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分析近年来RTO装置发生的安全事故,找出了该类环保装置存在的安全风险,并在储罐与污水池废气分类处理、在线废气浓度检测仪与废气切断阀的位置设置、新风稀释及风机控制、阻火器与爆破片、操作压力、储罐呼吸阀后采用非接触废气罩收集、风机材质等方面提出了建议。 相似文献
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斑衣蜡蝉是一种危害多种林木和果树的重要刺吸性害虫,主要分布于中国、日本、越南、韩国、印度和美国等地。该虫在经济林木中最喜危害葡萄,目前在宁夏地区随着转换寄主,现已扩散到了部分葡萄园,成为贺兰山东麓酿酒葡萄的重要虫害之一。为全面了解其研究进展,本文概述了国内外关于斑衣蜡蝉的寄主植物、形态特征、危害状况、发生规律、生活习性、诱发因素及防治措施等研究现状,以期为防治该虫,寻求进一步研究方向及探讨新的防治途径提供帮助。 相似文献
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贵州地区煤层赋存条件复杂,煤层间距小,相邻采空区存在漏风通道的问题。采用SF6示踪法及重点区域指标气体数据分析法,对发耳煤矿采空区漏风规律及其治理措施进行研究。分析结果表明,由于相邻密闭效果欠佳,导致31004开切眼联络巷及31004工作面回风巷密闭漏风严重。31004采空区漏风通道主要是31004开切眼联络巷密闭及10^#煤层开采过程中对上部7^#煤层采空区造成二次扰动形成的纵向漏风通道;漏风量为83 m^3/min,采空区风速约为0.17 m/s。对存在的煤自燃隐患采取了注水降温措施,CO体积分数显著下降至(5~9)×10^-6。为即将开采的50105、50107工作面的煤自燃防控提供了科学依据和管控措施方案。 相似文献
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Shape from focus (SFF) is a widely used passive optical method for 3D shape reconstruction. In SFF, a focus measure, which is used to estimate the relative focus level, plays a critical role in depth estimation. In this article, we present a new focus measure for accurate 3D shape estimation in optical microscopy based on the analysis of 3D structure tensor. First, the 3D tensors are computed from the input image sequence for each pixel. Then, each tensor is decomposed into point, curve, and surface tensors by decomposing tensors into eigenvalues and eigenvectors. Finally, the surfaceness is used to measure the quality of sharpness. The proposed focus measure provides accurate focus values and better resistance against noise. The proposed measure is evaluated by conducting experiments using image sequences of simulated and microscopic real objects. The comparative analysis demonstrates the effectiveness of the proposed focus measure in recovering 3D shape. 相似文献
8.
四川省兆迪水泥有限责任公司2500t/d新型干法熟料生产线,于2014年7月11日重建点火投产。生产过程中针对工厂高镁石灰石的原料特点,注意总结工艺操作、熟料质量等方面的经验,采取了积极有效的措施,取得了较好的效果。 相似文献
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新冠肺炎疫情发生以来,政府出台了交通管制等一系列措施,对疫情进行严防严控、联防联控、群防群控,取得了阶段性成效。但这些管制措施对长子县蔬菜生产造成了影响,出现了短期不平衡现象。文章通过蔬菜稳产保供工作中对蔬菜产销情况的日常监测,分析了疫情对当地蔬菜产业的影响,对采取的应对措施进行了总结,对今后蔬菜产销恢复提出了建议意见。 相似文献
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Clustering is a solution for classifying enormous data when there is not any early knowledge about classes. With emerging new concepts like cloud computing and big data and their vast applications in recent years, research works have been increased on unsupervised solutions like clustering algorithms to extract knowledge from this avalanche of data. Clustering time-series data has been used in diverse scientific areas to discover patterns which empower data analysts to extract valuable information from complex and massive datasets. In case of huge datasets, using supervised classification solutions is almost impossible, while clustering can solve this problem using un-supervised approaches. In this research work, the focus is on time-series data, which is one of the popular data types in clustering problems and is broadly used from gene expression data in biology to stock market analysis in finance. This review will expose four main components of time-series clustering and is aimed to represent an updated investigation on the trend of improvements in efficiency, quality and complexity of clustering time-series approaches during the last decade and enlighten new paths for future works. 相似文献