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1.
中国矿业是促进全球矿业经济繁荣和深化全球矿业治理的重要力量,当前面临的生存发展环境正在发生深刻变化。坚持运用唯物史观从矿业历史生成的底层逻辑、深度逻辑、时代逻辑和现实逻辑,深度探析其演进过程和实践取向,对于矿企立足新发展阶段,构建新发展格局,实现高质量发展,赢得历史主动,有着积极的现实意义。  相似文献   
2.
煤泥水的处理属于选煤厂的一个极其关键的过程,最终的处理结果能够影响到煤泥水的回用和洗水闭路循环指标,并且对于选煤厂以及其它环节,如发热量、分选效率指标等影响很大。也是制约经济以及社会效益的关键的因素。模糊控制原理包含的内容比较多,基于其整体性,提出自动添加药剂控制策略,用模糊控制算法代替目前使用的常规控制算法,根据在线设定的模糊规则参数,以进料浓度为输入量,以浓缩池沉积面厚度参数作为反馈量,以变频器频率为输出量,设计模糊控制器。对药剂添加系统进行补偿控制,基于此控制策略对实际数据进行验证采集。结果表明: 所设计的模糊控制系统项目参数选择符合控制要求,进而可以达到控制的标准,控制系统的稳定性也较好,煤泥水处理效果和处理速度得到了保证,进一步提升了经济效益等综合指标。  相似文献   
3.
为了提升家庭智能用电管理系统的计算效能,使用时序分析算法,将远程抄表实时费控电能表采集的1s步长的电流、电压数据序列,整理成5列录波图,并利用线性重投影算法形成可供神经网络识别的时序序列,使用加权卷积多列神经网络进行挖掘,将用户每1s步长的用电量信息分解成空调、插座、照明等负荷用电量信息,最终形成家庭智能用电管理系统的数据分解展示功能。经过与针对上述负荷单独安装电能表的实测数据进行对比,发现该改进智能用电优化算法得到的用电量分解结果,与实测结果的误差率均为5.8~6.0%之间。  相似文献   
4.
陈彦 《中州煤炭》2022,(8):19-26
为了给矿井生产提供良好的环境空间,研究了矿山地质环境影响和土地损毁预测评估,分析了研究区的地形地貌。基于此,对矿山地质环境影响进行了评估,主要包括评估范围与级别确定、矿山地质灾害、矿区含水层、矿区水土环境污染的现状分析与预测。并对矿山土地损毁进行预测与评估,主要包括土地损毁环节与时序、已损毁各类土地和拟损毁土地预测与评估。研究为促进矿区经济和社会的可持续发展创造了基础。  相似文献   
5.
作为主要成分的SiO2是铁尾矿中最难熔化的部分.通过一组SiO2的熔化时序图像来探究铁尾矿的熔化情况.首先,进行图像预处理,建立质心位置追踪模型和体积估算模型.将灰度图转化为二值图,利用卡尔曼滤波器进行质心追踪和对质心运动轨迹的描述.通过计算二值图中0像素的数量得到面积随时间变化的图像,拟合出熔化过程函数.结合二值图中目标物体的边界信息得到的参数量建立多元线性回归模型.估算颗粒扁平度和物体的体积,熔融速率通过颗粒集合的质量变化函数得出.  相似文献   
6.
赵民  程遥 《城市规划》2022,46(4):72-76,106
衔接《河北雄安新区规划纲要》,在《雄安新区规划技术指南(试行)》的编制中设立了“创新产业空间”章节,旨在从规划引导和管控角度,为新区“发展高端高新产业”提供技术支撑。课题组首先从创新产业的发展逻辑研究切入,以理解科创类产业集聚区的成长规律;进而提出以适合创新产业发展、吸引创新人群集聚为目标,形成由创新内核、产业服务、生活服务、创新氛围所组成的创新产业生态圈。在空间策略上,主要是提出引入具灵活性的土地用途引导与管控策略,以营造利于创新的城市氛围,并满足不同产业和不同人群的各方面需求。  相似文献   
7.
为正确执行逻辑靶场事件,充分利用试验与训练使能体系结构(test and training enabling architecture,TENA) 资源,对逻辑靶场操作流程进行剖析。理清TENA 与逻辑靶场之间的关系,明确TENA 资源的种类,在对逻辑靶场 操作概念进行分析的基础上,对逻辑靶场操作的过程及主要活动进行详细设计。结果表明,该设计为顺利实施LVC 测试训练提供了理论基础。  相似文献   
8.
安全仪表功能(SIF)回路是为了降低特定场景的安全风险而设置的,定级报告中SIF回路的功能描述是工艺设计的完整逻辑要求,包含关键动作及附件动作。安全完整性等级(SIL)验证属于概率学领域研究范畴,影响失效率的因素多且复杂。如果SIL验证无法通过,将造成大量的设计变更,浪费工程投资,影响工期。设计人员应关注SIL定级报告中关键动作的识别、要求平均失效概率以及SIF回路架构的约束。按照文中方法优化测量元件、逻辑控制器、执行元件及辅助元件的设计,可增加通过验证的概率。在没有预验证及安全要求规格书时,可以参考文中典型可通过SIL验证的SIF回路的经验架构进行优化设计,以减少工程变更。  相似文献   
9.
为了减少电潜泵井电流卡片工况识别分析时的人为误差,建立了使用实时电流数据的基于机器学习的工况诊断模型。首先使用特征工程的方法,对电潜泵运行过程中的电流数据提取特征值;其次使用主成分分析法对特征值进行无监督降维聚类,并将聚类后的结果与实际工况进行对比证明聚类的有效性;然后使用降维后的带标签数据,建立逻辑回归模型;最后将未经训练的数据代入模型并进行误差分析。对A油田56口电潜泵井高密度实时电流数据进行了基于机器学习完整流程的工况诊断,结果表明,该模型在降低计算复杂度的同时,成功实现了正常工况、泵抽空、过载停泵、频繁短周期运行等4种常见工况的分类识别,诊断准确度、精确度、召回率均在80%以上,F1分数85%,达到了期望的分类效果,证明了应用机器学习方法,使用实时电流数据对电潜泵工况诊断的可行性和可靠性。  相似文献   
10.
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