外加酶法酿制低糖啤酒糖化工艺的研究

以普鲁兰酶Ｐｒｏｍｏｚｙｍｅ１２０Ｌ为重点，综合分析了外加酶糖化过程中影响麦汁总还原糖量和糖组成的各种因素，如各酶制剂的用量、糖化温度、料水比、物料比及各因素之间的相互作用等，确定了一套最优的糖化工艺方案。所得麦芽汁浸出率高、色度浅、粘度低、还原糖含量高；经过高效液相色谱分析（ＨＰＬＣ）表明，其糖组成合理；经过十天的发酵，发酵度达８２．２％，酒精分为６．４５５％（Ｗ／Ｗ）。     

一种基于尼古拉兹曲线确定管段阻力系数的新方法

文章提出了一种以尼古拉兹曲线为原理来确定注水系统中各个管段阻力系数λ的新方法.以水力实验为基础,选取具有代表性的管段进行实验,对实验数据分析、验证,并对现场测试管线进行数据拟合.拟合数据表明此方法可行、有效.     

国外信息化装备数据链发展综述

数据链是获得信息优势、提高导弹快速反应能力和彼此之间协同作战能力,实现导弹智能化的关键技术。介绍了信息化战争中数据链的发展情况,论述了国外数据链的研究现状,分析了国外数据链的发展趋势。     

聚驱后井网加密与二元复合驱结合提高采收率实验研究

国内一些油田已陆续进入聚合物驱后续水驱阶段,亟待研发聚驱后进一步提高采收率技术。为此,应用物理模拟方法,研究了聚驱后井网加密和二元复合驱相结合进一步提高采收率方法。实验过程中,利用饱和度监测技术测量物理模型含油饱和度的变化规律。实验结果表明,聚驱后油层仍有大量剩余储量,通过井网加密和二元复合驱结合可进一步提高采收率29.86%。     

白沙枇杷保鲜研究分析

枇杷为蔷薇科苹果亚科枇杷属植物，是我国南方主要果树之一。枇杷原产我国，栽培历史悠久，枇杷产量占世界总产量的70％以上，现有5大产区：浙江杭州塘栖、江苏苏州洞庭、安徽歙县、浙江黄岩和福建莆田。     

基于人工神经网络的负荷模型预测

负荷模型是影响电网稳定分析的重要因素,是电力系统进行仿真分析、计算的重要依据之一。若能对次日的最大、最小负荷时刻的负荷模型进行预测,可为调度机构制定运行方式时校核系统稳定性提供重要依据。以静态ZIP负荷模型为基础,分析了影响负荷模型的因素,采用人工神经网络方法,对最大、最小负荷时刻的负荷模型参数进行预测。分析了负荷模型参数与负荷预测结果之间的灵敏度,以掌握它们相互间的关系和影响程度,并由此寻找减小误差的方法。以最小负荷的有功模型预测为例,进行了实际预测。算例结果表明,负荷模型预测具有较好的准确率,本文所提方法可行。     

电网断面潮流在线监测系统

结合电网断面的运行特点提取了决定断面运行方式的关键因素,建立了断面运行方式定义规则库并提出了断面运行方式判别模型。在与EMS的数据接口设计中,对断面潮流监测流程进行了优化。在此基础上开发的电网断面潮流在线监测系统具有断面运行方式规则库定义、线路运行状态监测及断面潮流监测等功能,还可提供断面潮流超限记录的统计分析报表。应用结果表明,该系统为电网安全运行提供了有效的监测和分析方法。     

基于相关性阈值的NSCT图像去噪方法研究

利用非下采样Contourlet变换(NSCT)平移不变性、多分辨率、多方向的优点,提出一种基于尺度相关与阈值去噪相结合的非下采样Contourlet变换图像去噪方法。首先对噪声图像进行非下采样Contourlet变换,得到各个尺度各个方向子带的系数,然后采用相关系数归一的方法,结合Bayesian自适应阈值来达到更好的去噪效果。仿真实验表明,该方法在提高去噪后图像的峰值信噪比的同时,有效保留了图像的纹理信息,避免伪吉布斯现象,改善了图像的视觉效果。     

基于IBAS-NARX神经网络的锂电池荷电状态估计

在使用神经网络方法估计锂电池荷电状态时,传统荷电状态适应度评价函数存在仅考虑均方误差等网络权值参数的缺点,忽略了拓扑参数对模型的影响.故本文提出在适应度评价函数设计中综合考虑输入/输出时序相关性、隐层神经元数量等模型拓扑参数和网络权值参数的加权影响,并将其引入带外部输入非线性自回归神经网络建模方法的锂电池荷电状态估计中,进而基于改进天牛须搜索算法实现了上述模型拓扑参数与网络权值参数的协同辨识优化.仿真结果表明,本文所提出方法能够提高多种复杂工况下的锂电池荷电状态估计精度,在DST标准工况和WLTC标准工况下锂电池荷电状态的均方根误差分别达到3.38×10?3和8.75×10?4,相比于未经改进的天牛须搜索算法优化NARX神经网络在均方根误差上估计精度分别提升了42.4％和20.5％.     

基于机器学习模型的选矿过程状态监测与故障诊断

提出并实现一种基于机器学习模型的选矿过程状态监测和故障诊断方法。基于通用的机器学习方法建立正常工况下的关键参数数据驱动模型;监测软件与DCS系统通信,实时计算目标变量的模型预测值并与实际测量值进行比较,误差超出设定阈值则进行报警标记;结合工艺专家的经验选择模型监测变量并与工况状态和工艺报警建立多方位联系,从而实现选矿过程状态监测和故障诊断。