相减法在压制潮流噪声中的应用

在滩浅海地震勘探中,水下地震采集设备受到往复潮流冲击的影响,会在采集资料上形成一系列潮流噪声。传统的处理方法一般是通过压制振幅和随机噪声衰减等方法进行压制,但是由于过渡带噪声源复杂且动态变化,所以无法达到预期的效果。为了提高预处理潮流噪声的压制效果,提高地震资料分辨率和后续处理解释精度,率先提出采用相减法消除潮流噪声的新方法,此方法能有效地压制潮流噪声,提高资料信噪比,在单炮和叠加剖面上效果明显,有一定推广应用的价值。     

煤化学链燃烧颗粒流动反应的数值模拟

针对化学链燃烧气固反应速率的影响因素复杂未知的问题,本文建立了碳粒与CaSO4载氧体颗粒在水蒸气气氛下的数理模型,并利用Fluent进行数值计算,从微观上分析了温度和压力的改变,对颗粒间化学链燃烧反应速率、CO2生成速率以及载氧体表面固相生成物沉积速率的影响。分析结果表明,提高反应器内的温度和压力,均加快了CaSO4载氧体颗粒表面CaS的沉积速率,且压力的提高在很大程度上促进了沉积速率的增加,而沉积覆盖在载氧体表面上的CaS导致了反应速率的下降。该研究有利于高纯度CO2气体的捕集,从而达到减排的目的,对化学链反应速率的控制具有重要意义。     

考虑结算规则的多尺度市场耦合下梯级水电站中期运行风险分析方法

因为径流时空分布不均和不确定性,水电、火电为主的电力市场之间存在极大的不同,如何评估梯级水电参与电力交易风险是亟待解决的问题。该文结合西南某水电居主导地位的电力市场交易规则,构建了耦合月度交易和日前增量交易的梯级水电站参与市场交易的风险分析方法:采用Copula-Monte Carlo方法生成日径流和日前增量交易出清电价的组合场景,利用增强精英保留策略遗传算法计算所有场景的发电收益,获得给定置信水平下相应的条件风险价值。提出的方法综合考虑了径流、电价的不确定性,也计及了结算规则中各交易品种结算顺序和偏差考核标准,能直观求解收益风险值,过程简单、物理意义明确。以某电网梯级水电参与电力市场的实际资料为例,进行结果的仿真分析,结果表明所提方法可方便地求解交易组合风险价值,与单独考虑电价和径流相比能更合理的评估收益风险价值。     

母线槽3C认证与绝缘件

在电器设备中，导体和绝缘体是相互制约又相互依赖的对立统一关系。优异的绝缘体既是导体材料正常发挥性能的先决条件，也是导体材料遇到恶劣工作条件时的安全屏障。坚持绝缘材料质量优先的原则，确立绝缘件对母线槽质量一票否决的制度，对提高我国电器设备整体技术等级、推动电器产品升级换代、加速我国机电产品与国际接轨、实现电器产品的绿色革命具有重大意义。     

0Cr13Ni5Mo+Q345异种钢焊接工艺

介绍了一种新型焊接材料SW—309L超低碳不锈钢药芯焊丝用于0Crl3Ni5Mo Q345异种钢焊接。从母材性能、焊接材料的选择、焊接工艺评定等方面予以详细地分析和验证。     

高速铝箔轧机轧辊的磨削

根据生产实践，简述了铝箔轧机轧辊的技术要求，轧辊精度对铝箔轧制的影响，轧辊的磨削加工和特点及轧辊磨削方法。     

激光熔覆Zr65Al7.5Ni10Cu17.5复合涂层组织结构

在钛基体上激光熔覆Zr65Al7.5Ni10Cu17.5合金粉末，得到含非晶、纳米晶复合涂层。涂层由金属间化合物和非晶、纳米晶构成。涂层按组织形貌分为3层：表面枝晶区、中部细晶区和结合区枝晶区。金属间化合物为Al2Zr3,Zr2Cu和Zr2Ni，纳米晶为简单四方Al2Zr3相，晶格常数为：a=b=76．18nm，c=69．85nm。     

石油钻机用绞车刹车毂的堆焊

通常，钻机绞车刹车毂是按照以下工艺路线来制造的：铸造→正火→粗加工→铆焊→去应力→调质→粗加工→焊水腔→机加→表面淬火→装配。传统工艺铸造毛坯重，加工余量大，工序繁多，车间之间周转次数多，而且成本高，制造周期长，更重要的是因为刹车毂材质属于铸造中碳合金钢35CrMo可焊性较差，经常需要预热和焊后保温，连接附属件，例如连接板和冷却水腔(Q235A)异种材质焊接时，铸造结构刚性大，稍有不慎，焊缝会发生开裂。     

一种面向空地一体化组网的体系架构

空间网络是空地一体化组网中地面网络延伸的重要组成部分。针对空间网络为移动星座的场景,传统的空地一体化组网模型将空间网络视为独立自治域,利用边界网关协议将空间网络与地面自治域互联起来,最大化同地面网络保持兼容。然而,传统组网模型存在边界网关面临频繁会话中断或大量路由更新等问题。通过重新审视空间网络的角色定位和边界划定问题,提出一种面向空地一体化组网的体系架构Slink。Slink的核心思想是空间网络为地面网络提供互联通道,利用星地网关隔离空地两网间的路由更新。实验仿真表明,Slink体系架构能够有效减小对空间路由器的路由存储空间需求,降低星地网络间的带宽消耗。     

基于KL-散度的智能电网用户特征提取方法

智能电网技术的发展,使得传统电力系统的规模及复杂度大大增加,同时产生了大量的用电数据,如何有效利用数据挖掘技术,从这些海量数据中挖掘出有潜在价值的信息,成为了当前电力系统分析中的一个挑战性问题。首先根据不同的时间段,将用户的用电数据进行划分,在分析每段时间内用户用电数据的基础上,采用KL-divergence（KL-散度）方法衡量用户差异,并结合基于密度改进的K-means算法,给出了一种新的用户特征提取算法,用以描述电网用户的特征差异,从而实现针对不同类别用户制定不同电力营销策略,这在一定程度上能够提高企业经济效益。最后,算例仿真结果表明,所给出的用户特征提取算法在计算的时间效率和准确性上,较传统方法都有了明显的提升。