工程图纸图像识别技术在数字化交付中的应用

石油化工炼化装置工程设计图中包含了工厂对象、管线走向、工艺参数和设备配件等信息,是工程建设项目竣工资料的重要组成部分,也是工程建设阶段向生产运营阶段进行数字化交付的数据来源之一.目前在实际工程建设项目数字化交付工作中,仍存在采用人工方式从设计阶段各类工程设计图纸中整理数据的情况.为此,介绍了利用人工智能图像识别技术将流程图、规格书、索引表等工程设计图纸中的工厂对象、工厂对象属性等内容进行识别,建立工厂对象与工厂对象、工厂对象与文档之间关联关系的方法,并结合实际工程建设项目开展有关研究应用,对图像识别技术在数字化交付工作中应用的条件和效果进行了分析.     

Numerical analysis of stability for mined-out area in multi-field coupling

There were differences between real boundary and blast hole controlling boundary of irregular mined-out area in underground metal mines. There were errors in numerical analysis of stability for goaf, if it was analyzed as regular 3D mined-out area and the influence of coupling stress-seepage-disturbance was not considered adequately. Taking a lead zinc mine as the background, the model was built by the coupling of Surpac and Midas-Gts based on the goaf model precisely measured by CMS.According to seepage stress fundamental equations based on the equivalent continuum mechanical and the theory about equivalent load of dynamic disturbance in deep-hole blasting, the stability of mined-out area under multi-field coupling of stress-seepage-dynamic disturbance was numerically analyzed. The results show that it is more consistent between the numerical analysis model based on the real model of irregular 3D shape goaf and the real situation, which could faithfully reappear the change rule of stress–strain about the surrounding rock under synthetic action of blasting dynamic loading and the seepage pressure. The mined-out area multi-field coupling formed by blasting excavation is stable. Based on combination of the advantages of the CMS,Surpac and Midas-Gts, and fully consideration of the effects of multi-field coupling, the accurate and effective way could be provided for numerical analysis of stability for mined-out area.     

基于结构标记树的XML可查询压缩方法

针对支持查询的XML数据压缩方法存在的路径和数据重复等问题,通过去除XML数据中的重复路径,简化XML数据结构,提出结构标记树的概念及其生成算法,设计一种基于结构标记树的可查询XML数据压缩方法SSTQC,对XML数据进行压缩和组织查询。SSTQC一次扫描XML文档,具有较好的的压缩性能和查询效率。     

PHC管桩抗震性能试验研究

通过对5根PHC管桩进行低周往复加载,分析其受力状态、破坏形态、承载力、滞回曲线、延性等抗震性能指标,研究桩径、有效预应力及配置非预应力筋对PHC管桩抗震性能的影响.结果表明:PHC管桩的抗震性能随着桩径的增加而降低;随着桩身有效预应力的提高,试件破坏的脆性特征及刚度退化现象减弱,抗震性能有所改善;而配置一定数量的非预应力筋可使其抗震性能得到明显改善.     

龙羊峡发电厂330kV电压互感器的现场检验

本文介绍了龙羊峡发电厂开关站330kV电压互感器误差检验的经验。利用水电厂发电机组自身的特点，采用水轮发电机励磁调压提供试验电源，使用分压电容器和分压调零箱以及110kV标准电压互感器组成电容式电压比例标准装置，顺利地实现了三组母线电压互感器的误差检验。测量结果的不确定度符合电压互感器检定规程的要求。     

狼疮性肾炎病理评分与临床评分相关性分析

目的 :分析狼疮性肾炎(Lupus nephritis,LN)病理评分与临床评分的相关性,为LN患者病理活动性的无创评估提供参考依据。方法:选取2013年9月—2015年9月收治的228例LN患者,分析其实验室检查、肾脏病理检查结果与英国狼疮评估组指数2004(BLIAG 2004)、系统性红斑狼疮疾病活动指数2000(SLEDAI2000)评分,分析病理检查指标与两种临床评分的相关性。结果 :病理分型为Ⅳ型患者AI评分、BILAG 2004、SLEDAI 2000评分最高,Ⅵ型患者CI、TIL评分最高,差异有统计学意义(P<0.05)。病理分型为Ⅳ型尿蛋白异常率、镜下血尿发生率分别为73.00%、54.00%,显著高于其他各病理分型患者,差异有统计学意义(P<0.05),不同病理类型患者其他血液系统受累情况比较,差异无统计学意义(P>0.05)。BILAG 2004评分、SLEDAI2000评分均与患者病理AI评分呈正相关,BILAG 2004评分较SLEDAI 2000评分相关性更佳。结论 :综合应用BILAG 2004、SLEDAI 2000评分有助于客观评估LN患者疾病活动性,为临床个体化治疗方案的制定与实施提供参考,若两种评分结果不一致时,建议以BILAG 2004评分结果为准。     

连续液相柴油加氢技术操作参数优化讨论

以柴油连续液相加氢的基本数据为计算基础,通过流程模拟计算,分析了多工况下操作参数的选择对装置操作的影响。重点考察了汽提氢和循环比对反应器出口氢分压和热高分硫化氢脱除率的影响,以及相同循环比时,采用纯氢或重整氢作补充氢对操作的影响。结果表明,汽提氢量的增加有助于提高氢分压和硫化氢脱除效果;循环比设置的越低越有利于脱除硫化氢;固定循环比时,采用纯氢作补充氢更有利于维持反应器氢分压,而采用重整氢更有利于脱除硫化氢。     

以双水相萃取法从猪心中快速制备细胞色素C

把化工上常用的双水相萃取法应用于生物分离,从猪心中纯化具有药用价值的细胞色素C。以14％聚乙二醇和12％硫酸铵两相系统对粗提液进行萃取,细胞色素C全部浓缩于盐相。对盐相进行去盐后,经人造沸石快速吸附与洗脱、三氯醋酸沉淀等制得细胞色素C半成品,以弱酸性阳离子交换柱进行精制。聚丙烯酰胺凝胶电泳、可见吸收光谱扫描等定性定量分析证明了此法所得产品纯度好,提取率也较高。与传统方法比较,此法工艺简单,成本低,耗时少,尤其适用于大规模生产。     

海参胶的脱腥精制及体外消化特性研究

目的 以仿刺参为原料制备海参胶,通过优化最佳脱腥条件实现海参胶的精制,并探究海参胶在胃肠液中的消化特性。方法 采用单因素结合正交实验研究生姜、迷迭香、绿茶质量浓度和浸泡时间对脱腥效果的影响,以腥度值和感官评分作为标准确定最佳的脱腥优化条件。采用体外模拟消化模型,对不同消化阶段海参胶的结构变化、蛋白质溶出及蛋白质降解情况进行分析。结果 海参胶的最佳脱腥条件为:生姜、迷迭香、绿茶质量浓度分别为5.0、3.0、1.5 g/100 mL,浸泡脱腥时间为1.2 h。在模拟胃液环境中,海参胶中蛋白结构逐渐由纤维状转变为颗粒状;可溶性蛋白含量先升高后降低,游离氨基氮含量逐渐增加;分子量为100～245 kDa的高分子量蛋白丰度值相对降低, 17～35 kDa的低分子量蛋白丰度值相对增加,消化2.0 h后趋于稳定。在模拟肠液环境中,海参胶中游离氨基氮含量明显升高,低分子量蛋白继续降解为更小分子量的肽段或氨基酸。结论 本研究所得最佳脱腥精制条件可以获得具有口感独特和风味良好的海参胶制品,通过模拟胃肠液消化模型揭示了海参胶在胃部消化的相对稳定性和肠道消化的持续降解性,为海参胶制品的应用提供了理论基础和技术...     

俄乌冲突中大数据在指控系统中的应用及启示

以大数据技术在俄乌战争中的指控系统应用为例,结合俄乌战争的具体场景,分析了智能化战争下,大数据技术在情报分析、“点穴战”、多域混合作战方面的应用,揭示了未来智能化战争的特点,并针对发展“全维化”态势感知、信息安全、智能指控系统三个方面给出合理化建议。