养护条件对无机人造石强度的影响规律及预测模型

通过测试不同养护温度和养护时间下无机人造石的抗压和抗折强度,研究养护温度和养护时间对抗压和抗折强度的影响规律,得到不同养护温度和养护时间下的强度增长曲线,并对增长曲线进行拟合,得出无机人造石强度预测方程。进一步通过预测方程系数变化规律,提出基于养护温度和养护时间的无机人造石抗压和抗折强度预测模型。     

城市污泥在露天矿山生态修复中的应用与研究

城市污泥作为城市污水处理过程中的副产品,含有大量的有机质和丰富的氮、磷、钾等营养物质,但也含有多种重金属。开采后的矿山土壤贫乏且贫瘠,生态修复中需要大量客土,并需及时施肥。通过检测客土成分、计算、实验、专家论证的方法,研究确定客土中污泥产品的掺入量,从而在有效控制重金属含量的基础上,达到利用、处理城市污泥并节约土壤成本的目的,并通过工程实践得到了验证。研究结果显示,污泥产品用于矿山废弃地土壤改良是可行的,不仅使土壤污染风险各项指标符合管制值标准要求,而且土壤肥力得到一定程度的增强,且生态修复效果良好。污泥产品可替代部分矿山修复基质材料,具有一定的创新性,一般情况可节约10%～30%的土壤成本,还能节约一部分外购肥料成本。污泥产品中含有50%左右的水分,一定程度上减少了植被生长的需水量,也减少了养护过程灌溉水的人工、设备等成本。研究结果有望对今后相似工程实践有一定借鉴作用。     

功能型无机人造石研究进展

功能型无机人造石是一种新型无机人造石。本文介绍了功能填料的分类及功能型无机人造石的概念、制备和影响因素,分析了功能型无机人造石的功能设计、应用现状及发展趋势。相较于普通无机人造石,功能型无机人造石的应用场景更丰富,除装饰性外还能发挥功能性,且适量功能型填料的掺入可以减小板材的吸水率,提高抗折强度。     

MES系统在装配式建筑智慧工厂中的应用和延伸

1 概述 自工业革命以来,建筑业的发展远远落后于工业的发展,目前虽然已经实现借助机械完成一些仅仅依靠人力难以完成的任务,但远远未达到信息化、自动化和智能化的程度.总体来说,建筑业仍属于劳动密集型产业,劳动生产率低下.由于劳动力短缺、环保要求日益严苛等问题,建筑业面临着亟需升级变革的问题.     

基于企业生产信息管理系统实现供应商绩效评价

在企业供应链管理流程中,供应商管理是一个重要的环节。供应商管理包括2个方面:供应商资质审核和供应商绩效评价。结合三峡水力发电厂业已建成的一套整合企业业务流程的生产信息管理系统(ePMS),对供应商管理体系的设计进行了初步探讨,重点对供应商绩效评价体系的建立提出解决方案,对ePMS系统进一步优化和提升,并已在实际业务中投入使用。     

安塞油田深抽配套技术优化及应用

针对安塞特低渗油藏开发现状及存在的主要问题进行介绍,并对近年深抽工艺优化对策和应用进行探讨,总结出了使用于安塞特低渗油藏低产井深抽主体工艺配套技术。通过现场引用和总结改进,取得较好的经济效益。     

孤岛变电站调度数据上传的实现

电力调度自动化系统是电网运行、调度指挥的重要组成部分。调度自动化是利用现代化先进的电子技术,计算网络技术和通信技术,将网上的实时数据,离线数据、电网结构、设备参数等多种信息进行综合处理和集成,上传到调度中心为生产运行和调度指挥所用。辽河油田电网的特点是电力设施为采油服务,有油井的地方就建有变电站。有些油区在十分偏远的地区,为这些油区供电的变电站运行数据如何上传到调度系统是一个难题,本文主要是解决这类变电站到调度中心之间的数据采集和建立数据通道的解决方案,重点是通信通道的建立和数据上传路由的选择。     

真空断路器合闸线圈烧毁原因浅析

<正>1 现场情况某年5月,我公司某60 kV变电站陈水源线电缆中间接头绝缘击穿造成相间短路,保护正确动作跳闸,但是在速断→重合闸→后加速保护动作的同时发生了接触器及合闸线圈、合闸回路导线烧毁事故。发生故障后,工区一方面快速组织人员对陈水源线电缆中间接头故障点进行紧急抢修;另一方面组织自动化、检修技术人员对烧毁的接触器、合闸线圈及部分导线进行更换,并分析故障发生原因。检修技术人员到达现场后,首先对烧毁的元件进行更换,     

硅酸铝材料制品综述

随着建筑行业的发展,对防火保温材料要求越来越高,硅酸铝纤维有着较低的导热系数和较好的防火性能。以硅酸铝纤维为原料制备的硅酸铝保温材料是一种A级不燃材料,其抗震和抗裂性能好,容重轻、防火保温性能好。本文简述了几种硅酸铝材料制品的制作工艺、防火保温机理以及效果和应用。     

基于支持向量回归与极限学习机的高炉铁水温度预测

选取某4000 m3级别高炉2014年至2019年时间范围内的日平均数据,以铁水温度为目标函数,首先对铁水温度的特征参量进行线性与非线性相关性分析、特征选择与规范化处理,获取了显著影响铁水温度的正负相关性特征参量。在此基础上,基于支持向量回归与极限学习机两种算法对铁水温度构建预测模型,模型均可对铁水温度实现有效预测,基于支持向量回归算法构建的预测模型较优,预测平均绝对误差为4.33 ℃,±10 ℃误差范围内的命中率为94.0%。