深度空气分级条件下配风方式对炉内燃烧特性影响的数值模拟研究

借助数值模拟方法对四角切圆煤粉锅炉进行三维稳态数值模拟,观察其炉内燃烧过程,重点对比了在空气分级下不同配风方式对炉内空气流动和燃烧特性的影响。结果表明:底部配风量较多的正宝塔型、均等、缩腰型配风在炉膛底部形成较高切圆且温度较高,主燃区上部风量较小的正宝塔型和鼓腰型配风速度分布均匀,温度偏差较小,倒宝塔型和鼓腰型配风时出口NOx较其他3种配风方式要小。     

基于区块链的D2D辅助的MEC资源共享架构

随着终端设备智能化发展与设备到设备（D2D）通信技术的逐渐应用,终端设备可以通过直连链路进行资源共享.为提升网络边缘整体服务能力,提出了一种基于区块链的D2D辅助的多接入边缘计算资源共享架构（BD-MEC）.在BD-MEC下,综合考虑时延、能耗和支付开销等因素,设计了一种基于博弈论的多用户卸载方案,以满足不同用户的服务需求.其次,针对拒绝服务或付款等恶意行为,提出了一种基于智能合约的资源共享协议与争议事件处理方法,利用区块链来强制共享双方遵守资源共享协议,以实现安全的资源共享.仿真结果表明,BD-MEC能有效地降低计算任务的时延、能耗和支付开销.     

基于LoRa通信的可视化城市照明系统设计

城市路灯照明系统是现代化城市的重要组成部分,为路灯设计可视化的智能监控平台,实现对路灯实时地监控,可保证其安全性及获得大的能效比.提出了基于LoRa通信的城市路灯监测和控制方案,该系统由远程监控中心、LoRa网关和路灯终端组成,并通过LoRa与4G网络相结合的方式实现远距离通信并实现联网数据传输.基于MQTT协议的阿里云物联网平台,实现照明终端状态显示在阿里云平台并储存信息;通过ARM开发的嵌入式控制系统实现了对路灯信息的上传和指令的下发,并对各个路灯终端进行实时控制.系统实测结果表明,该系统可实现对路灯信息的实时采集、上报,并及时响应上位机发出的控制指令,大大降低了照明功耗及人工巡查的成本.     

陆良盆地彩色沙林沉积-成岩特征及其景观成因分析

通过分析露头剖面、岩石微观组构及主量元素等特征,探讨了陆良彩色沙林成景地层沉积环境、成岩作用及景观形态、颜色成因.研究结果表明:(1)彩色沙林成景地层为茨营组,该组沉积环境为扇三角洲相、辫状河相及滨浅湖亚相,其中砾石成分主要为碎屑岩及变质岩,磨圆度及分选性较差,砂岩类型主要为中细岩屑砂岩,颗粒以点接触为主;(2)研究区茨营组砂岩在同生成岩阶段至早成岩阶段A期形成的铁、锰氧化物是影响砂岩固结的关键因素.铁、锰氧化物及有机质含量及分布使砂岩颜色改变;(3)茨营组的沉积环境、成岩作用及构造作用是导致岩石形态及颜色变化的主要因素.     

辽东凸起渤海X油田物源新认识

为明确辽东凸起渤海X油田的物源方向,结合地震、岩心、岩石组分、重矿物资料开展物源方向精细研究.结合薄片鉴定以及X-7D、X-5、X-4井重矿物成分分析,石榴子石和磁铁矿的高比例和相似分布特征,明确了X油田为远源沉积的单一物源.利用地震反射波阻特征及组合关系分析,确立了X油田物源方向为南东向.通过残余厚度法恢复了X油田的古地貌,认为古地貌呈现3个构造低点向2个构造低点转化的格局,为沉积中心.综合多方面研究,认为渤海X油田为来自南东方向的单一物源,受古地貌控制分为2、3个分支朵叶体,为储层发育区,可以部署开发井.该成果能够较好地指导油田开发方案的制定,并为相似油田提供借鉴.     

渤海X油田早期注聚体系建立及效果评价研究

为最大限度地提高渤海X油田原油采收率,在油田低含水时实施早期注聚.通过建立注聚评价体系从注入端和采出端分别对整个注聚过程进行评价.由于聚合物增大注入水黏度,减小油水流度比,导致流体在地层中的渗流阻力增大,注入压力迅速上升,视吸水指数下降,并同时建立起一定的阻力系数,注水井吸水剖面得到一定的改善;部分受效井含水上升速度得到控制,部分受效井见到明显降水增油效果;利用数值模拟法和净增油法评价注聚效果,为渤海后续注聚的推广及效果评价提供技术支持.     

信息化教学背景下的"旅游英语"课堂设计

传统的"旅游英语"教学中存在诸多问题,对学生旅游行业核心职业能力的培养很难起到有效的保障作用.为有效弥补传统教学的弊端,切实推进"三教"改革的进程,利用现代信息技术进行"旅游英语"课程改革,并以课程中的参观游览模块为例,分析信息化手段在课堂设计中的应用.课改调动了学生对本课程学习的积极性,增加了师生和生生间的多维互动,同时也提升了教师的信息化教学能力.     

基于门控循环单元与误差修正的短期负荷预测

针对负荷预测模型迭代训练过程中存在误差积累的问题,提出结合叠式双向门控循环单元（SBiGRU）、完整自适应噪声集成经验模态分解（CEEMDAN）和误差修正的组合预测模型. 建立SBiGRU模型学习在气温、日期类型影响下负荷序列的时序特征,误差特征体现在SBiGRU模型预测产生的误差序列中;使用CEEMDAN算法将误差序列分解为数个本征模态函数（IMF）分量与趋势分量,对每项分量再次建立SBiGRU模型进行学习与预测,并对各分量的预测值进行序列重构,得到误差的预测结果;对预测结果进行求和以修正误差. 模型评估结果表明,组合模型的预测准确精度为98.86%,与SBiGRU、BiRNN、支持向量回归等方法相比,该模型具有更好的精度.     

基于图像分割的摩尔斯信号检测算法

摩尔斯信号在通信领域应用广泛,具有十分重要的研究价值。但是,由于短波信道比较复杂,环境恶劣,信号质量差,短波宽带条件下的摩尔斯信号检测问题一直没有较好的解决方案。基于此,提出了一种基于时频图和图像分割的摩尔斯信号检测算法。算法主要分为粗检测和识别两部分,粗检测是指基于图像分割的方法,从宽带数据中初步检测出摩尔斯信号;识别部分是指通过提取最大持续长度等特征,逐级排除非摩尔斯信号,进一步识别摩尔斯信号。实际信号测试表明,该算法对摩尔斯信号的正确检测率为96%以上,虚警率小于7.2%,相较于对比算法整体性能较好,具有一定的工程应用价值。     

汽车液晶仪表油量指示模块指示策略设计与模拟验证

油量指示策略是油量指示系统准确和平稳指示的关键,汽车行驶过程中油箱液面高度会出现急剧变化,从而导致油量指示的准确性和平稳性较差.因此,需要制定相对完善的指示控制策略以提高油量指示的准确性和稳定性.在现有油量指示策略的基础上,对上点火启动控制策略、上点火后指示策略、加油漏油指示策略等进行设计验证,对提高油量指示的准确性和稳定性具有重要意义.