基于虚拟化技术的IPSec虚拟专用网络的研究

本文采用EVE-NG虚拟化技术搭建网络拓扑,使仿真的网络设备与真实设备零距离对接,并在此基础上研究了IPSec虚拟专用网络的原理与应用,分析了加密、Hash、DH等算法,探讨了如何在虚拟专用网络技术中应用加密算法实现数据的私密性、如何通过提取数字指纹的Hash算法以及HMAC算法确保数据的完整性、如何通过预共享密钥或数...     

超高效液相色谱-串联质谱法直接测定啤酒中20种游离氨基酸含量

目的 采用超高效液相色谱-串联质谱法(ultra performance liquid chromatography-tandem mass spectrometry,UPLC-MS/MS),建立高效、快速直接测定啤酒中20种游离氨基酸的方法。方法 啤酒样品经水稀释后,经CAPCELL PAK CR 1:4 ST色谱柱(150 mm×2.1 mm,5μm)分离,乙腈-0.3%甲酸水溶液为流动相进行梯度洗脱,采用电喷雾离子源正离子模式,在多反应监测模式下进行检测。结果 20种游离氨基酸在各自相应线性范围内,线性关系良好,相关系数(r²)均大于0.99;加标回收率为81.3%～108.4%,相对标准偏差在2.5%～7.2%之间,方法检出限为1～6 ng/mL,方法定量限在3～15 ng/mL之间。结论 该方法灵敏、准确,具有良好的重复性和稳定性,可快速检测出啤酒中的20种游离氨基酸成分。     

Brnsted酸性离子液体催化合成硬脂酸异辛酯

以硬脂酸和异辛醇为原料,Brnsted酸性离子液体为催化剂,合成硬脂酸异辛酯,考察反应条件和催化剂重复使用情况。结果表明,在反应温度150℃,反应时间6h,酸醇物质的量比1∶1.4,离子液体与硬脂酸物质的量比为1∶25时,酯化率高达96.9%,产品酸值小于0.5mg(KOH)/g。反应结束后,产物和催化剂分层,通过简单的倾倒即可分离,Brnsted酸性离子液体经真空干燥回收后可重复使用,且循环使用6次后,催化活性基本不变。     

中压电力线载波IP组网技术研究

10 kV电力线载波通信技术是配用电通信的重要组成部分,为满足配用电通信网络化发展需求,适用网络远动规约,需改变现有的轮询机制,采用载波网络IP组网的方式。文中从电力线载波IP组网应用及技术角度,分析载波IP组网实现难点,提出网络接口高速载波通信技术、信道时分复用及网络逻辑端口映射技术等IP组网技术,并提出多载波网络并发通信组网及单载波网络多通道并行工作组网等IP组网应用方案。适用于中压载波网络小规模IP组网应用。     

电动汽车充换电站换电池的有序充电优化

大规模的电动汽车充电负荷具有大功率、波动性和不确定性的特点,将给电网带来峰值增高、电压波动等不利影响。为了降低电动汽车充电负荷对电网的不利影响,建立了电动汽车充换电站换电池的充电优化模型。通过对换电池在充电过程中充电时间、充电功率和电池电量的实测数据进行拟合,得到了电动汽车换电池的充电特性。以此为基础,建立了电动汽车充换电站的换电池有序充电模型,该模型在满足充电机数量、电动汽车对换电池的需求、充换电站容量和变电站容量约束的前提下,最小化所属变电站负荷曲线的离差平方和,并应用遗传算法实现了有序充电模型的快速求解。以山东省某电动汽车充换电站为算例,证明了该模型的快速性、正确性和有效性。     

基于神经网络的光纤光栅电流传感器的温度补偿

分析了光纤光栅电流传感器的温度特性,表明传感器的输出受环境温度的影响大且很难消除。利用神经网络具有可以逼近任意非线性函数的特点,提出了用人工神经网络对光纤光栅电流传感器进行温度补偿的方法,实现传感器输出特性的非线性校正。通过Matlab语言编程仿真实验表明,该方法可以有效地消除温度的影响。     

磷石膏中稀土元素溶解浸出研究进展

磷石膏堆存量巨大,通常含有大量稀土元素,是潜在的二次资源。加强磷石膏中稀土元素的回收利用研究,具有重要的经济与环境意义。本文从磷石膏中稀土元素赋存状态出发,对磷石膏中稀土元素溶解浸出研究进展进行了综述,对不同浸出剂浸出机理及影响因素等进行了总结分析。在此基础上,对磷石膏中稀土元素回收利用提出建议。磷石膏中稀土元素主要以类质同相赋存于磷石膏晶体中。当前研究中,磷石膏中稀土元素浸出主要以无机强酸为浸出剂,浸出率较高,但酸性强,可能产生二次污染;有机溶剂与盐溶液浸出率高,但成本较高,浸出后有机溶剂难于处理;有机弱酸与生物浸出对环境友好,但浸出效率较低。寻求磷石膏中稀土元素的有效浸出剂,实现磷石膏高附加值综合利用,是未来的研究方向。     

基于深度学习的子波整形反褶积方法

地震数据偏移成像是地下介质反射系数估计的重要方法之一，其结果通常受子波影响而波数带展布有限。有效拓展成像结果的波数带、提高空间分辨率是宽带反射系数估计的一个重要目的。为此，首先从反演成像的角度分析，指出子波和观测系统照明是影响成像结果分辨率的两个主要因素；其次，基于卷积神经网络（CNN），利用宽频子波构建标签，将常规成像结果作为输入，利用CNN挖掘其中的映射关系，提出了相应的深度学习算法子波整形反褶积方法；然后，针对反褶积中初始子波估计不准确的问题，设计了子波与反射系数串联、迭代、更新的实现方案，定制的宽频子波能兼顾低波数和高波数信息，用于训练网络时可以更好地恢复宽带的反射系数；最后，利用已知模型进行网络的预训练，将基于目标数据体提取的有效子波作为靶区数据反褶积的初始子波，进行子波整形反褶积处理，并通过薄层模型测试了该方法的正确性和可靠性。实际资料处理结果表明了该方法具有较好的应用潜力。     

基于云边端协同技术的电力安全管控系统设计

电力建设场景中，安监人员现场执规的传统安全监察模式存在实时性差、监察力度不足等问题。提出一种基于云边端协同技术的电力安全管控系统，该系统由“一平台、一中心、一终端”构成。首先，该系统使用基于边缘计算技术的“反违章天眼”终端，在完成数据实时采集的同时，通过内置边缘计算平台实现违章行为实时自动感知与就地告警等功能，极大降低了作业现场管理人员的工作量。其次，该系统建立了线上管控平台与线下管控中心，并通过云边端协同技术实现信息联动，大幅提升了系统的实时性与交互性。最后，介绍了该系统根据不同应用场景进行针对性功能拓展，已落地应用于配电网作业现场、变电站等实际场景，有效提升了作业现场安全风险管控的智慧化、精益化管理水平。     

针对岩性储层的定量地震波成像

油气地震勘探目标越来越复杂。碎屑岩储层、火山岩储层、碳酸盐岩储层、非常规储层都已成为油气勘探的目标。地震波成像技术由定性的、带限反射系数为成像目标转为定量的、宽带波阻抗为成像目标，这是面对复杂储层勘探时的必然选择。带限反射系数定性地刻画深度域三维空间地下介质几何结构；宽带波阻抗定量地描述深度域三维空间地下介质岩性变化。后者更适于复杂岩性储层的描述。无论是定性的带限反射系数为目标的地震波成像还是定量的宽带波阻抗为目标的地震波成像都是信息不足情形下的参数估计问题。无论叠前地震数据或是与待估计参数有关的先验信息，在复杂构造和(或)复杂岩性变化情形下，都不满足高精度成像的要求。在大数据和机器学习技术已经普及的情况下，定量的、信息融合理念下的地震波成像技术路线也是不可回避的。为此提出了一条针对岩性储层的定量地震波成像技术路线：特征波反演成像(characteristic wave inversion, CWI)+信息融合宽带波阻抗建模(wide band impedance modeling, WBIM)方法技术系列。本质上，它是将FWI宽带波阻抗反演分解成背景速度建模、背景密度建模、线性化的宽...