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针对本钢南芬选矿厂中矿再磨选系统精矿铁品位波动较大的问题,进行了原因分析、改造方案研究与实践。改造后的实践表明:①通过将中矿再磨选系统的1段磁选机改造为孔宽009 mm的高频振动筛,铁精矿中磁铁矿的单体解离度提高了3.06个百分点,为后续磁选获得高品质铁精矿创造了条件。②优化后流程的精矿品位和回收率均得到有效提高,精矿铁品位达到了66.82%,较改造前提高了0.81个百分点,铁回收率提高了2.53个百分点。③回收率的提高以及前段球磨机处理能力的释放,年多产7.7万t精矿,可增加销售收入3 350万元/a,年多创利润6365万元。较好地达到了改造的目的。 相似文献
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由于激光外差干涉测量系统光机平台无法模拟多普勒频移,并且商用信号发生器无法实现多种类、高复杂度的星间外差干涉信号模拟,不能对空间引力波探测的相位计进行全面测试。通过分析外差干涉信号的特性,研究信号模拟系统的实现原理及方法,设计了空间引力波探测激光外差干涉信号模拟系统。首先,应用直接数字合成器(DDS)模拟外差干涉信号。其次,通过频率偏移方式模拟多普勒效应,应用混合同余算法生成散粒噪声并调制到外差干涉信号中。最后,基于FPGA搭建系统硬件平台,通过示波器及频谱分析仪分析生成信号的时频特性。实验结果表明,信号模拟系统在2~20 MHz的频率范围内杂波抑制度为?53 dBc,谐波(二次)抑制达到?47 dBc,生成信号的时频特性符合理论预期,满足空间引力波探测相位计的地面测试需求。 相似文献
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地理传感器时间序列具有复杂动态的语义时空相关性和地理时空相关性。尽管已经开发了各种深度学习模型用于时间序列预测,但很少有模型能专注于捕捉地理传感器时间序列内的多类型时空相关性。此外,同时预测多个传感器在未来某一时间步的值非常具有挑战性。为了解决上述问题,提出了一种自回归模型与深度神经网络的联合模型(Joint model of Autoregression and Deep Neural Network, J-ARDNN),用于处理地理传感器时间序列的多目标预测任务。在该模型中,空间模块用于捕捉不同序列间多类型空间的相关性,时间模块采用时间卷积网络来提取单个序列内的时间依赖关系。此外,还引入自回归模型来提高预测模型的鲁棒性。为了验证J-ARDNN模型的有效性和优越性,在不同领域的真实时间序列数据集上进行了充分的实验,结果表明,J-ARDNN模型的预测性能优于对比方法。 相似文献
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风电场出力短期预报研究综述 总被引:14,自引:1,他引:14
风力发电是可再生能源发电技术中发展最快的一种,是一种理想的、无污染的洁净能源。但是风力发电具有波动性、间歇性和随机性的特点,大容量的风力发电接入电网,势必会对电力系统的安全、稳定运行带来严峻挑战。对风电场的出力进行短期预报,是解决这一问题的有效途径。在参考阅读大量国内外文献以及作者工作的基础上,首先对风电场出力预报的划分方法进行了探讨;结合我国风力发电发展的实际情况,分析了进行风电场出力短期预报的意义和必要性;然后对风电场出力短期预报的原理、方法以及国内外研究现状进行了总结;最后指出风电场出力短期预报研究中存在的问题和今后的研究方向。 相似文献
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