绿色储粮新技术在粮食储藏中的应用研究

民以食为天,21世纪以来我国人民的生活质量逐渐提升,也更加注重粮食安全问题。粮食储藏对于国家粮食安全和国民生活水平至关重要,要秉持绿色可持续发展理念,以高存储量、低能耗、低污染为前提实现对生态体系的保护。本文针对现阶段粮食存储过程中出现的问题加以分析,立足于低温、低能耗的原则,有效利用客观条件严控材料使用情况,推行绿色、安全、无污染、节能的储粮技术,从而有效提升社会经济效益。     

潮湿煤体压缩破裂过程中红外辐射演化特征研究

为探寻水分对煤体破裂过程表面温度分布的影响,对不同含水率试样进行加载破裂试验,研究其表面红外辐射温度的演化特征,并以平均红外辐射温度AIRT、温度极差R、分形维数D、红外热像特征进行分析研究.结果 表明:干燥、潮湿试样表面平均红外辐射温度总体上均表现为随载荷增加呈下降趋势,但在临近破裂时出现了明显异常:干燥试样表现为升温前兆,潮湿试样为降温前兆;干燥试样温度极差R与载荷的变化呈负相关,表现为随载荷增加呈下降趋势,在变形进入破裂阶段,R曲线出现了局部跳跃突增点,而潮湿试样温度极差R与载荷的变化步调基本一致,具有良好的同步性;随着试样含水率的提高,分形维数N表现为下降趋势,平均红外辐射温度曲线的波动幅度也就越小,水分对煤体的红外辐射变化起到了抑制作用;潮湿试样在加载过程中热像出现了非均匀性变化,上部出现了条带状的辐射强度分异现象,热像特征变化相对平静,而干燥试样加载到破裂的整个过程中,试件中部出现"O"形蓝色高温区域,热像特征变化明显.该研究为预测含孔隙、裂隙煤体特别是含水情况下变形破裂失稳提供了新内容.     

基于Hadoop的气象数据分布式存储技术研究

针对目前气象数据存储所面临的海量扩张、高并发读写、结构化和非结构化数据并存以及长时间序列和大数据集检索效率低下等问题,提出了以Hadoop开源框架为基础的气象数据分布式存储方案。通过对气象数据自身属性和特点进行分析,得出了气象数据在经过充分优化的基础上,在分布式存储框架中具有很强的适应性和规模化应用的潜力;并在HBase数据库中的Row Key设计和小文件合并策略方面做了创新。最后针对气象数据中广泛存在的结构化和非结构化这两种主要数据类型,以自动气象站数据和雷达产品数据为具体实例,给出了详细的设计思路和实现方法。     

大数据场景下的云计算性能研究

为解决云计算中大数据分析和云计算系统管理等问题,通过对框架的集成,提高了大数据场景下的云计算性能。通过使用深度学习方法来对所提出的框架进行改进,主要采用了混合优化FPA-GA和FPA-PSO算法,涉及基于云的服务器的计算和存储。实验结果分析表明,该方法在成本、时间、安全性和准确性等方面有了显著的提升。     

浅谈煤焦油水分对焦油加工的影响及应对措施

介绍了煤焦油水分对焦油加工的影响,从生产、安全、环保、节能及设备腐蚀等方面分析了水分对生产过程造成的波动和对设备装置带来的破坏。提出了从源头控制煤焦油水分,降低煤焦油氯离子含量的措施。     

卡尔费休法测定液态氯乙烯中水含量的研究

采用卡尔费休法测定了液态氯乙烯单体中的水含量。试验确定了采样工具、样品的预处理方式及选用溶剂的最优方案,并进行了精密度与准确度的验证。结果表明卡尔费休法测定液态氯乙烯单体中的水含量准确、快速,可以用来准确、及时地指导生产。     

基于Hadoop的电力运维审计系统的设计

国家电网公司信息化程度越来越高，单机运维审计系统产生的数据量日益增多，对海量数据高效率存储分析性能严重下降，系统稳定性降低。为满足国家电网当前对运维审计系统数据存储分析以及系统稳定性的需求，在Hadoop开源架构的基础上，本文提出基于Hadoop集群的海量数据分布式存储方法和基于Heartbeat的心跳检测技术，实现基于Hadoop的电力运维审计系统。〖JP2〗实验测试结果表明，基于Hadoop的电力运维审计系统相比单机系统可用性提高了8.42%，大大提升了存储分析海量数据的性能，具有系统工作稳定和服务不间断等优势。