我国MTBE的生产使用现状及趋势分析

对我国MTBE的生产工艺及下游产品进行了详细的分析,重点分析了影响MTBE产品生产使用的各方面因素,从能源方针、车用燃料政策及环保要求等角度对我国MTBE产品的未来发展趋势进行了预测分析。结果显示,2020年以后我国汽油调和用MTBE的生产使用量将逐步降低,但此过程可能会较为平缓。     

高职院校学生创业意向影响因素研究

采取简单随机方法,从菏泽家政职业学院各个系随机选取6个班,以笔者自拟的调查问卷对该6个班的全体学生进行问卷调查,并采用二元logistic回归分析对问卷调查的结果进行多因素分析,最后得出结论,性别、所学专业、专业知识和技能、家人态度、创业资金来源、他人影响对高职院校学生创业意向的影响不显著,而内控制源、创业能效感、风险忍耐度、政府支持对高职院校学生创业意向有显著影响。     

基于条件信息卷积生成对抗网络的图像识别

传统的图像识别方法需要大量有标签样本进行训练，且模型训练难以达到稳定。针对这些问题，结合条件生成网络和信息最大化生成网络的结构优势建立了条件信息卷积生成网络（C-Info-DCGAN）。模型增加图像的类别信息和潜在信息作为输入数据，然后利用Q网络去更好地发挥类别信息和潜在信息对训练的引导作用，并且利用深度卷积网络来加强对图像特征的提取能力。实验结果表明，该方法能够加快模型训练收敛速度，并有效提高图像识别的准确率。     

基于灰色关联度的微孔端面机械密封开启力共性影响参数分析

目前微孔端面机械密封采用的几何参数繁多,缺乏明确物理意义。为找出跨孔型的共性几何参数,基于Fluent多相流空化模型,针对矩形孔、菱形孔、椭圆孔端面机械密封,建立密封间隙流体的三维数值计算模型,计算得到144条开启力数据;在分析开启力和几何尺寸之间的关系、额外开启力产生机制的基础上,提出等效长度和等效宽度2个具有物理意义的几何参数;采用灰色关联度分析法,分析和验证等效长度、等效宽度、方向角、面积比对开启力的影响,发现4个因素对3种微孔密封的间隙流体开启力都有影响,但等效长度与等效宽度的影响较方向角、面积比大。     

载荷影响下的机电阻抗协整结构损伤识别方法

高频机电阻抗(electromechanical impedance, 简称EMI)方法利用粘贴在结构表面的压电传感器(piezoelectric transducer, 简称PZT)进行主动激励，通过连续监测和分析PZT机电导纳信号的变化评估结构的健康状态；然而EMI方法容易受到环境工况变化的影响，导致结构损伤的误报。针对此问题，采用时间序列协整方法处理及消除结构工作载荷对阻抗谱特征信号的影响。该方法是基于结构动荷载作用下PZT阻抗谱导纳信号的非平稳特征，将动荷载影响下的阻抗谱非平稳时间序列经线性组合变换成平稳时间序列，根据得到的协整余量序列有效判断结构的健康状态。为验证该方法的有效性，开展了动应力影响下铝梁结构的螺栓松动损伤识别实验。结果表明，协整消除了动态应力对EMI方法的影响，当铝梁内存在持续变化的应力时，仍可以准确识别螺栓松动。机电阻抗协整方法能够消除结构健康监测中荷载作用的影响，及时准确地进行结构损伤识别。     

定向长钻孔整体水力压裂增透技术在赵固二矿的应用

针对赵固二矿煤层透气性低、钻孔有效影响半径小，实施定向长钻孔代替底板岩巷进行区域瓦斯治理期间钻孔工程量大、瓦斯抽采效果不理想的问题。结合煤层赋存特征及钻孔施工情况，采用定向长钻孔整体水力压裂增透技术，理论分析了合理坐封位置、压裂参数，完成200 m煤巷条带一次整体压裂，最大泵注压力24.3 MPa、累计注水量1 613 m³。并基于煤层全水分变化，考察确定了单个钻孔压裂影响范围达到巷道两帮30 m，有效改善了煤体储层特性，提高了煤层瓦斯抽采效率。在实现定向钻孔对预抽煤巷条带可靠控制的同时，最大程度降低了钻孔工程量、缩短了瓦斯治理周期，为实现矿区“以孔代巷”及高效安全开采提供了技术支撑。     

采煤工作面煤层注水参数试验研究

通过在6198采煤工作面现场施工煤层注水钻孔采取煤样,实验室试验注水钻孔水压力分布、煤样含水率变化,得到了工作面煤层注水影响半径等技术参数,为采煤工作面煤层注水提供了一定的参考依据。     

Assessing robustness of factor ranking for supersaturated designs

Supersaturated designs can potentially be a beneficial tool for efficiently exploring a large number of factors with a moderately sized design. However, because more factors are being considered than there are runs, the stability of the identified factors depends heavily on effect sparsity and the lack of highly influential observations. A helpful tool for the analysis of supersaturated designs is least absolute shrinkage and selection operation (LASSO), which is useful when the effects of many explanatory variables are sparse in a high‐dimensional dataset. To understand the impact of individual observations on the selected factors, the LASSO influence plot was created. This paper describes an application of this plot and its variants that can be used to identify influential points, increase understanding of the impact of individual observations on model parameters, and the robustness of results in analyses with supersaturated designs. These graphical methods can serve as a complement to other regression diagnostics techniques in the LASSO regression setting.