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1.
文章从洗涤性能、环境和成本方面,阐述了生物酶能够优化洗涤剂配方的可能性。鉴于新兴市场愈发受人瞩目,且液体洗涤剂正经历高速增长,因此研究重点放在面向亚太市场的液体洗涤产品。结果表明,使用酶作为表面活性剂的替代品可以提升去污效果、让洗涤剂更绿色,且不会导致成本增加。原因在于,酶的使用量要比它所替代的表面活性剂少得多,而酶的生产和使用对气候和水环境的影响也相对少得多。 相似文献
2.
针对飞行器轴承信号单一且噪声多、需要针对性特征以及需要高可解释性的问题,开发了涵盖具有自适应噪声的完全集合经验模态分解(CEEMDAN)、自动特征工程以及随机森林的故障诊断模型,模型核心为自动进行特征生成以及提取的特征工程。通过该特征工程能够根据不同对象的信号差异,自动提取出不同对象的有效特征,具备对象间的通用性,且该特征工程可根据样本量的不同调整有效特征的数量,丰富特征空间,具备灵活的可扩展性。验证表明,该涵盖自动特征工程的模型的故障分类准确率为95.32%,可较好地在大样本量下区分压缩机轴承上的不同故障。 相似文献
3.
面向人机交互的数字孪生系统工业安全控制体系与技术是系统应用实施的重要支撑,为了突破数字孪生系统中人机交互的安全控制机制和若干关键技术,在分析面向人机交互的数字孪生系统特征的基础上,建立了面向人机交互的数字孪生系统工业安全与控制体系架构,提出数字孪生系统工业安全与控制机制,研究了系统工业安全与控制关键技术,包括人机远程安全操控技术、人机协作作业安全控制技术、模型/数据安全技术、系统态势感知与监测预警技术。通过智能设备远程人机交互与安全操控原型系统和汽车焊接装配工作站人机协作安全控制案例,初步实现了部分关键技术。 相似文献
4.
随着环境敏感水体区域污水排放标准的不断提高,该区域内的污水处理厂需要进行超深度除磷.针对环境敏感地区某污水处理厂的现有处理工艺,对全流程的磷素(总磷、悬浮态磷、溶解性正磷酸盐、其他溶解性磷)进行监测分析,结果表明沿程总磷都是以悬浮态磷和溶解性正磷酸盐为主,在各处理单元中悬浮态磷和溶解性正磷酸盐质量分数都在86%以上,二沉池出水平均总磷为0.192 mg/L.以该污水处理厂的二级处理出水为研究对象,考察超深度化学除磷(出水总磷<0.05 mg/L)的可行性和边界条件,结果表明聚合氯化铝(PAC)的最佳投加量为60 mg/L,此时各形态的磷都得到不同程度的去除,使用最佳投加量并且pH在6.75~8之间时,出水总磷低于0.05 mg/L,pH为7.25时混凝效果最佳. 相似文献
5.
6.
吉兰泰油田吉华1区块在钻超浅层水平井时,由于上部白垩系地层松软,下部片麻岩地层硬度高、可钻性差、非均质性强,存在造斜率难以保证、钻井周期长、硬地层水平段延伸困难和后期固井套管下入困难等问题。针对该情况,开展了超浅层水平井钻井技术研究。结合该区块的地质特性,应用片麻岩岩石力学参数进行模拟计算,优化了井身结构,进行了PDC个性化钻头设计,优化了钻具组合及提速工具,并集成环保性好、储层保护效果好的低固相钻井液和漂浮下套管等配套技术,形成了吉兰泰油田吉华1区块超浅层水平井钻井关键技术。现场应用4口井,均未发生任何井下复杂情况,成井效果良好,为该区块后续的水平井开发提供了技术支撑。 相似文献
7.
聚类作为数据挖掘和机器学习中最基本的任务之一,在各种现实世界任务中已得到广泛应用.随着深度学习的发展,深度聚类成为一个研究热点.现有的深度聚类算法主要从节点表征学习或者结构表征学习两个方面入手,较少考虑同时将这两种信息进行融合以完成表征学习.提出一种融合变分图注意自编码器的深度聚类模型FVGTAEDC(Deep Clustering Model Based on Fusion Varitional Graph Attention Self-encoder),此模型通过联合自编码器和变分图注意自编码器进行聚类,模型中自编码器将变分图注意自编码器从网络中学习(低阶和高阶)结构表示进行集成,随后从原始数据中学习特征表示.在两个模块训练的同时,为了适应聚类任务,将自编码器模块融合节点和结构信息的表示特征进行自监督聚类训练.通过综合聚类损失、自编码器重构数据损失、变分图注意自编码器重构邻接矩阵损失、后验概率分布与先验概率分布相对熵损失,该模型可以有效聚合节点的属性和网络的结构,同时优化聚类标签分配和学习适合于聚类的表示特征.综合实验证明,该方法在5个现实数据集上的聚类效果均优于当前先进的深度聚类方法. 相似文献
8.
10.