户将权限委托给任务的执行用户并在任务执行完成后将委托撤销,使用委托约束、委托条件保证委托的可控性．通过该模型不仅可以满足工作流访问控制的要求,并且可以实现委托,提供了一种具有柔性和可控的授权方式．     

水肥耦合技术在黑龙江地区农业可持续发展中的应用分析

从东北半干旱地区的实际情况出发,指出了黑龙江地区当前农业生产面临的主要问题,讨论了水肥耦合高效利用技术的研究与黑龙江地区农业的关系,以及水肥耦合研究对黑龙江地区农业实现可持续发展的重要意义.     

LLDE-SVM的滚动轴承故障诊断方法

由于采集到的滚动轴承振动信号含有噪声,以及信号本身的非线性、非平稳特性,为了能够准确的识别出滚动轴承的故障状态,提出了局部线性判别嵌入(LLDE)和支持向量机(SVM)相结合的故障诊断模型。该模型首先采用相空间和流形学习相结合对振动信号进行降噪处理;构建的高维特征空间可以通过LLDE有效的进行降维和特征提取,再通过SVM进行训练构建模型,最后进行故障识别。通过对实验数据进行分析,验证了该方法能够有效地识别出故障类型,可以应用于滚动轴承振动信号的故障诊断。     

基于VMD与时间序列分析的滚动轴承故障特征提取方法

为了在非线性、非平稳的滚动轴承故障振动信号中有效提取出敏感的故障特征,提出了基于变分模态分解(VMD)与时间序列分析相结合的特征提取方法。首先通过VMD将原始信号分解为不同预设尺度的本征模态分量(IMF),对各个IMF分量建立时间序列预测模型,通过叠加重构得到最终的预测模型,比较评价指标确定最优参数的选取。最后,通过仿真信号与滚动轴承实际故障数据分析,并与经验模式分解(EMD)进行对比,结果表明该方法能够有效的提取到故障特征频率。     

基于条件生成对抗网络的空气预热器内红外补光监测视频图像清晰化方法

火电厂空气预热器（空预器）内部的灰尘、烟雾、光照变化等因素导致监控视频画面不清晰，影响监控效果。鉴于此，本文提出一种基于条件生成对抗网络（cGAN）的恶劣工业环境下红外补光监控视频图像清晰化方法。针对获取的红外补光图像样本数据进行预处理，包括高斯滤波去噪以及图像拼接操作，得到低清晰度图像和高清晰度图像的合成图像，低清晰图像作为待重建图像，高清晰图像作为重建图像的理想参考图像，采用建立的cGAN模型对低清晰图像进行重建，调节优化参数生成高清晰图像。试验采用空预器现场监控视频作为训练集对网络模型进行离线训练，实现了空预器红外补光监控图像清晰化处理。本文方法cGAN模型小、训练过程简单、计算效率高、图像清晰化处理效果好，适于相似复杂工业环境下对监控视频图像的恢复和清晰化处理。     

基于UG和ADAMS的弧齿圆柱齿轮动力学分析

根据弧齿圆柱齿轮加工原理及其齿面方程,利用UG/Open Grip二次开发语言在UG中完成齿轮的参数化建模,并实现齿轮副的装配。应用ADAMS对齿轮副进行动力学仿真,得到其在传动过程中部分参数特性曲线并对其进行分析。鉴于目前关于弧齿圆柱齿轮的研究没有成熟的动力学分析成果及计算理论,故将分析结果与同样参数的直齿、斜齿圆柱齿轮的理论计算值进行对比。结果表明:三者周向力、径向力及法向力比较接近,弧齿轮副的轴向力呈对称分布,虽然瞬时值较大但其平均值接近于零。研究结果为弧齿圆柱齿轮的动态特性研究和参数优化提供了技术支撑和理论指导。     

基于贝叶斯理论的日用陶瓷镉溶出量A类测量不确定度评定

针对GUM法A类不确定度评定的局限性,本文使用贝叶斯理论对日用陶瓷镉溶出量进行A类不确定度评定,从总体数据入手,使用先验信息,对数据进行统计分析,按照贝叶斯公式计算,最后评定结果是可信有效的,反映了数据在另外一个评定方法下的结果可靠性,为实验室工作人员进行不确定度分析提供另外一个思考方向。     

催化裂化干气制乙苯用催化剂烧炭动力学的研究

在内扩散控制的条件下,研究了催化裂化干气制乙苯的催化剂的烧炭动力学。烧炭反应近似于均匀连续反应模型,其动力学方程式如下:(dC)/(dt)=3.59×10~(8)exp(-35.10×10~3/RT)·P_(o_2)~(0.16)·C_c~(1.16)     

基于流形学习与学习矢量量化神经网络的齿轮故障诊断模型

为了提高对齿轮非平稳、非线性故障振动信号的可分性及其故障诊断的准确性,并针对其高维数据样本的特点提出一种基于流形学习与LVQ的齿轮故障诊断模型。该模型首先利用集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)方法进行齿轮故障振动信号的分解,得到一系列固有模式函数(Intrinsic Model Function,IMF)分量。接下来对含有主要故障信息的IMF分量进行特征提取和选择并构造高维观测样本,再用流形学习等距特征映射(ISOMAP)算法对初步的高维观测样本故障特征进行进一步的提取并对特征属性的数量进行压缩,在保留齿轮故障特征的整体几何结构信息的同时降低了特征数据的复杂度,增强了齿轮故障模式识别的分类性能。最后通过学习矢量量化神经网络(Learning Vector Quantization,LVQ)根据样本的特征将样本划分到一定的类别中去从而实现模式识别。通过比较实验结果来验证该模型的可行性。