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1.
将聚己二酸/对苯二甲酸丁二酯(PBAT)和聚乳酸(PLA)进行共混,然后添加竹粉、木质素和秸秆粉,利用混合熔融造粒、挤出吹膜工艺制备了PBAT/PLA/生物质粉(BP)(质量比74.26/4.95/19.80)复合垃圾袋,并采用扫描电子显微(SEM)、红外光谱仪(FTIR)、X射线衍射测试(XRD)、热重分析仪(TG)及差示扫描量热仪(DSC)等对垃圾袋的微观形貌、组成、耐热性能、拉伸性能及抗漏性能进行了测试和表征,对其实用性进行了评估。结果表明,3种BP在PBAT/PLA基体中分散性较好,对薄膜结构和热性能几乎没有影响;添加竹粉和木质素材料的垃圾袋相比于添加秸秆粉的垃圾袋有明显的强度优势,强度提高了40 %以上。本研究对于降低PBAT/PLA垃圾袋的生产成本、促进生物降解材料的产业化应用具有重要借鉴意义。  相似文献   
2.
针对传统数控铣削表面粗糙度预测模型泛化性差、精度较低等问题,提出了一种基于多源异构数据的数控铣削表面粗糙度预测方法。获取变工艺条件下数控铣削的工艺参数、刀具直径及工件材料等静态数据和振动信号、力信号及功率信号等动态数据;采用粒子群优化算法(PSO)优化卷积神经网络(CNN)的网络结构参数得到PSO-CNN;运用PSO-CNN自适应提取动态数据特征并对静态数据特征进行人工提取,再通过浅层神经网络融合动、静态数据等多源异构数据的特征,建立变工艺下的表面粗糙度预测模型;通过不同模型的预测性能对比试验,验证了该方法的优越性,并以两个工件加工过程为例,验证了该方法的有效性。  相似文献   
3.
船舶旋转机械往往在多振源的环境中运转,如何对其振动信号进行有效的特征提取和降噪处理是研究热点。时域同步平均方法对振动信号的噪声抑制有较好的效果,但是该方法需要的键相信号难以获取,特定频率以外的故障信息会丢失且倍频信号波形会互相混叠,以上问题限制了该方法的适用性。提出了一种多尺度时域平均分解法,有效地克服了传统时域平均法存在的问题,并结合模糊熵特征选择对船舶风机进行了故障诊断,准确率与计算速度均优于EMD、EEMD和VMD方法。仿真数据分析与故障模拟试验证明了该方法的有效性。  相似文献   
4.
陆相湖盆中等成熟页岩油资源丰富,而该类型资源具有岩相变化快、成岩演化程度低、储层敏感性强及原油粘滞性高等特点,工程开发对策仍处于探索阶段。以渤海湾盆地歧口凹陷西南缘古近系沙河街组一段下亚段(沙一下亚段)典型湖相中等偏低成熟烃源岩为研究对象,分析该类型页岩油富集主控因素及工程应对策略,探索中等成熟页岩油开发动用方案。研究表明:云灰质页岩夹薄层碳酸盐岩段粘土含量矿物小于30 %,海水基滑溜水防膨压裂液体系能够抑制该类储层敏感性,并解决因粘土矿物吸水膨胀而导致的地层坍塌问题;储层脆性、生烃条件、含油性和储层水敏性是中等成熟页岩油甜点分布的主控因素,甜点厚度一般在10~12 m左右,应用叠前偏移数据体开展储层预测、读准靶点深度、旋转导向精准定向、打准甜点段及提高甜点钻遇率是获得高产-稳产的前提条件;采用海水基压裂液防膨、趾端蓄能体积压裂和前置CO2增能降粘可实现压裂提产。利用新认识优化QY1H井部署和实施方案,该井437 d累产油7 303.28 t(平均日产16.75 t),实现中等成熟度页岩油高产-稳产勘探突破。  相似文献   
5.
介绍了中国石油石油化工研究院自主开发的新型碳三馏分加氢催化剂PEC-31在中国石油兰州石化公司24万t/a乙烯装置稳定运行超过200 d的首次工业应用情况。结果表明:在加氢反应器入口碳三馏分物料中的甲基乙炔(MA)和丙二烯(PD)混合物(MAPD)体积分数为 2.0%~3.5%,氢气与丙炔&丙二烯的摩尔比为1.00~1.50,反应器入口温度为32 ℃,碳三馏分物料的液相体积空速为40~45 h-1的工况下,PEC-31催化剂作用下的MAPD转化率、丙烯选择性相应均值分别为98.50%,80.10%。  相似文献   
6.
针对传统负荷预测模型对高维非线性电力负荷的特征提取效果不理想的问题,为有效提高电力负荷短期预测精度,提出了基于模态分解-PSO-DNB深度学习的负荷预测模型。结合模态分解方法和PSO算法特征并充分融入到深度学习模型中,构造了量化深度学习模型训练效果的误差评价函数,由此建立短期负荷预测的系统模型。以某地区电网监测的电力负荷数据开展短期预测研究,通过算例效果表明,所提的预测方法可实现24 h内滚动式短期电力负荷预测,且预测误差能控制在合理范围内,相较于传统负荷预测的方法更能提升预测精度。  相似文献   
7.
在室内切削实验基础上基于有限元二次开发建立了异形齿切削及全钻头破碎非均质花岗岩的三维数值仿真模型,研究了12种形状聚晶金刚石复合片(PDC)齿切削非均质岩石过程中的切向力、法向力、岩屑、破岩比功,并研究了齿形对全尺寸钻头破岩效率的影响。研究结果表明:锥形齿的切向力最小,破岩比功最高,对应的锥形齿钻头的进尺也最小;三平面齿的法向力和切向力均为最大;破岩比功最低的齿为双曲面齿;进尺最大的全钻头齿形为更易吃入岩石的鞍形齿、双曲面齿以及斧形齿。  相似文献   
8.
为了提高跨单元调度中车辆利用率,降低运输成本和缩短完工时间,综合考虑调度方案中零件的加工顺序和异常件运输路径之间的相互影响,建立了一个以最小化最大完成时间和总成本为优化目标的跨单元调度及其车辆路径集成优化模型。提出了一种包含工序编码、机器编码、单元编码、车辆编码和车辆路径编码的五段式编码方法;设计了基于分解的多目标进化算法,针对算法迭代过程中可能产生不可行解的问题,提出了一种基于二叉树的车辆路径调整方法以及车辆载荷调整方法。通过实例分析,并将集成优化结果与常见运输策略结果、车辆共享策略结果进行了对比,集成优化模型在缩短最小完工时间和降低总成本方面可获得更优的结果,从而验证了所提集成优化模型的有效性。  相似文献   
9.
为了更加准确地预测硫化矿自燃安全性,综合考虑硫化矿自燃倾向性及火灾后果严重性,将硫化矿自燃安全性划分为9个等级,并选取矿山含硫量、矿山含碳量、矿石温度、矿石堆放时间、采场人员数量、氧气浓度和采场矿层厚度作为评价因素集。利用主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)对94个采场样本数据进行降维处理,得到包含70%以上原始信息的3个主成分。将降维后的84组数据作为基于径向基函数神经网络(Radial Basis Function Neural Network,RBF)预测模型的训练样本,10组数据作为检验样本进行硫化矿自燃安全性预测。最后分别利用十折交叉验证法和留一法对94组检验样本的自燃安全性预测结果进行检验,得到硫化矿自燃安全性预测准确率分别为92.55%和91.49%。研究结果表明:PCA-RBF网络模型对硫化矿自燃安全性的预测性能良好,且优于未经主成分分析的结果。  相似文献   
10.
王超  刘世明 《中州煤炭》2022,(2):208-214
为了提高光伏电站短期预测功率的精度,提出一种基于相似日原理和改进CPSO-Elman神经网络模型的光伏电站短期功率预测方法。将历史运行数据按照时长划分不同季节,采用欧式距离对天气类型进行处理并建立天气类型系数,通过灰色关联分析法和余弦相似度指标结合选取相似日。由于粒子群算法搜索速度慢且存在易早熟等缺陷,采用改进混沌粒子群(CPSO)来优化Elman神经网络的权值和阈值,对夏季不同天气类型条件下的短期功率分别预测。选用南疆某光伏电站2020年运行数据进行分析,结果表明:CPSO-Elman在非晴天条件下也具有较高的预测精度。  相似文献   
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