“多站融合”之变电站、充电站深度融合方案

介绍多站融合的内容，从融合条件、社会效益、经济效益方面重点分析变电站、充电站的融合，提出不同类型深度融合方案。     

微小通道内过冷流动沸腾阻力特性实验及预测研究

实验探究了微小圆管内(内径1 mm)过冷水流动沸腾的阻力特性，参数范围：热通量4.0～5.6 MW/m²，压力3.0～5.0 MPa，质量流速2000～4200 kg/(m² s)，进口热力学干度-0.50～-0.10。获取了质量流速、压力、热通量等参数对过冷沸腾阻力的影响，并重点关注其预测方法。将测试数据与典型阻力关联式对比，结果表明，由于高热流、微通道等特殊因素，导致大部分阻力关联式的预测精度不够理想。为更准确预测高热流过冷沸腾阻力，基于LeakyReLU函数，建立了遗传算法优化的极限学习机模型(GA-ELM)，其预测精度优于传统关联式(平均绝对误差为2.0%)，且泛化性良好。研究工作可为微小尺度流动换热系统设计优化提供支撑。     

12种马铃薯营养品质测定及综合评价

目的:筛选适宜南疆地区栽培的马铃薯品种。方法:以引进的12种马铃薯为供试材料，结合因子分析和聚类分析对12种马铃薯的营养品质进行综合评价。结果:S1蛋白质含量最高，S5可溶性糖含量和维生素C含量均最高，S12硝酸盐含量最低，S10还原糖含量与淀粉含量均最高。不同马铃薯品种营养品质指标存在很大差异，可溶性糖含量、维生素C含量、硝酸盐含量变异系数分别为47.13%,37.03%,33.38%。通过因子分析提取蛋白质含量因子、维生素C含量因子为2个主要因子，进一步采用系统聚类分析对马铃薯品质进行分类，分为3个类群。结论:S1、S5、S7、S10和S11 5个品种适宜在南疆地区推广。     

260 t转炉生产SPA-H钢保磷技术研究与实践

针对SPA-H钢种磷含量要求高的特点进行了保磷理论分析，并开展试验，确定影响钢水磷含量各主要参数最佳平均值为：终点钢水温度1 681℃，渣重量7.38 t，氧含量0.038 2%，终渣碱度1.68。实践表明，SPA-H钢磷含量合格率100%，平均为0.077 3%，完全满足生产要求。     

发电机组次同步振荡扭振参数甩负荷测试研究

提出一种利用甩负荷试验获取汽轮发电机组次同步振荡扭振参数的方法。甩负荷试验时汽轮机扭矩负载突降为0,转速飞升过程中激发出轴系扭转自由振动响应。利用频率计数法，从发电机组保护系统转速传感器输出信号中提取瞬时角速度，通过数值积分方法获取扭角位移信号。测试发现，相比于扭角速度，扭角位移信号更能反映扭振特征。甩负荷试验时扭振信号比较微弱，测速齿轮盘分度误差、振动、齿轮盘安装偏心等对测试结果影响较大。这类误差具有周期性特点，滤除瞬时角位移信号中转频及其若干倍倍频谐波分量后，信号中包含的扭振特征明显。结合某热电联产项目汽轮发电机组甩负荷试验进行了测试，给出了信号处理方法，验证了方法可行性。该方法无需对轴系施加扭矩激励，具有较高的工程应用价值。     

新型低温捕收剂反浮选齐大山选厂混磁精矿工艺研究

为解决齐大山选厂反浮选使用高温浮选药剂问题，采用实验室制备的新型低温组合捕收剂AG-1对齐大山选厂混磁精矿在室温(20℃)下进行反浮选试验。结果表明，矿浆pH=11.5、抑制剂玉米淀粉用量950 g/t、活化剂CaO用量100 g/t、捕收剂AG-1用量750 g/t条件下，一粗一精三扫反浮选闭路流程试验可以获得TFe品位68.13%、回收率88.43%的铁精矿。浮选精矿、尾矿XRD图谱和光学显微镜分析结果表明，组合捕收剂AG-1具有较好的选择性，可以有效分离脉石矿物石英和有用矿物。组合捕收剂AG-1与单一捕收剂油酸钠、十二胺表面张力对比分析结果表明，组合捕收剂AG-1表面张力较小，降低气液界面表面张力的能力较强，可以更好地提高矿物表面的疏水性。     

变频器在设备改造中的应用和研究

主要对变频器功率单元及主控系统等方面改造研究，通过采用英威腾GD5000系列矢量型高性能变频器，控制系统采用DSP+FPGA+ARM三核技术，实现低转速、大转矩的带重载启动，当负荷波动瞬间转矩增大时，内置的DSP高速数字处理芯片可在100 ms内迅速降低运行转速，提高输出的电磁转矩，防止因负载瞬间波动电流突然增大造成的设备频繁跳闸，满足现场运行工况要求。电机额定频率60 Hz的变频电机采用直驱方式省去增速箱等附属装置，降低系统损耗。使用变频传动满足转速输出要求，其输出频率范围0.5～120 Hz,频率分辨率0.01 Hz,提高传动效率和控制精度。采用DCS集中控制不仅满足设备运行的安全可靠，还提高了工艺流程优化调整和监控实时性和灵活性。     

基于数据驱动的柔性立管骨架层多目标优化

骨架层是柔性立管的最内层结构，主要用于抵抗深水外压荷载。骨架层截面形状复杂，尺寸参数繁多，这种特殊截面对骨架层临界压溃载荷的准确评估和优化设计提出挑战。本文建立了骨架层有限元模型，开展了非线性屈曲分析，并对比有限元仿真结果与实验结果，误差仅为6.93%。基于有限元仿真结果，建立了数据驱动的高精度代理模型预测骨架层临界压溃载荷，并对骨架层截面的关键参数进行灵敏度分析，发现厚度对骨架层临界压溃载荷起着决定性影响，贡献占比达64.55%。以骨架层最大临界压溃载荷和最小质量为优化目标，采用多目标粒子群优化算法对骨架层截面关键参数进行多目标优化，得到帕累托最优解集。根据3组应用工况得到对应3组最优截面参数，优化截面的代理模型预测临界压溃载荷和有限元仿真临界压溃载荷误差均小于3.00%,验证了预测结果的准确性。     

L1正则化的深度谱聚类算法

针对深度谱聚类模型训练不稳定和泛化能力弱等问题，提出L1正则化的深度谱聚类算法（DSCLR）。首先，在深度谱聚类的目标函数中引入L1正则化，使深度神经网络模型生成的拉普拉斯矩阵的特征向量稀疏化，并提升模型的泛化能力；其次，通过利用参数化修正线性单元激活函数（PReLU）改进基于深度神经网络的谱聚类算法的网络结构，解决模型训练不稳定和欠拟合问题。在MNIST数据集上的实验结果表明，所提算法在聚类精度（CA）、归一化互信息（NMI）指数和调整兰德系数（ARI）这3个评价指标上，相较于深度谱聚类算法分别提升了11.85、7.75和17.19个百分点。此外，所提算法相较于深度嵌入聚类（DEC）和基于对偶自编码器网络的深度谱聚类（DSCDAN）等算法，在CA、NMI和ARI这3个评价指标上也有大幅提升。