基于证据框架的最小二乘支持向量机在精对苯二甲酸生产中的应用

支持向量机是一种基于统计学习理论的新型机器学习方法.本文给出一种考虑损失函数的噪声模型参数β的贝叶斯证据框架最小二乘支持向量机回归算法,通过贝叶斯证据框架自动调整正则化参数和核参数,更好地实现了最小化误差和模型复杂性之间的折中.将提出的算法用于精对苯二甲酸（purified terephthalic acid,PTA）生产过程中的关键指标对羧基苯甲醛（4-carboxybenzaldhyde,4-CBA）含量的预测中,能很好地跟踪4-CBA含量的变化趋势,泛化能力较强,为4-CBA含量的实时预测提供了很好的解决方案.     

星地激光通信ATP系统探测相机的坏点校正

阐述了星地激光通信捕获、跟踪、瞄准(ATP)系统中光斑探测相机的作用。当相机的探测器上存在坏点时,光斑探测相机的虚警率和定位精度将受到影响。分析了面阵探测器的坏点种类与来源以及星地激光通信ATP系统光斑探测相机的特点。依据相机的特点提出了对应的实时坏点检测及校正方法。设计了基于STAR1000探测器的光斑探测相机,并在该相机中应用了实时坏点校正方法。对该校正方法进行了实验验证,实验结果表明该算法能够有效抑制坏点像元,并纠正其灰度值。由于该校正方法处理延时小且能够有效降低存在坏点时相机的定位误差,非常适用于星地激光通信ATP系统。     

夏热冬冷地区典型零能耗公共建筑实现路径研究

本文基于被动优先、主动优化、100%可再生能源供能保障的思路,对夏热冬冷地区典型零能耗公共建筑进行仿真与优化,分析了可调节自然通风、外窗太阳得热与遮阳、热回收等被动式节能策略优先级;依据该地区自然资源条件,分析太阳能、空气能等建筑可再生能源利用系统形式,提出技术经济性最优的建筑能源系统,形成了该地区建筑零能耗规划设计的可复制解决方案。     

深孔爆破铵油炸药的应用

深孔爆破使用现场加工的铵油炸药是近年来为降低爆破成本，提高经济效益而采用的技术。本文介绍了漳州电厂深孔爆破成功地应用现场加工之铵油炸药进行爆破作业的经验。     

补偿模糊神经网络在乙炔加氢反应器中的应用

本文提出的一种补偿模糊神经网络,与BP神经网络相比,具有逼近精度高、训练步数少、学习收敛速度快等特点,在对乙炔加氢反应器出口乙炔浓度的软测量中效果较为满意.实践证明该方法值得进一步推广运用.     

浅谈烹饪原料中的异味去除

任何一种原料都有其本身的自然气味。良好的本味是形成风味菜点的重要因素,然而许多原料又存在着影响菜点质量的各种不同的异味。如一些动物的腥臊膻味;一些植物原料的苦涩气味。这些异味的存在,大大影响了原料的质量,同时也影响了菜点的风味。 原料异味的来源不一,有的来自于原料,如蔬菜中的醇类使蔬菜带有青草气味,苷类及有机酸使蔬菜带有苦味和涩味;牛奶的腥味来自于以丁酸为主的低级脂肪酸;羊奶的膻味来自于低级脂肪酸中的己酸、辛酸和癸酸;鱼类的腥味来自于三甲胺、氨基     

瓦斯地质图在矿井安全生产中的应用

通过研究平顶山五矿瓦斯地质规律，编制了矿井瓦斯地质图，其在用于指导矿井工程设计、搞好通风管理、进行突出危险性预测以及掌握构造规律、防止误揭突出煤层诸方面均取得了明显的成效。     

SRT－Ⅲ型裂解炉中石脑油裂解的工艺数学模型Ⅱ．结焦模型及运转特性分析

综合裂解炉反应模型、结焦模型和辐射室的燃烧及传热模型，对ＳＲＴ－Ⅲ型裂解炉内石脑油的裂解过程进行了模拟计算，考察了过程参数、操作参数和焦厚等随运转时间的变化情况，为ＳＲＴ－Ⅲ型裂解炉的操作优化和工艺优化控制奠定了基础。     

改进鲸鱼优化算法及其在渣油加氢参数优化的应用

针对智能优化算法在处理非线性优化问题中存在的容易陷入局部最优和收敛精度差等问题,提出了一种基于结合差分进化和精英反向学习的改进鲸鱼算法(DEOBWOA)。该算法引入对立搜索初始化、精英反向学习,并结合差分进化进行变异修正,显著有效地提高WOA算法的收敛精度和收敛速度,提高其跳出局部最优的能力。之后采用8个标准测试函数进行仿真实验,结果表明:DEOBWOA算法与标准WOA、HCLPSO、DE算法相比,全局搜索能力和收敛速度都有较大提升。最后建立了渣油加氢动力学模型,考虑到渣油加氢过程中存在诸多典型的非线性约束问题,以某炼化厂渣油加氢装置为例,应用DEOBWOA对渣油加氢反应动力学模型参数进行优化,结果表明该算法能较好地处理实际工程优化问题。     

石油和化工行业智能优化制造若干问题及挑战

石油和化工行业是国家的基础性产业,目前面临转型升级的重大需求.本文首先回顾了石油和化工行业在生产全流程的信息检测、建模、优化控制,企业经营管理决策以及故障监测和安全环保等几个方面的进展.剖析了当前石油和化工行业存在的主要问题,提出了利用现代信息技术从生产、管理以及营销全流程优化出发,推进实现石化行业智能优化制造的智能化、绿色化、安全化的愿景目标,讨论了石油和化工行业智能优化制造所面临的新挑战.