(火积)理论及其在化工过程节能中的应用进展

(火积)和(火积)耗散极值原理的提出,为化工过程系统节能开辟了新的方向。阐述了(火积)的物理意义、(火积)是过程量等(火积)理论的最新研究成果,从(火积)在换热器设计、热力学过程中的不可逆性、换热网络综合等方面的应用情况综述了(火积)理论在化工过程系统节能中的最新应用进展。重点围绕(火积)耗散率与熵产率的异同点比较分析、(火积)耗散极值原理与换热网络综合结合等方面,阐述了(火积)理论的科学性。     

集成模糊安全评价的反应路径综合

为在过程早期获取本质安全性较好的反应路径,将模糊安全评价集成于反应路径综合形成有效方法。根据反应路径综合阶段信息选择指标,通过设定指标的隶属度函数,建立模糊推理系统,且应用层次分析法（analytic hierarchy process,AHP）求得指标的权重因子,形成了模糊评价方法。为消除中间变量的影响,分别建立单、双输入变量的模糊推理系统。将它集成于反应路径综合,通过原料筛选规则,模糊安全评价,建立以安全为目标的优化模型,求解得到优良的反应路径组合。应用于萘甲胺反应路径综合实例,定量得到了反应路径及其目标函数值,并对两种模糊系统的综合结果进行了比较。     

医用超声诊断仪超声源输出声强测量结果的不确定度评定

本文详细介绍了医用超声诊断仪超声源输出声强测量结果的不确定度评定方法.     

二氧化碳汽提法尿素装置仿真培训系统开发

仿真培训系统是目前化工生产中重要的培训方式之一.在尿素合成反应中,由于甲铵在低压条件下极易分解,针对测量技术无法在高压条件下直接取样分析,无法获得甲铵含量具体数据,对动态机理模型的开发带来难度.以二氧化碳汽提法尿素生产装置设计数据和生产数据为基础,为解决以上问题,利用机理模型建立尿素生产装置全流程仿真培训系统.经动态仿真测试,仿真结果的各项参数指标和生产装置设计数据的相对误差控制在5%以内,能够真实反映实际生产的开车、运行、停车和故障处理等动态响应过程,具有较高的培训价值.     

基于HSE评价的反应路径综合方法

为在过程早期获取健康、安全和环境(Health,Safety and Environment,HSE)较好的化学反应路径,提出了考虑HSE的反应路径综合策略,通过原料筛选规则、本质HSE评价和非线性优化综合得到优良的反应路径。结合本质安全原理和物质属性,制定了原料筛选规则,消除危害性物质:通过本质HSE评价得到各原料物质的指标值;以HSE指标为目标函数,建立NLP反应路径综合模型,求解得到优良的反应路径组合。将该方法应用于氯乙烯反应路径综合实例,结果表明在反应路径综合同时有效考虑安全、环境和健康因素,以获得较优的反应路径,为过程设计早期决策提供定量依据。     

2005——2006年国内外测井技术现状及发展趋势

本文介绍了2005-2006年国内外测井技术的发展情况,包括:测井地面系统、常规组合测井、成像测井、随钻测井、生产和工程测井、核磁共振测井、测井资料综合评价软件系统和基础应用研究等,预测了测井技术的发展趋势,分析了国内测井技术与国外的差距,给出了发展建议.     

径流、洪水资料一致性分析方法的应用

文章通过实例论述洪水、径流资料一致性分析的方法及应用,以弥补地域相似地区资料缺乏的问题。     

解析傲威系统在“豪门盛宴”节目中的应用

本文介绍了2010年南非世界杯专题节目《豪门盛宴》的制作过程,对制作过程中使用的RealSet虚拟现场制作系统、MVP体育分析系统和5DReplay虚拟回放系统、大屏幕在线包装系统进行了详细的介绍,分析了各系统的功能、技术细节、特点优势以及系统相互之间的配合,以创新的制作方式、专业的技术分析手段,为节目制作提供了新的设计思路。     

化工过程本质安全评价指标的研究进展

介绍了本质安全指标方法的研究现状,对各类方法的基本原理及特点进行了阐述,通过系统地分析比较所有本质安全指标方法的适用阶段、评价范围和特点,总结了本质安全指标方法的演变脉络,综合评述了本质安全指标方法未来的发展前景,提出了本质安全指标方法的4个研究方向:建立综合的本质SHE指标;克服指标区间划分和权重设置的主观性;强化指标分析的逻辑性;本质安全指标与过程设计方法、工具的紧密集成.     

改进YOLOv5的路面缺陷快速检测方法研究

为了实现路面缺陷的智能快速化检测,对深度学习目标检测算法YOLOv5进行改进,得到的3种检测模型(YOLOv5-A,YOLOv5-C,YOLOv5-AC)均可采用视频检测的方式对路面5类缺陷进行快速检测。采用智能手机和数码相机采集路面缺陷图像并制作数据集,在满足视频检测的需求下,使用K-means算法和1-IoU作为样本距离重新聚类anchor,得到更优的锚框参数;在网络多个结构中引入CBAM注意力机制,增强模型的特征提取能力。实验结果表明,YOLOv5-C算法在训练集上的平均精度达到91.8%,相较于原模型提高1%;YOLOv5-A算法在验证集上的平均精度达到92.7%,相较于原模型提高1.7%;在实际检测效果上,YOLOv5-AC算法在裂缝、破碎板和坑洞的识别准确度上达到89%、62%、90%,相较于原模型提高了45%、4%、5%,且模型的检测速度达到40 FPS。YOLOv5-AC算法具有较高的检测精度和识别速度,一定条件下可以满足在道路缺陷检测中的智能化实时检测需求。