绿色开采在采矿工程中的应用

社会的发展进步,工业生产对环境的破坏在不断发生。矿产资源的开发对于我国经济发展极为重要,可以促进经济结构的发展。过度使用矿产资源也会造成环境污染,影响了我国经济和社会环境的未来发展。由于采矿破坏所引发的自然灾害对生命安全构成威胁,因此在采矿工程中采用绿色开采矿技术势在必行。本文讨论了绿色开采的重要价值,分析了采矿对环境所造成的破坏,根据绿色开采技术应用提出了在采矿项目中的具体应用,为未来的采矿提供参考。     

绿色开采技术在采矿工程中的应用研究

为落实可持续发展战略目标,应在采矿工程中应用绿色开采技术,从而有效提高矿山开采废弃物的处理利用效果,降低采矿废弃率,实现绿色可持续发展目标.据此,本文将对采矿工程中应用绿色开采技术的作用与意义进行分析阐述,并以此为基础,结合传统采矿工程所造成的环境破坏情况,指明绿色开采技术在采矿工程中的具体应用,以期能够为业内工作者提...     

浅析采矿工程绿色开采与实践应用

采矿工程是进行能源开采的工程项目,随着能源需求量的增加也实现了快速的发展。我国幅员辽阔,矿产资源非常丰富,采矿工程发展为我国经济发展提供了巨大的能源动力。然而,由于矿产资源开采理念与开采方式落后,长期大规模开采造成了生态资源的严重破坏。在此背景之下,寻求绿色开采成为采矿工程未来发展的必然途径。本文对于绿色开采技术在采矿工程中的应用价值及应用目的进行了探讨,并对绿色开采技术在矿产工程项目中的实践应用进行了分析,旨在进一步提高绿色开采技术在采矿工程中的实践应用水平。     

虚拟现实技术在采矿工程中的应用

文章首先介绍了虚拟现实技术的基本含义,并且分析了传统采矿工程技术局限性,在此基础,研究虚拟技术在采矿工程中的具体应用,希望能通过虚拟现实技术促进现代采矿工程的进一步发展和完善.     

安全管理在矿山采矿工程中的应用

随着我国经济的不断发展,在矿山采矿工程应用方面,有许多安全管理的问题需要进一步处理,安全方面的问题需要进一步的强化,增强团队安全意识,每一个工作人员的安全必须要得到保障,提升整体的安全观,加大安全管理费用的投入,对相关的安全措施进行检查,建立合理健全的安全管理体系,遇到紧急问题要有相对应的安全救援措施.     

现代化煤矿工艺技术在采矿工程中的应用分析

虽然在多年的能源战略实施中,很多领域都用新能源取代了煤炭能源,但煤炭在能源中的主体地位并未发生明显的变化,煤炭资源的需求特点使很多煤炭企业都实施了大规模的采矿工程.行业现代化的发展趋势下,很多采矿工程中都采用了现代化煤矿工艺技术,工艺技术的现代化提升了产能和效益,给煤矿企业创造了更大的利润空间.因此,本文分析了在采矿工...     

绿色开采在采矿工程中的应用

采矿业极易对环境造成影响,尤其对大气、水资源、土地资源等,一旦产生破坏结果,往往难以修复。绿色开采包含绿色技术应用和绿色制度支撑两个层面,不仅有利于环保,也有利于采矿行业可持续发展,是采矿企业未来发展方向。     

采矿工程中绿色开采技术的应用

采矿工程在现阶段面临着越来越高的要求,除了需要不断提升采矿效率,往往还需要高度关注采矿过程中各类污染问题的有效防控,以便实现绿色开采。这也就需要重点围绕着各类绿色开采技术的应用予以高度关注,重点围绕当前采矿工程中绿色开采技术的有效应用进行了探讨,首先分析了当前采矿工程面临的各类环境问题,然后具体介绍了几种常用的绿色开采技术,论述了未来绿色开采策略,希望具备参考借鉴作用。     

工程塑料在汽车工业上的应用

介绍了五大通用工程塑料（ＰＡ、ＰＣ、ＰＯＭ、ＰＥＴ／ＰＢＴ、ＰＰＯ）在发达国家汽车工业上的应用情况和国内的差距。通过分析原因，提出了发展对策。     

生物工程及其在化学工业中的应用

生物工程是近年来崛起的一门综合性的高新科学技术，也是当代新技术革命中最为活跃的领域。文章简要地介绍和评述了生物工程的主要内容及其在化学工业中应用的概况及发展趋势。     

基于遗传算法的多效蒸发系统的优化

建立了包含冷凝水闪蒸、二次蒸汽抽取的复杂多效蒸发系统的优化模型，根据该模型约束方程多、具有强非线性等特点，研究了运用遗传算法求解该模型。通过实例运行表明，遗传算法具有较好的收敛性．能有效地求解复杂多效蒸发系统的优化模型。     

使用遗传算法划分交换式工业以太网

针对交换式工业以太网的数据通信特点,采用遗传算法来寻找其网络划分问题的次优解。将网络划分问题等价为一个多目标优化问题,即一方面要减少子网间通信量,同时需要平衡各个子网的通信负荷;此外交换机物理条件的限制也为该优化问题设置了约束条件。在设计遗传算法的适应度函数和遗传算子时,充分考虑了控制网络的通信特点:如控制器的存在和现场设备通信的单向性。最后通过仿真验证了该算法的有效性。     

Site-Specific Selenocysteine Incorporation into Proteins by Genetic Engineering

Selenocysteine (Sec), a rare naturally proteinogenic amino acid, is the major form of essential trace element selenium in living organisms. Selenoproteins, with one or several Sec residues, are found in all three domains of life. Many selenoproteins play a role in critical cellular functions such as maintaining cell redox homeostasis. Sec is usually encoded by an in-frame stop codon UGA in the selenoprotein mRNA, and its incorporation in vivo is highly species-dependent and requires the reprogramming of translation. This mechanistic complexity of selenoprotein synthesis poses a big challenge to produce synthetic selenoproteins. To understand the functions of natural as well as engineered selenoproteins, many strategies have recently been developed to overcome the inherent barrier for recombinant selenoprotein production. In this review, we will describe the progress in selenoprotein production methodology.     

Optimization of Whole Milk Powder Processing Variables with Neural Networks and Genetic Algorithms

Spray-dried whole milk powder, one potential ingredient of milk chocolate, was exposed to high shear and elevated temperatures to increase the free fat content and to crystallize the lactose using a twin-screw continuous mixer/processor. Optimal process conditions were determined using neural networks and genetic algorithm optimization. Response surfaces methodology was used to design the experiments to collect data for the neural network modelling. A general regression neural network model was developed to predict the responses of lactose crystallinity and free fat content from the processor screw speed, process temperature, milk powder feed rate and lecithin addition rate. A genetic algorithm was used to search for a combination of the process variables for maximum free fat content and maximum crystallinity. The combinations of the process variables during genetic algorithm optimization were evaluated using the neural network model. The common optimum process conditions to maximize the free fat content and lactose crystallinity were determined to be 20 kg h⁻¹ feed rate, 284 rpm screw speed, 71.1°C process temperature and 0.01 kg h⁻¹ lecithin addition rate.     

基于遗传算法的原油混合优化研究

对原油混合优化问题进行了研究,在模型建立过程中综合考虑了原油的储运调度约束和混合原油属性约束,并计入了装置加工的可变成本,使之更加符合生产实际,采用遗传算法来求解模型,通过实例分析,证明了模型和算法的有效性。     

生物化工专业"基因工程"课程教学模式的探索

在基因工程的教学实践过程中,从"基因工程"的学科特点出发,总结纯理科的教学模式在生物化工专业应用的局限,不断改进,逐渐转变为从课程内容规划,教材配置,课程讲授形式,实验与理论课程并行到课程考察方法都更合理,具有鲜明特色的适合工科专业的"基因工程"课程教学模式。其目标是培养出具有基因操作理论知识,分子实验基本技能着重于产品开发的应用型人才。     

重组基因工程菌几丁质酶C的可溶性表达研究

在不同培养温度条件下对产几丁质酶C的基因工程菌BL21（DE3）进行诱导,使其表达可溶性蛋白.随后在较佳培养温度诱导条件的基础上向培养基中添加不同浓度的甘油,甘氨酸,山梨醇/甜菜碱等成分来更进一步的提高几丁质酶C的可溶性表达.其结果是在25℃诱导条件下,以添加2g/L葡萄糖的LB培养基作为基础培养基进行培养,在基础培养基中添加3g/L甘油的总酶活最高,达到了18.17 U/mL,较之仅含2g/L葡萄糖的LB培养基在37℃及25℃诱导培养条件下酶活力分别提高了41.6％和20.3％;添加0.3％甘氨酸约90％的可溶性几丁质酶表达到了胞外,胞外酶活达到14.68 U/mL;添加0.5 M山梨醇/2.5 mM甜菜碱工程菌胞内酶活达到最高,为8.43 U/mL.结果表明适当降低工程菌诱导表达时的培养温度提高了几丁质酶C的可溶性表达,在较佳温诱导表达的基础上向培养基中添加不同浓度的甘油,甘氨酸,山梨醇/甜菜碱更进一步的提高了几丁质酶C的可溶性表达.     

基于遗传算法的人工神经网络在油水层识别中的应用

油水层识别是测井二次解释的重要内容。基于遗传算法的人工神经网络方法具有自学、自适应和抗干扰等特点，能有效地区分油水层。实际应用表明，其误判率远低于传统方法。