海洋天然气水合物保温保压取样工具对比研究

作为天然气水合物勘查评价中的一项关键技术,保温保压取样是识别、获取水合物最直接有效的手段。本文在前人研究基础上,对国内外的保温保压取样工具进行了简单介绍,并从样品直径、长度、保压成功率、岩心收获率等方面进行了对比分析,最后对国内保温保压取样钻具的发展提出了一些建议。     

山东举办DSM技术应用培训班

为进一步提高营销管理人员电力需求侧管理技术和有序用电工作水平,科学开展电力需求侧管理和有序用电工作,山东电力集团公司于2009年4月15-17日举办电力需求侧管理技术应用培训班,主要培训对象为基层供电单位营销部需求侧管理专工、需求侧监测中心及有关供电部营销管理人员。     

浅谈石油化工泵用机械密封技术的选择与发展

石油化工泵的可靠性在很大程度上取决于广泛采用的机械密封。在石化企业中,输送的流体大多易燃、易爆、有毒。一旦机械密封失效泄漏,不仅污染环境,危害健康,还极易导致火灾、爆炸等重大事故,所以是个热点问题。本文对国内外机械密封新技术进行了较全面的阐述,从机械密封的结构、型式、种类、材料和浏控技术等方面介绍机械密封的发展水平和新进展。     

阀门诊断技术在核电厂设备采购中的应用

介绍阀门诊断系统的工作原理,以及AP1000核电项目的电动楔式闸阀诊断试验,重点分析阀杆推力和扭矩,并将测试结果与设计计算结果进行比较,确保阀门电动执行机构选型的可靠性。核电阀门的诊断试验直接显示了阀门出厂时的性能参数,有助于检验阀门的设计要求,而且能够使用户通过对比阀门出厂性能参数,在阀门运行后期提前发现设备隐性缺陷,有针对性地对阀门部件进行检修。     

Ni-P-W合金镀层在钻探岩心管中的应用

本文将具有高硬度、高耐磨性、抗腐蚀优异特点的Ni-P-W三元合金镀层应用于绳索取心岩心管,并研究分析了镀层的物理、化学特性及其他多项性能。在实际的应用中,能提高坚硬破碎地层的取心回次长度,延长岩心管使用寿命,提高钻探施工效率。     

复杂背景下的手势识别

目的 手势识别是人机交互领域的热点问题。针对传统手势识别方法在复杂背景下识别率低,以及现有基于深度学习的手势识别方法检测时间长等问题,提出了一种基于改进TinyYOLOv3算法的手势识别方法。方法 对TinyYOLOv3主干网络重新进行设计,增加网络层数,从而确保网络提取到更丰富的语义信息。使用深度可分离卷积代替传统卷积,并对不同网络层的特征进行融合,在保证识别准确率的同时,减小网络模型的大小。采用CIoU（complete intersection over union）损失对原始的边界框坐标预测损失进行改进,将通道注意力模块融合到特征提取网络中,提高了定位精度和识别准确率。使用数据增强方法避免训练过拟合,并通过超参数优化和先验框聚类等方法加快网络收敛速度。结果 改进后的网络识别准确率达到99.1%,网络模型大小为27.6 MB,相比原网络（TinyYOLOv3）准确率提升了8.5%,网络模型降低了5.6 MB,相比于YOLO（you only look once）v3和SSD（single shot multibox detector）300算法,准确率略有降低,但网络模型分别减小到原来的1/8和1/3左右,相比于YOLO-lite和MobileNet-SSD等轻量级网络,准确率分别提升61.12%和3.11%。同时在自制的复杂背景下的手势数据集对改进后的网络模型进行验证,准确率达到97.3%,充分证明了本文算法的可行性。结论 本文提出的改进Tiny-YOLOv3手势识别方法,对于复杂背景下的手势具有较高的识别准确率,同时在检测速度和模型大小方面都优于其他算法,可以较好地满足在嵌入式设备中的使用要求。     

维修市场格局之变

随着市场经济的深度发展,我国工程机械维修市场的运营模式正在经历着一场重大的变革, 传统的工程机械维修模式已经日薄西山,行将退出历史的舞台。旧体制的退出总会伴随着新体制的诞生,有关专家指出:我国工程机械维修市场的运营模式正在从封闭的自我服务模式向开放的市场化服务模式转变。如何认识工程机械维修市场的变革并制定适合市场发展的战略,对于目前维修市场上活跃的各方都具有重要意义。基于此,本期沙龙我们邀请了数位不同类型公司的相关负责人,他们分别来自大型施工企业、租赁公司、专业维修公司以及制造商和代理商,还特地邀请了从事维修理论研究的专家,一起解读工程机械维修市场格局之变,探讨维修市场未来的发展趋势     

基于潮流断面修正的含风电电网无功-电压分区方法

在风电接入的背景下,为了获得相对稳定同时满足风电波动时电压控制要求的合理分区,在牛顿-拉夫逊法中雅可比矩阵的基础上,采用逐次递归方法得到系统的全维灵敏度矩阵,通过建立全维空间电气距离矩阵反映系统所有节点间电气耦合关系的强弱;采用基于各潮流状态下风电概率模型和各节点电压值的电气距离矩阵修正系数,建立表征风电波动导致系统潮流状态动态变化的量化关系式,以修正后的各潮流状态下电气距离矩阵之和为分区依据,采用凝聚层次聚类方法进行全网分区;利用主成分分析法对修正后的电气距离矩阵进行降维,快速准确地得到系统分区数,以区域耦合度和区域无功平衡度2个指标对分区质量进行量化评估。对改进的IEEE 39和IEEE 118节点系统进行仿真,仿真结果表明所提分区方法能够有效地满足风电接入下获得稳定电网分区的要求,保证系统的安全、稳定运行。     

血站实验室设备期间核查工作的探讨

探讨实验室设备期间核查的必要性，以及血站实验室如何开展期间核查工作。论证设备期间核查的必要性以及期间核查和校准之间的关系与区别，确定了期间核查的范围，建立相关设备的期间核查程序文件和标准操作规程，明确血站实验室重要设备的核查方式、具体核查方法、判定标准和核查次数。     

融合多维超声时频域特征的锂离子电池荷电状态估计

准确地估计锂离子电池的荷电状态（SOC）对电动汽车的安全运行至关重要。传统方法通过电池电压、电流、温度等参数估计SOC,但参数依赖对电极行为的测量,且易受阻抗、充放电速率等因素影响。相对于传统信号,超声信号可区分电池材料物理性质的微小变化,从而准确地表征电池状态。该文首先通过连续均匀分层介质模型研究了超声波在电池内部的传播过程,进而分析了电池材料物理性质对超声波传播特性的影响;其次,搭建了锂离子电池超声检测平台,提取了多维超声时频域特征,并利用超声特征解释了电池内部的电化学过程;最后,通过长短时记忆神经网络建立了融合多维超声时频域特征的锂离子电池SOC估计模型,对比了融合不同特征对SOC估计精度的影响。实验结果表明,融合多维超声时频域特征可以有效提高SOC估计的精度。在动态工况下,SOC估计的方均根误差在1.46%以内,平均绝对误差在1.15%以内,验证了方法的有效性和准确性。