复杂环境下氧化铝储槽定向爆破拆除

在较为复杂的环境下,爆破拆除钢筋混凝土氧化铝储槽。该储槽自重大、呈圆形,内有4根立柱支撑下料漏斗。为使储槽顺利定向倒塌,通过爆破方案选择、参数确定,采取梯形切口和预处理以及安全防护和减振措施,使储槽爆破拆除获圆满成功。     

国产超滤膜在海水淡化预处理中的应用分析

水污染和水资源短缺已成为制约社会进步和经济发展的世界性问题，海水淡化是解决全球水资源短缺的重要战略手段之一，有着广阔的开发前景。海水淡化处理是一项系统工程，工程环节具有多样化特征，淡化过程中需要选择先进合理的组合工艺进行预处理，便于降低海水淤塞指数SDI和浊度等相关指标，有效提供优质稳定的进水，为反渗透长期、安全、稳定运行提供坚实保障。本文就海水淡化预处理工艺中国产超滤膜的应用情况进行分析，积极推动国产超滤膜性能优化，提升超滤膜产水量，满足新时期海水淡化系统设计运行的需要。     

基于全相位预处理的时域多重信号分类波达方向估计方法

低信噪比下,针对宽带短脉冲情况下频域多重信号分类(MUSIC)中噪声子空间估计不稳定问题,提出一种基于全相位预处理的时域多重信号分类波达方向(DOA)估计方法。①对线列阵接收数据进行分组处理;②按搜索角度对各组数据进行相移预处理,并对各组数据预处理结果进行相加,得到一组新数据;③对线列阵接收数据在时域构建相移后的协方差矩阵,在更短数据长度下,稳定实现噪声子空间估计,并依据估计出的噪声子空间含有的正交特性,通过单位矩阵加法器得到相应空间谱估计值,实现波达方向估计。数值仿真和实测数据处理结果表明,相比频域MUSIC方法,该方法有效提高了线列阵接收数据协方差矩阵中信号含有量和信噪比,能够在更短数据长度情况下实现对噪声子空间的稳定估计,具有较好的稳定性和检测性能,提高了MUSIC方法在实际波达方向估计中的鲁棒性。     

改进Elman神经网络在短期热负荷预测中的应用

热电厂的短期热负荷预测在城市集中供暖中起着至关重要的作用,直接影响热电厂的经济效益和热能利用率。电厂的短期热负荷一般采用神经网络预测模型进行预测,而BP神经网络应用最为广泛。Elman神经网络算法在BP神经网络基础上加入了承接层,作为一步延时算子,实现记忆能力,使系统具备适应时变能力,增强系统全局稳定性。但Elman神经网络算法模型的构造依然需要大量样本的支撑,而且输入层的变量多,导致预测时间依然很长,收敛速度慢。该文在Elman神经网络预测前,进行了相关系数预处理和对样本中异常值的平均化预处理,通过数据归一化运算,使Elman神经网络输入层变量大幅减少。仿真实验表明,改进的Elman神经网络算法使预测模型快速寻优,减少预测时间的同时明显提高预测精度。     

燃煤电厂软土层地基预处理方案和施工探究

本文阐述了预处理的重要性,揭示了当前施工中存在的问题,并对软土层地基处理提出了具体的方案。     

废旧毛涤黏混纺面料脱色预处理工艺研究

以废旧毛涤黏混纺面料为研究对象,首先对面料进行清洁与消毒,然后对其组分进行定性、定量分析,最后通过单因素法优化,得出最佳的溶胀工艺为:m_(废旧面料)∶m_(DMSO)=1∶10,溶胀时间40 min,溶胀温度90℃。在该工艺下对织物进行溶胀处理,得到织物的质量损失率为3.06%,K/S值为16.906。     

磷石膏预处理的工艺选择与关键设备选型

综述磷石膏中的主要有害杂质及其处理方法,重点介绍瓮福紫金化工股份有限公司采用水洗法进行磷石膏预处理的相关试验、工艺路线选择及关键设备选型。     

棉织物粉末化预处理制备活性炭

棉织物通过球磨预处理,制得棉纤维粉末并进行预溶解,高温碳化制备了活性炭。对预处理得到的棉粉末和制得的活性炭样品进行结构和形貌表征,并测试活性炭的吸附性能。结果表明,球磨预处理使棉纤维的形貌由纤维状态变为不规则块状,颜色变黑,有初步碳化的作用;棉纤维粉末结晶度降低,表面官能团减少;制得的活性炭含有孔结构,具有吸附性能,活性炭碘吸附值最高可达1 144 mg/g。