基于集成特征选择的森林火灾风险评估

摘 要：采用集成学习的思想,提出了一种基于集成特征选择的森林火灾风险评估方法。以特征选择方法的多样性和独立性为考量,选择了15种特征选择器并利用差异度进行筛选,获得异质选择器集合,进而得到特征子集集合。其次,利用各特征子集分别构建基于BP神经网络的森林火灾风险评估模型,并依据模型准确度筛选林火重要影响因子,构建最优森林火灾风险评估模型。结果表明,该算法准确度为85.96%,具有良好的泛化能力,可实现对森林火灾风险的有效评估。     

高炉快速大修技术的发展

本文介绍了大型高炉快速大修技术的发展以及在国内外的应用,详细描述了该项技术具体实施时拆除旧高炉、安装新高炉的步骤以及针对快速大修而开发的多项新技术.     

水性丙烯酸改性环氧酯防腐漆的研制

采用丙烯酸改性的环氧酯配制水性防腐蚀涂料,并对其性能进行测试,分析了影响涂料性能的因素。     

基于身份认证的智能电网安全防护技术

为保障传感器安全接入信息内网,保障数据在传输、存储和使用过程中的机密性、完整性和可用性,本文在考虑设备性能和数字签名情况下提出了基于多因素的身份认证方案.随后利用椭圆曲线密码系统,提出了一种基于身份的新密钥建立协议.通过安全性能分析,与已有经典方案相比,本文所提方案在面对重播、模仿、中间人攻击(MITM)和去同步化攻击...     

微纳米气泡去除高放射性废液中的金属离子研究

乏燃料后处理过程中会产生含有¹⁵⁵Eu、⁹⁰Sr、¹³⁷Cs、¹⁴⁹Sm等中长半衰期核素的高放废液。高放废液的处理是放射性废物最小化的关键步骤。以往使用的沉淀、吸附等方式均会产生较多的二次废物。针对该问题，创新性地提出了采用微纳米气泡离子浮选对废液中的金属离子进行去除的方法，采用有限元方法对微纳米气泡去除金属离子的过程进行了建模，探索了微纳米气泡在溶液中的产生、扩散及对金属离子的去除过程，分析了金属离子价态、吸附反应平衡常数、温度等对浮选过程的影响，并进一步研究了多种金属离子共存时的选择性浮选特性。结果表明，高平衡常数及高价态的金属离子更容易从溶液中浮选出，对于平衡常数大于10的金属离子，可以达到90%以上的去除率。控制微纳米气泡的浓度和表面活性剂的浓度，可以对平衡常数大于0.5的金属离子进行选择性浮选，从而达到富集和分离的效果。研究结果对高放废液中金属离子的去除具有重要指导意义。     

基于编解码的超声导波轨底裂纹识别方法研究

超声导波在针对钢轨小裂纹检测时由于利用高频信号，会导致信号衰减明显，对于小裂纹的检测灵敏度降低，针对细小裂纹难以识别，为提高缺陷信号识别度，本文将barker码作为编码方式，并用类BPSK作为解码方式，利用到导波检测钢轨小裂纹的信号处理中。通过实验将对钢轨轨底上深度6 mm宽度0.5 mm的人工裂纹进行验证，为衡量算法效果分别用未经过任何信号处理的原始收发导波信号和经过barker码-匹配滤波编解码处理的导波信号与实验方法进行对比。结果表明，利用barker码-类BPSK编解码处理的导波信号在处理钢轨轨底小裂纹的识别上有着明显的增强作用，效果优于另外两种方法，可以为以后的导波钢轨小裂纹检测提供支持。     

某贫硫化物微细浸染型金矿石选矿试验研究

某贫硫化物微细浸染型金矿石中金矿物粒度较细，-0.010 mm微粒金占81.16%,金矿物主要以包裹金和粒间金形式存在。针对该矿石性质，开展了原矿全泥氰化和浮选对比试验研究，结果表明：采用原矿全泥氰化工艺，金的回收效果较差；采用浮选工艺，在适宜的浮选条件下，采用一次粗选、三次精选、三次扫选、中矿再磨流程，可获得金品位27.64 g/t、金回收率88.88%的金精矿；中矿再磨浮选是处理该矿石较为合理的选矿工艺。     

低品质矿渣协同粉煤灰制备充填胶结料及参数优化研究

针对尾砂充填成本高、固结效果差的问题，本文采用低品质矿渣、粉煤灰等活性材料制备充填胶结料，并对料浆参数进行优化，以期在满足充填要求的前提下，降低充填成本。首先对实验材料进行物化特性分析，采用正交实验和极差分析确定胶结料配比，并分析其水化机理；其次以料浆配比实验分析了胶砂比、质量浓度对充填体强度、料浆流动性和稳定性的影响；最后采用多属性决策模型对料浆参数进行优化，获得了满足矿山要求的料浆优化参数。研究结果表明：低品质矿渣复合胶结料配比为熟料8%、脱硫石膏14%、粉煤灰10%、矿渣68%,熟料水化促进矿渣和粉煤灰水解，并发生水化生成大量凝胶，在脱硫石膏作用下生成少量钙矾石，随着水化产物增多，强度逐渐增加；充填体强度均随着料浆质量浓度和胶砂比的提高不同程度增大，塌落度和泌水率均随着浓度和胶砂比的提高逐渐减小；充填料浆优化参数为胶砂比1∶4,质量浓度70%。通过实验验证，充填料将满足矿山要求。