埋地泡沫夹克钢质管道需要搞阴极保护吗?

针对埋地泡沫夹克钢质管道几年来的腐蚀情况,加以理论分析,提出埋地泡沫夹克钢质管道不宜搞阴极保护。延长埋地泡沫夹克钢质管道寿命的根本措施是提高泡沫夹克的制造质量和施工质量,防止泡沫夹克进水。     

管道的电热解凝

本文对目前管道电热解凝技术状况进行了介绍,对交、直流电热解凝进行了比较,并提出在长输管道解凝时,应首先考虑应用直流电热解凝的建议。     

基于故障剖面的安全关键系统可靠性测试与评估

可靠性测试是安全关键系统可靠性评估的重要手段。论文结合在某电信系统的工程实践,介绍一种基于故障剖面的可靠性测试和评估的方法：通过逆向工程从已有的安全关键系统的失效事件中分析提取出故障概率数据,结合故障注入测试对系统的可靠性进行评估。该方法直接从故障入手,不受缺乏缺陷引发故障概率数据问题的困扰,并通过故障模式的双层模型明确测试范围,简化了评估过程。     

车载式节能型电磁感应管口预热设备

为满足大直径高强度钢管管口预热的需要 ,研制出DGRF风冷式节能型中频电磁感应管口预热设备 ,该设备实现了中频电源 (KGPF)风冷化 ,具有加热器加热迅速、节能、无断点开合等优点。在此基础上 ,又把KGPF中频电源改进成IPF中频电源 ,使电源的体积、质量减小 ,可与电焊机安装在同一焊接车上 ,既省掉了专用运输设备 ,又可与电焊机共享一个工频发电机 ,简化了施工设备 ,节约了投资。文章重点介绍了车载式节能型电磁感应管口预热设备的中频电源、中频电磁感应加热器的性能和特点 ,并展望了该设备的应用前景。     

薄涂层检漏

本文介绍了当前已有的检漏方法;薄涂层检漏电压的确定;环氧粉末涂层检漏电压的确定;检漏电压波形的选择;以及检漏电压的标定方法。     

几种异型电磁感应加热器

笔者在多年从事管体中频电磁感应加热研究与应用工作的基础上,从管道和储罐工程的实际需要出发,提出加热器的几种新型结构,以满足现场施工需要和提高现有设备技术水平,并拓宽电磁感应加热器的应用领域。     

高精度的大规模程序数据竞争检测方法

随着技术的不断发展,软件系统的非确定性（Uncertainty）不断增强,数据竞争是并发系统这一类典型的非确定性软件系统中常见的缺陷.尽管数据竞争静态检测近年来取得了巨大进展,但其面临的重要问题仍然存在.先前的静态技术要么以分析精度为代价达到高扩展性,要么由于高精度分析而导致可扩展性问题.本文提出一种解决上述矛盾的分段分析方法——GUARD.它首先基于程序值流进行轻量级上下文敏感的数据访问分析,以识别出候选的数据竞争子路径而非完整的程序路径.接下来,进行可能并行执行（May-Happen-in-Parallel,即MHP）分析来确定程序中的两个数据访问操作是否可能会同时执行.MHP分析基于线程流图（TFG）将线程信息进行编码以便于高效地查询各个子路径之间的并发关系.最后,对于每条存在MHP数据访问的子路径,进行重量级路径敏感分析以确定数据竞争路径的可行性.针对12个开源项目的实验评估显示GUARD能够在1870秒内完成对130万行代码的工业规模项目的检测,且平均误报率为16.0%.此外GUARD的分析速度更快,比现有的前沿技术平均快了6.08倍并且显著降低误报率.除此之外,GUARD在其中还发现了12个数据竞争漏洞.我们将它们全部报告给了开发者,其中8个已得到了确认.     

中断驱动的嵌入式系统数据竞争检测工具

中断驱动的嵌入式系统广泛应用于对安全和稳定性要求极高的领域,但因系统设计复杂,运行环境多样等原因,中断不确定性导致的严重故障时有发生,数据竞争是较为棘手的问题之一。已有工作对中断导致的数据竞争检测做了许多尝试,但目前还没有比较易用的解决方案。为了解决这类问题,提出了一种基于控制流图的静态检测方法。该方法通过对源程序进行预处理分析,检测出程序中使用的共享资源和中断使能操作;根据预处理的结果,构建出源程序对应的简要控制流图;通过对简要控制流图的抢占关系分析,得到可能会导致竞争关系的执行序列。实验结果表明,该方法能有效检测出程序中潜在的竞争关系,并指明该潜在竞争的发生路径,帮助软件测试人员对故障进行确认和修复。     

C/C++程序静态内存泄漏警报自动确认方法

内存泄漏是C/C++程序的一种常见的、难以发现的缺陷,一直困扰着软件开发者,尤其是针对长时间运行的程序或者系统软件,内存泄漏的后果十分严重.针对内存泄漏的检测,目前主要有静态分析和动态测试两种方法.动态测试实际运行程序,具有较大开销,同时依赖测试用例的质量;静态分析技术及自动化工具已经被学术界和工业界广泛运用于内存泄漏缺陷检测中,然而由于静态分析采取了保守的策略,其结果往往包含数量巨大的误报,需要通过进一步人工确认来甄别误报,但人工确认静态分析的结果耗时且容易出错,严重限制了静态分析技术的实用性.本文提出了一种基于混合执行测试的静态内存泄漏警报的自动化确认方法.首先,针对静态分析报告的目标程序中内存泄漏的静态警报,对目标程序进行控制流分析,并计算警报的可达性,形成制导信息;其次,基于警报制导信息对目标程序进行混合执行测试;最后,在混合执行测试过程中,监控追踪内存对象的状态,判定内存泄漏是否发生,对静态警报进行动态确认并分类.实验结果表明该方法可以对静态内存泄漏警报进行有效的分类,显著降低了人工确认的工作量.实验详情参见：http://ssthappy.github.io/memleak/.     

C程序内存泄漏智能化检测方法

内存泄漏在采用显式内存管理机制的C语言中是一种常见的代码缺陷,内存泄漏的检测方法目前主要是静态分析与动态检测.动态检测开销大,且高度依赖测试用例;静态分析目前被学术界和工业界广泛应用,但是存在大量误报,需要人工对检测结果进行确认.内存泄漏静态分析的误报通常是由于对指针、分支语句和全局变量分析的不准确性导致的.提出了一种内存泄漏的智能化检测方法,通过使用机器学习算法学习程序特征与内存泄漏之间的相关性,构建机器学习分类器,并应用机器学习分类器进一步提高内存泄漏静态分析的准确性.首先构建机器学习分类器,然后通过静态分析方法构建从内存分配点开始的Sparse Value Flow Graph（SVFG）,并从中提取内存泄漏相关特征,再使用规则和机器学习分类器进行内存泄漏的检测.实验结果显示,该方法在分析指针、分支语句和全局变量时是有效的,能够提高内存泄漏检测的准确性,降低内存泄漏检测结果的误报.最后,对未来研究的可行性以及面临的挑战进行了展望.