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为充分利用并挖掘电力系统中海量的用电数据进行用电异常状态的识别,本文基于计量自动化系统智能电能表所采集的用电大数据,用随机矩阵理论对用电异常状态、异常时间段及异常地点的辨识进行研究。首先,介绍了用电大数据构造高维随机矩阵的方法,并分析了高维随机矩阵的协方差矩阵特征谱分布规律;然后,根据矩阵的特征值统计特性变化规律提出基于用电大数据矩阵的用电异常状态辨识及定位方法;最后,以贵州各大行业实际用电数据为例,对不同的行业进行了仿真验证,仿真结果表明该方法能准确识别用电异常并判别异常时间段和异常地点,不仅能满足电网对可视性、时效性、可靠性和安全性的迫切要求,而且为数据驱动用电环节智能化、可视化监控提供了新思路。 相似文献
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作为助剂行业的龙头产品,橡胶硫化促进剂MBT的反应过程一直倍受关注。本研究考察了催化剂水杨酸对反应过程的影响,并对其催化机理进行分析。结果表明,加入水杨酸能够降低反应温度及压力,缩短反应时间,提高MBT转化率。 相似文献
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目的探讨化学发光免疫分析法(chemiluminescence immunoassay,CLEIA)检测新疆地产动物源性食品中呋喃唑酮(furazolidone,AOZ)、呋喃它酮(furaltadone,AMOZ)、呋喃西林(nitrofurazone,SEM)、呋喃妥因(nitrofurantoin, AHD)的效果。方法运用化学发光免疫分析法检测采集自新疆不同地区的150份动物源性食品的AOZ、AMOZ、SEM和AHD;采用液相色谱-串联质谱法(ultra performance liquid chromatography-tandem mass spectrometry, UPLC-MS/MS)进行结果验证。结果 CLEIA检测发现150份样品中AOZ检出率最高,为2.00%; AMOZ的检出率次之1.33%; SEM、AHD均未检出。鸡肉样品的硝基呋喃类药物残留检出率最高,为5.56%;牛肉和蛋类检出率分别为2.44%和3.57%;羊肉、猪肉和蜂蜜中未检出。UPLC-MS/MS检测结果与CLEIA检测结果一致。结论 CLEIA可用于动物源性食品的硝基呋喃代谢物的初筛检测。 相似文献
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三维有序大孔(3DOM)材料因为具有独特的结构、可调的组成、高稳定性、高电子传递能力以及高比表面积而引起很多学者的研究兴趣。本文主要介绍了3DOM钙钛矿材料作为催化剂或载体在催化碳烟、挥发性有机物和甲烷燃烧方面取得的成果,分析了制备条件、结构特征对催化性能的影响;指出了3DOM钙钛矿材料具有优异的催化燃烧稳定性、高分子吸附和扩散能力以及高氧迁移率,能够显著降低氧化还原温度和表观活化能,因此可以作为高效燃烧催化剂。最后提出了未来研究重点和发展方向,在未来的研究中应该开发出更多可以与贵金属相媲美的廉价的新型3DOM材料以拓展3DOM材料应用范围。另外,3DOM 材料表面性能的提升以及用于催化燃烧的作用机理需进一步深入研究。 相似文献