孔隙结构特征和非均质性对碳酸盐岩气藏开发的影响

复杂的孔隙结构是制约深层碳酸盐岩气藏高效开发的关键因素之一。为此，首先利用CT扫描技术分析了3种类型岩心的孔隙结构特征；然后，利用具有代表性的孔隙网络模型，实现了三维孔隙结构中的气相流动的可视化分析；最后，在地层条件下通过4组2块岩心串联的衰竭模拟实验研究了层内非均质对开发的影响。结果表明，渗透率主要受裂缝发育程度和分布特征、孔隙连通性影响；在连通性弱的孔隙结构中，气相流动的连续性较差，气相流速和渗透率较低。数量小于30%的大孔隙和孔洞的存在大幅提高了储层的孔隙度。在碳酸盐岩气藏开发中，考虑层内非均质性对气藏开发的影响，应依据不同孔隙结构中的气相流动特征选择合理的生产方式促进气藏在水平方向的协调开发。     

热诱导潜在食物中毒威胁源重组M型金黄色葡萄球菌肠毒素去折叠及聚合过程

热失活工艺是降低加工食品中潜在的细菌和毒素含量的有效手段。M型金黄色葡萄球菌肠毒素（staphylococcal enterotoxins M,SEM）归属于V型超抗原,具有较弱的催吐活性,是一种潜在的金黄色葡萄球菌所致食物中毒威胁源。本研究利用圆二色光谱、荧光光谱、变性/活性聚丙烯酰胺凝胶电泳监测重组M型金黄色葡萄球菌肠毒素（recombinant staphylococcal enterotoxin M,rSEM）热诱导变性过程。结果表明,在低于40 ℃时,rSEM具有富含α-螺旋（17%）、β-折叠（32%）、转角（21%）的天然折叠态结构,分子表面唯一的121号色氨酸残基位于β-掌型结构域中相对疏水的环境中。随着温度从42 ℃升高到55 ℃,rSEM二级结构中减少的α-螺旋含量被增加的β-折叠/转角含量所弥补,蛋白质分子之间聚集状态未发生明显改变,最大荧光发射波长明显蓝移,同时350 nm和340 nm波长处的荧光强度比表现出反S型曲线,说明42～55 ℃温和加热可导致另一种形式的rSEM折叠中间态（intermediate state,IS）形成。在55～90 ℃温度范围内,rSEM二级结构基本维持稳定。与此同时,当加热温度从65 ℃升高至80 ℃时,350 nm与340 nm波长处的荧光发射强度比并未显示出蛋白处于完全变性状态,说明在加热过程中rSEM二级结构基本维持稳定,而三级结构具有较大动态变化的可能性,这可能与β-掌型结构域可以通过诱导契合结合具有不同构象的主要组织性相容复合体等位基因产物有关系。此外,在70 ℃乃至更高的温度,rSEM的聚集程度明显增加并且在90 ℃时达到最大。综上,rSEM中间态形成、聚合体产生以及稳定的β-折叠/转角结构是该蛋白在高温下依然保持热稳定性的基础。通过对rSEM热诱导去折叠过程的研究有助于阐明rSEM耐热机理,未来利用该方法对其他各类金葡菌肠毒素热失活机制进行类似研究将利于食品安全性生产工艺过程的改善。     

基于CVaR的风电机组日前申报出力优化模型研究

在我国,风电机组需提前一天提交次日24小时的申报出力信息,由于来风具有明显的不确定性和随机性特征,风电机组次日实际出力与日前申报出力会存在一定的偏差。为解决以上问题,首先采用K-means聚类法对风电机组实际出力数据进行聚类,并生成样本集;其次,基于风电不确定性样本集构建风险中性风电机组日前申报出力决策优化模型;再次,构建基于条件风险值（CVaR）的日前申报出力优化模型;最后,基于实际数据进行了算例分析。算例分析结果表明,基于CVaR的日前申报出力决策优化模型能有效减少风电机组日前申报出力与次日实际出力的偏差,且使风电机组获得风险价值更好的申报出力,从而实现申报利润的风险可控性。     

考虑风电不确定性和机组故障停运风险的两阶段鲁棒机组组合

发电机故障停运是电力系统运行中的不确定事件。目前在含风电鲁棒机组组合中考虑机组故障停运的方法,不同程度地忽略了机组故障停运的概率特征,难以较好描述机组故障停运风险。在含风电鲁棒机组组合模型的基础上,引入电量不足期望以量化机组故障停运风险,基于成本收益分析建立了考虑风电不确定性和机组故障停运风险的两阶段鲁棒机组组合模型,并提出计算电量不足期望的简化模型以提升计算效率。基于改进的IEEE-RTS 26机系统验证所提模型和方法,结果表明该方法能较好考虑风电不确定性和机组故障停运风险的影响,该简化模型能显著减小问题求解规模、缩短计算时间。     

70m2铬矿烧结工艺的设计

铬烧结矿具有强度高、粒度均匀、改善电炉透气性等优点,贵州某厂拟采用70m2烧结工艺为2×33 MV·A密闭式矿热炉冶炼高碳铬铁提供优质原料。详细论述了该烧结工艺流程及特点,包括精矿的接受及燃料的准备、膨润土的接受、配料、混合、烧结、热破、热筛、热送等工艺环节。该条生产线建成投产后,将每年为矿热炉提供约35万t铬烧结矿,创造出巨大的经济效益。     

基于LM法的换流站关键设备宽频建模方法研究

直流输电系统换流站存在多种产生或传输谐波的电气设备,建立适用于仿真研究的换流站宽频模型十分重要。传统建模方法较为复杂,且不适用于低阶等效模型。因此,基于元件物理模型和阻抗特性,利用列文伯格-马夸尔特算法求解宽频模型参数、拟合阻抗特性曲线,并简化了宽频模型。然后据此建立了晶闸管、平波电抗器和换流变压器等换流站关键设备的宽频模型,验证了该方法的正确性。最后,将元件宽频模型等效电路应用于仿真模型,仿真对比表明宽频模型相比于理想模型,5次谐波幅值减小约基波的1.7%~1.8%,并且简化宽频模型可以加快仿真速度。     

基于采样尺度自适应的多尺度量子谐振子优化算法并行化

多尺度量子谐振子优化算法MQHOA是基于量子波函数理论提出的元启发式算法,传统MQHOA寻优过程中不同个体的采样尺度不具有差异性,这种机制限制了解的多样性。针对适应度不同的采样个体,提出采样尺度自适应策略,将采样情况差的个体采样尺度合理扩大,增加迭代过程中不同采样个体所使用采样尺度的多样性,并基于采样尺度的差异性提出并行化框架。选取7组测试函数将改进后的算法（MQHOA-PS）与MQHOA在华为鲲鹏920和AMD EPYC 7452处理器上进行测试实验,实验结果表明,改进后的算法寻优具有较高的精度和成功率,并且所需时间更短。     

量化分析锂供需与锂价格的联动关系

全球能源转型快速推进,作为能源转型代表的电动汽车的发展如火如荼。锂作为电动汽车电池的基础原材料,近年价格快速上涨,在2022年3月创下超过50万元/t的高价,超过2020年最低价的10倍。介绍了全球锂资源的存在形式及化学组成、锂资源量和锂储量,各种锂资源的提锂方法,锂供应来源和供应量,锂的用途、主要增长领域及需求量,以及中国所需锂的来源和主要增长领域。根据2019年1月至2022年2月中国锂供应量和锂需求量,对照此期间的锂价格变化,结合经济学术语论述中国锂供应量和需求量与价格的联动关系,得出结论:锂供需基本面决定锂价格、锂价格决定未来锂供需结构。在价格上行阶段,由于存在“牛鞭效应”及炒作,导致锂价格过大波动。最后提出防止锂价格过大波动、促进锂产业链健康发展的建议:1）加大国内锂资源开发力度,减少对外依存度,确保锂的供应能够满足快速增长的需求;2）加大锂供需透明度,减少需求量与实际消耗量的差异,避免价格过度波动;3）建立国家锂收储机制,在锂供应量大于需求量时进行收储,避免价格过渡下跌,在锂供应量小于需求量时释放储存锂,以抑制价格过渡上涨;4）锂产业链上下游企业加强风险意识,合理运用衍生品工具进行套期保值,以对冲锂价格大幅波动带来的风险。     

考虑拓扑关联与信息关联的电网故障解析诊断方法

现代电力系统存在海量的状态、开关、保护信息,精确的故障解析诊断方法难以实现。提出一种基于矩阵运算,考虑元件关联关系和信息关联关系的故障解析诊断方法。首先,定义元件关联关系矩阵来描述实际电网中各元件的连接关系,根据矩阵拓扑和开关、保护装置,建立继电保护动作逻辑链。其次,拓展定义出事件关系描述矩阵,用事件发生的布尔逻辑来描述矩阵中的连接弧。借助SCADA等系统的故障相关信息,形成已知事件向量,通过矩阵运算推导故障转移和识别向量,诊断出电网元件故障和保护装置故障。最后,通过对四区域输电网和四川某地220 kV输电网故障的诊断及分析,验证了所提方法的可行性与有效性。     

推荐系统综述

随着网络应用的不断发展,网络资源呈指数型增长,信息过载现象日益严重,如何高效获取符合需求的资源成为困扰人们的问题之一。推荐系统能对海量信息进行有效过滤,为用户推荐符合其需求的资源。对推荐系统的研究现状进行详细介绍,包括基于内容的推荐、协同过滤推荐和混合推荐这三种传统推荐方式,并重点分析了基于卷积神经网络（CNN）、深度神经网络（DNN）、循环神经网络（RNN）和图神经网络（GNN）这四种常见的深度学习推荐模型的研究进展;归纳整理了推荐领域常用的数据集,同时分析对比了传统推荐算法和基于深度学习的推荐算法的差异。最后,总结了实际应用中具有代表性的推荐模型,讨论了推荐系统面临的挑战和未来的研究方向。