浅谈高等学校的财务管理

教育的快速发展使得全国的高校不断的增多,对于高校的管理是教育部门的日常工作之一,而其中的财务管理具有着十分重要的意义,对高校的发展具有举足轻重的作用,良好的财务管理的体系有助于提高各大高等院校的办学效率和运营效率。研究主要分析了高校的财务管理包括的主要内容、目前的现状和存在的问题以及提高高校的财务管理的主要策略,希望对高校的财务管理提供一定的积极帮助。     

吴起油田注气混相驱油的研究与分析

提高原油的采收率在油田的开发利用过程中是一个永久的话题,它贯穿在油田的开发过程中。注气的方式提高的采收率是一种的应用的相当好的提高的采收率方法,因为的注气效果的受到的很多的油藏条件的限制,所以在注气的之前的将注气候选的油藏的筛选与评价,是注气的能否的成功关键。     

盾构联系测量

盾构的测量,是一个比较精细的过程,对盾构进行联系的测量,是想提高盾构的测量的精确度,同时也是施工的时候的必要的过程,测量的精确度,测量工具的使用,都?是在盾构的测量的时候的重点。本文就是基于对盾构的结构的分析,对测量的工具和测量的技术进行优化,从而提高测量的精确度。     

论石油化工设备防火措施

石油化学工业的不断发展,使之成为在国民经济的发展中它可谓是我国的支柱产业之一,在农业的发展、能源的发展、交通业的发展、还有电子机械等各方面的发展中,它都有着无可厚非的作用,同时为人民的生活也提供了服务与方便。但是当我们看到这些璀璨光辉的业绩的时候,我们也不得不考虑它的负面的影响,石油化工产业是一个十分危险的产业,一不小心引发的各种安全问题造成的人民的健康伤害还有财产安全问题是我们所不容忽视的,尤其是爆炸还有火灾,都有着巨大的破坏力,如何有效的预防,减少甚至说可以杜绝这种情况的出现,是每一个人所希望的,也是我们必须做的,本文通过一些常见的化工安全隐患还有引发的原因来探讨如何的有效的预防火灾和爆炸的出现。     

屋面防水建筑施工技术探究

在建筑的施工中,我们一直在强调建筑的质量的提高,保证建筑的质量和性能的保证,需要对建筑的施工的技术进行改善。作为建筑施工的主要的构架,施工的技术关系到了施工的质量和施工的效率。我们需要提高施工的技术,本文就主要研究了在施工的时候出现的主要的为他,分析出现这些问题的原因,并提出了改进防水的施工技术的方法。     

浅析公路路基施工工艺中的质量控制要点

公路的施工在现在面临的挑战是非常大的,主要是来自于车辆的行车速度在不断的提升,而且车辆的负荷也在增加,与是同时,车辆的数量也在逐渐的增多,这些因素都给公路的路基和路面带来了很大的影响。目前,公路的路基和路面的质量也在不断的提高,作为公路工程的基础,路基的质量会直接影响公路的使用效果,所以在进行公路施工的时候要对公路的路基的质量进行严格的控制。     

关于对水平井冲砂技术的研究与应用

随着我国科技水平的不断发展和石油工业的快速进步,我国的油田开采技术水平不断提高,油井技术的应用也越来越广泛。在这些力量的推动下,水平井的技术也是更上了大的台阶。常规的水平井修井的作业技术相对于普通的油井作业会有很大的不同,这主要是因为水平井的井身的特殊性,它的井段开始处是一段斜段,随之是很长的水平段,这就使得整个井筒的轴线是不规则的,因此对于水平井的修井施工作业会相应的复杂,技术应用也会存在一定的要求。本文就是从水平井的冲砂技术出发,对水平井冲砂技术的现状、水平井冲砂工艺的特点以及施工作业的设计应用进行简单的介绍。     

气体钻井施工存在问题及对策措施探究

随着社会经济的发展和科学技术的进步,使得世界能源的消耗总量不断的增加,市场能源的供需矛盾不断的激化。因而如何提升油气田的开采工艺技术的科技含量与油田实际的开采水平越来越备受关注,引发了许多人对这一技术领域的研究与探讨。而油气田的钻井作业目前也被纳入了高投入的行业,随着开采规模的扩大,钻井技术存在的问题越来越明显,尤其是气体钻井技术造成了钻井施工难度的增加,严重影响了油气田开发的进程。给整个油气田的生产带来严重的影响,影响了整个采油企业的社会经济效益的提高和企业的形象的建立。气体钻井的实际应用情况如何,其存在的问题有哪些,如何采取有效的措施来避免和解决存在的这些难题。通过对实际的生产情况进行分析,在分析的基础上对症下药,从而有效地解决问题。以期了解气体钻井的现状及存在的问题,通过掌握气体钻井解决的有效措施为实际中的油气田的钻井开采提供借鉴和指导,有效提高钻井施工的质量,提高企业的社会经济效益,促进钻井技术的整体水平。     

建筑机电设备安装中管线综合平衡技术

机电设备在我国的各行各业被广发的应用,尤其是建筑业的应用更加的广发。机电设备安装在建筑业中已是非常常见的了,建筑机电设备安装工程的综合管线平衡技术的成熟,对于提高机电设备安全和稳定的质量是非常重要的。机电设备安全性的提高对于国民经济的发展是起着至关重要的作用的,对国民的人身安全也是一种可靠的保障。     

关于化工废水处理常用技术的探析

进入新世纪以来,随着我国的经济持续的发展,工业废水的任意排放,给环境带来了很大的污染,在化工的生产的过程中,会排放大量的废水,这些废水的结构是非常复杂的,都是一些有毒以及有害的物质,是非常难降解的,处理的难度也是非常大的,成本也是相当高的。本文就是对化工废水处理常用的技术进行了简单的探讨。     

递归T-S模糊模型的神经网络

在常规T-S模糊神经网络的基础上加入动态递归元件,提出了递归T-S模糊模型的神经网络。在系统辨识中采用无监督聚类算法和动态反向传播算法训练该递归神经网络的参数,给出了该递归网络的逼近性证明。辨识效果与常规T-S模糊模型作比较,说明递归T-S模糊模型的神经网络在非线性系统辨识中表现出更好的性能。     

一种用于动态化工过程建模的反馈神经网络新结构

提出了一种新的用于非线性动态化工过程的状态集成反馈神经网络结构 (SIRNN) ,并将静态BP网络的训练算法引入到该网络的训练中 .状态反馈、时间序列延迟与集成节点的概念结合在SIRNN结构中 ,使得在用SIRNN建模过程中既可以考虑系统过去更多时刻的状态信息又可以相对降低网络的复杂程度 ,使得网络结构更趋于合理 .将SIRNN对一单输入单输出二阶非线性动态系统建模 ,并与其他反馈神经网络建模效果进行了比较 ,同时对该网络结构进行了抗干扰性检验 ,并对其在多输入单输出系统的应用中进行了尝试 ,结果表明SIRNN结构对非线性动态系统建模具有快速、高效和抗干扰的良好性能     

基于主成分分析的输出集成反馈网络及其在化工动态过程建模中的应用

针对主成分分析和反馈神经网络的优点，提出基于主成分分析的输出集成反馈网络建模方法，并对训练算法作了推导，在动态化工过程建模中取得满意的效果。     

Dynamic Modelling of a Polymer Electrolyte Membrane Fuel Cell Stack by Nonlinear System Identification

Real‐time models of polymer electrolyte membrane fuel cell (PEMFC) stacks with high accuracy are required, e.g. for the design of controllers or online diagnosis tools. By using physical and chemical laws representing the processes in a PEMFC stack, very detailed, but computationally complex models can be retrieved. In this paper, a nonlinear dynamic model obtained by system identification is proposed for PEMFC stacks. The model structure in this contribution is based on a modular concept and is divided into a static and a dynamic part. The static part represents the stationary points and the dynamic part describes the deviation from these stationary points due to changes in the input signals. Both parts can be modelled by different methods. A characteristic map and a neural network (NN) are proposed for the static part. For the dynamic part, transfer functions and a linear state‐space model retrieved by canonical variate analysis (CVA) are investigated.     

动态RBF神经网络在浮选过程模型失配中的应用

铝土矿泡沫浮选过程中,因矿浆的快速沉淀等原因工艺参数在线检测困难,且入矿性质变化频繁,造成浮选过程参数随入矿的变化而不断改变。而通常建立的静态软测量模型利用固定样本集训练得到,当矿源变化时容易发生模型失配现象,使模型不能跟踪当前对象。针对变矿源下的模型失配问题,本文提出基于隐层节点动态分配和模型参数动态修正策略的RBF神经网络建模方法,用于铝土矿浮选过程酸碱度的在线检测建模。实际生产数据仿真结果表明该方法能够有效解决模型失配的问题。     

基于神经网络的常压塔柴油凝点软测量的研究与应用

研究某炼油厂常压塔三线柴油凝点的软测量建模问题,分析过程变量对柴油凝点的影响。基于在线分析仪6min采样数据,利用前向网络和时延前向网络(TDNN)分别建立了三线柴油凝点的静态软测量模型和动态软测量模型,并结合在线分析仪对模型实现了在线修正。通过两种模型的仿真和在线实施效果,表明基于神经网络的软测量模型取得了较好的应用效果,而且动态模型的实施效果优于静态模型。     

CAN网络下实时控制系统的调度研究

在CAN网络的基础上,分析了静态调度算法的可调度条件、优缺点及其对系统性能的影响。通过搭建一个包含4个控制回路的网络控制系统模型,利用TrueTime工具箱进行仿真,比较两种算法的仿真结果,验证了在网络负载较重且资源不充足的情况下,动态调度算法对系统性能的改善,提高了网络的利用率。     

Relaxation behavior study of silicone rubber crosslinked network under static and dynamic compression by electric response

The macroscopical deformation and the microcosmic molecule motions of the polymer matrix under static and dynamic compression can be studied by observing and analyzing the corresponding electric response of its electrically conductive composite. The resistance of silicone rubber/graphite nanosheet nanocomposite under static and dynamic compression changes in different ways, which reflects clearly the corresponding deformation characteristics: under static compression, resistance relaxation occurs, according to which it is concluded that the constant strain transforms over time from the initial elastic one to the viscoelastic one; under dynamic compression, the resistance rises with continuously increasing strain, in terms of which it is considered that short relaxation times may not allow the transformation of strain to happen and the elastic strain is dominative. A similar expression of Burgers equation was adopted here for describing resistance relaxation of SR/GN nanocomposite and the Burger's model without the dashpot in series for the crosslinked polymer network was also used to model the corresponding deformation characteristics of the polymer matrix. POLYM. COMPOS., 2009. © 2008 Society of Plastics Engineers     

粗汽油干点的在线软测量

引言粗汽油的干点是反映流化催化裂化（FCCU）主分馏塔产品质量指标的重要参数,对其实行卡边控制以提高经济效益一直都是石油炼制企业所关注的问题．因在线的质量分析仪不但价格昂贵,而且测量滞后,存在维护和保养上的困难及可靠性差等问题。目前在生产过程中一般采用离线分析化验手段,每8h才能有一组数据,实时性很差,无法直接实现质量闭环控制．为了实时地得到这一信息作为质量卡边控制的反馈信号,已有许多人致力于这方面的研究工作．其中比较典型的两类干点软测量模型是机理模型和神经网络模型．文献[1]基于过程机理推导出粗汽油干…     

基于模糊递归神经网络的污泥容积指数预测模型

污泥容积指数（SVI）,一个关键的污泥沉降性能评价指标。针对污水处理过程中污泥膨胀关键水质参数污泥容积指数难以准确在线测量,且实验室取样测量方法时间久、精度低,提出了一种改进型的模糊递归神经网络（HRFNN）用来预测污泥容积指数的变化,通过在网络第三层加入含有内部变量的反馈连接来实现输出信息的反馈。实验结果表明,与其他模糊神经网络相比,该网络的规模小、精度高,处理动态信息的能力明显加强。