胶结充填技术在金属矿山中的应用现状与发展趋势

充填采矿技术因其充分利用尾砂充填采空区,减少矿山尾废的地表堆存,抑制采空区沉降,有效确保矿山绿色、安全、高效开采,得以在地下金属矿山广泛应用。胶结充填技术的发展与革新对金属矿山开采产生了深远影响,解决了矿山生产诸多技术难题。从不同胶结充填技术的发展情况入手,重点论述胶结充填技术在国内外的研究现状,通过对胶结充填技术实际应用成果分析,预测其在地下金属矿山的发展趋势,并基于智能开采、绿色开采、深部开采的理念,展望胶结充填技术的应用前景。     

含煤粉的煤层气T型管道颗粒分布特性

煤层气开采过程中,煤粉不可避免地进入集输管网,进而形成气固两相流动。基于湍流模型,采用FLUENT模拟软件计算广泛应用于煤层气集输管网的水平T型弯管的流场,得到气体和煤粉的速度场分布及各出口煤粉浓度,并分析管道分支处煤粉在气流扰动下的浓度分布,结果表明:气流经过支管后,部分煤粉滞留于管壁,支管两侧管壁煤粉浓度相差较大,各出口煤粉排出量也存在差异。     

一种求解6-3构型并联机器人机构位置正解的逼近算法

根据机构运动的同一性原理 ,给出一种求解 6 - 3构型并联机构位置正解的杆长逼近算法。该算法的主要特点是通过逐步自动修正迭代初值、缩小搜索区间和步长、提高逼近精度 ,将二维搜索的杆长逼近简化为一维搜索的杆长逼近。因此只要在分支的有效活动区域内任选初值 ,即可保证其收敛性并且不受机构奇异位形的影响 ,大大简化了搜索逼近过程并提高了迭代效率。文中给出了求解过程和逼近步骤及求解实例 ,其逼近精度达 10 - 5。     

配电管理系统DMS的设计与实现

描述了一种具有开放性、通用性和可扩展性的第四代配电管理系统GALASYS-DMS的设计与实现技术。系统采用了分布式实时数据库,C Wrapper和Web技术,实现了第四代配电管理系统。重点介绍了系统的总体结构、网络管理子系统、分布式实时数据库子系统和应用子系统的实现技术。     

V/Nb复合中间层热等静压扩散连接钢/钨接头的组织与性能

采用V/Nb复合中间层成功实现了钢/钨热等静压扩散连接,并对高温低压(1 050 ℃, 20 MPa)和低温高压(950 ℃, 100 MPa)条件下形成的接头界面结构及连接强度进行了探究. 结果表明,高温低压组和低温高压组接头均呈W/Nb/V/钢四层结构,抗剪强度分别为96.9 MPa和104.2 MPa,断裂位置均为无明显化学反应发生在Nb/V界面. 与高温低压组相比,降低连接温度并提高连接压强在一定程度上有助于形成高致密度的连接接头,但不能促进薄弱界面(Nb/V)的元素扩散并显著提高接头的连接强度.     

探索环保工程的污水处理思路及方法

为有效应对水资源分布不均匀、浪费严重、污染加剧等问题,需要贯彻落实环保工程,提高污水处理工作的质量及效率,从而全面实现保护自然界中水资源的目标.本文将通过数据文献分析的方式对当前环保工程污水处理工作思路进行细致地分析与研究,全面探讨如何在环保工程中优质完成污水处理工作,从而助力水资源的保护.因此文章首先剖析当前污水行业...     

U-Learning环境下课程活动设计与应用教学报告

随着信息技术对教育的影响不断深入,学习者的学习环境由传统的面授课堂环境,转变成多终端支持、多技术支撑的泛在学习环境,学习方式也由被动的接受学习, 转变成主动的意义建构学习.     

基于GA-BP神经网络冷热电联供系统的负荷预测

适用性强且准确度高的冷热电负荷预测方法能更好地为机组设备选型提供可靠依据,从而整体提升系统综合效率。针对传统BP神经网络局部过优化、预测误差较大等问题,将遗传算法与BP神经网络相结合,提升预测准确性和可靠性。为了验证GA BP神经网络预测方法的合理性,分别采用两种方法对铁岭某园区冷热电负荷进行预测,结果证明改进后的预测方法误差更小、贴合性更高。     

基于组合赋权和TOPSIS的配电网CPS系统脆弱性评估

随着新一代信息通信技术在配电网的广泛应用,配电网已经逐渐演变为信息与物理空间深度耦合的配电网信息物理系统。本文针对目前配电网如何对其脆弱性进行综合、有效的评价以及如何充分发掘配电网CPS系统的薄弱节点两个问题展开研究。首先,基于相依网络理论建立了配电网CPS系统以及“部分一对一”相依网络模型,并综合考虑到配电网实际运行拓扑结构特点与业务特征,构建了节点脆弱性评价多指标融合模型,避免了单一指标在耦合网络中度量节点脆弱性的缺陷;其次,运用模糊层次分析法与熵值法分别从主观与客观的角度对指标赋权,基于最小鉴别信息原理完成对脆弱性指标的综合赋权;最后,运用TOPSIS算法对节点脆弱性进行量化计算与排序,并基于依存耦合度矩阵完成对系统节点的综合性评估。采用IEEE14节点配电系统构建了耦合网络仿真模型,仿真结果验证了所提方法的有效性与可行性。     

基于经验模态分解技术的瓦斯涌出量预测模型

针对矿井瓦斯涌出量监测数据波动性大、规律性差和建模难的问题,提出了先用经验模态分解技术将原始监测数据分解成若干个频率不等且有一定规律性的特征信息序列,再分别对每个特征信息序列建模,最后将所建模型线性组合形成瓦斯涌出量的最终预测模型。实例分析表明,利用该建模方法得出的预测模型具有较高的精确度,能够满足工程需要,而且建模难度低,容易程序实现。