莫桑比克前寒武纪地质与成矿特征

莫桑比克作为全球重要的前寒武纪变质单元之一,是冈瓦纳古陆重要的组成部分。对其基础地质研究过程从19世纪初至今主要经历了4个阶段,本世纪初至今新理论和新方法的应用使得其基础地质研究得到飞跃发展。莫桑比克的前寒武纪地质单元可划分为津巴布韦-马尼卡克拉通基底、莫桑比克构造带及伊鲁米德构造带3个部分,其每部分又可进一步细分不同的构造单元(细化)。结合地质特征及矿产分布情况明确了莫桑比克的优势矿产资源为天然气、煤、钛、金、钽及石墨等矿种。莫桑比克可划分为北赞比西河成矿省、津巴布韦克拉通边界-巴鲁埃杂岩成矿省、乌南戈-利欣加成矿省、莫桑比克带-鲁伍马-赞比西成矿带省等四大成矿省和21个具有找矿前景的多金属成矿远景区。本文详细地划分了莫桑比克前寒武纪重要成矿区带并分析其成矿地质条件,结合近年来的矿产勘查工作认识,系统梳理了莫桑比克前寒武纪重要成矿区带的成矿条件和规律,重点总结了优势矿种的成矿特征,为莫桑比克矿业投资提供参考,并针对开展莫桑比克重要战略矿产的投资提供依据。     

潮湿细粒煤炭的气流分级试验研究

 介绍了一种新型潮湿细粒煤炭的气流分级设备及其工作原理,应用该设备进行了潮湿细粒煤炭的分级试验研究,分析讨论了下风风量、入料外在水分、上风风量对分级效果的影响,得出了可以分级6-0mm内任意粒度的潮湿原煤且当原煤外在水分小于8%时分级效率达到75%。     

国产10万t/a无缝钢管生产线简介

介绍国内第一条具有完全自主知识产权的10万t/a无缝钢管生产线，阐述该生产线的先进性和工艺的灵活性，以期对钢管轧机设计的同行和生产企业提供一个参考。     

基于神经网络的导弹武器系统可靠性分析

介绍导弹武器系统的保障可靠性,通过Delphi方法选取与保障人员有关的5个因素,给出导弹保障可靠性的神经网络模型,构造评价导弹保障可靠性方法,并以导弹的制导系统为例进行分析,通过敏感性分析得到影响因素的相对重要度,为进行保障人员选拔和训练等提供指导信息。     

环锭纺纱全流程机器人自动化生产关键技术

针对环锭纺纱全流程自动化生产工艺与工业机器人的深度集成问题,提出了环锭纺纱生产线布局仿真优化方法,构建了生产线协同调度模型,详细阐述了配棉排包、精梳机自动喂棉卷和筒纱外观检测等关键工艺机器人应用场景,提出了以信息互联互通技术为核心的信息集成管控策略,建立了工艺、生产计划、质量、设备及物流一体化智能管控系统,形成了环锭纺纱生产线全流程智能管理模式,实现了基于纱管的纺纱质量追溯。结果表明：所使用的任务调度方法有效提升了相关工序的生产效率,设计的纺纱工艺机器人打通了配棉排包等工艺流程断点,相关技术应用后企业综合生产效率提升22.65%,运营成本降低40%,形成纺纱行业智能化转型典型案例并已向行业推广。     

铝包钢芯铝绞线在架空输电线路中的使用

通过对铝包钢芯铝绞线与同型号钢芯铝绞线的耐腐蚀性能、电导、节能、节省材料和综合经济效益分析，阐述了铝包钢芯铝绞线替代钢芯铝绞线的的优越性     

转向重复压裂技术在陕北低渗透油田的应用

在转向重复压裂技术原理及进展的基础上,分析了常规压裂与转向重复压裂的共性与差异,给出了转向重复压裂井层优选原则,提出了新生裂缝长度及新增渗流面积的估算方法.该转向重复压裂工艺技术在陕北低渗透油田进行了现场应用,并取得了好的应用效果.     

基于小波变换的机器人超声波测距误差补偿

本文论述了超声波在井下钻孔机器人避障系统中的局限性,讨论了超声波声速随复杂环境的变化给避障系统所带来的误差,提出了基于小波变换的广义自相关渡越时间估计方法.本方法采用小波变换对输入信号进行了白化滤波,实现了在复杂的强干扰环境下实时测量超声传播速度的目的,提高了超声测距的精度.实测结果表明:在5 m测距范围内测距相对误差被控制在1%以内.     

无抗日粮中添加灭活乳酸菌对黄羽肉鸡生长和屠宰性能的影响

研究无抗日粮中添加灭活乳酸菌对黄羽肉鸡生长和屠宰性能的影响.将1800只1日龄黄羽肉鸡随机分为4个组(正对照、负对照、负对照+300 g/t灭活乳酸菌、负对照+500 g/t灭活乳酸菌),每组6个重复,每个重复75只鸡,进行为期63 d的试验.结果表明,在无抗日粮基础上添加300～500 g/t灭活乳酸菌能显著(P<0...     

基于MLP神经网络的海上固井泵故障诊断方法

海上固井泵受到高温高盐环境因素影响,导致故障发生率较高,为了提高海上固井泵的故障检测诊断能力,提出基于MLP神经网络的海上固井泵故障诊断方法。构建海上固井泵的故障传感信息采集模型,采用相关性参数分析方法,进行海上固井泵故障数据特征融合和自适应参数解析,构建海上固井泵故障远程协作诊断的特征分析和数据分析模型,结合海上固井泵故障参数的多元耦合分析结果,通过关联规则挖掘的方法分析海上固井泵的故障特征量,采用MLP神经网络学习方法,实现海上固井泵振动传感信息融合及滤波成分分析,结合关联特征挖掘和模糊信息聚类,建立海上固井泵的故障类别参数融合和信息聚类模型,通过对海上固井泵的振动传感异常特征分析,采用MLP神经网络实现对海上固井泵的故障类型化参数跟踪识别,根据信息聚类结果,实现故障分类检测和诊断。仿真结果表明,采用该方法进行海上固井泵故障诊断的准确率较高,达到了0.97,时间开销平均为3.73 s,提高了海上固井泵的工况稳定性。