"互联网+智慧园区"服务模式探索

智慧园区作为切实的民生工程,是与数字地球、智慧城市一脉相承的技术.本文首先从智慧园区的发展过程,分析"互联网+"背景下园区传统服务内容发展趋势.然后基于发展趋势设计智慧园区5层技术架构,实现各个感知子系统间的信息共享、交换和融合,解决了以往存在的信息孤岛现象.最后,本文基于"互联网+"背景下的社群服务模式,阐述了社区服务模式的变化对社会经济转变的促进作用,可为类似的园区建设提供一定的借鉴.     

10 kV配电网合环电流暂态过程的分析与仿真

分析了配电网合环暂态过程及合环冲击电流对电网安全运行的影响.结合配电网特点建立了数学模型,推导出了合环冲击电流的数学表达式,并应用PSCAD/EMTDC软件对实际算例进行了暂态仿真计算.仿真计算结果表明,建立的数学模型正确可行.     

水利枢纽工程中附属混凝土桥梁老化分析及补救

水利枢纽工程的设计中常常附设有公路桥、生产桥等交通设施，它们在连接城乡交通运输中发挥了重要作用。但随着建成年限的增长，部分桥梁不同程度的出现了碳化、剥蚀、裂缝、保护层脱落、钢筋锈蚀、不均匀沉陷等损坏，有的几成危桥，严重威胁着交通安全。本文着重介绍此种桥梁老化损坏的原因及补救措施。     

一种低黏韧性双防低密度水泥浆的室内性能研究

陆丰油田大位移井储层渗透率低、欠压稳，容易发生气窜，造成固井质量不佳，存在底部高温区域沉降稳定性差、易漏等固井技术难题。针对这些难点，室内筛选3M高强抗压中空玻璃微球来降低水泥浆密度为1.4 g·m^-3的同时可以提高水泥石的抗压强度，选用纤维与胶乳混合作为增韧材料，降低了水泥石的渗透率，有效达到目的层增韧防漏的效果。该增韧材料协同防窜剂CT-1和膨胀剂EXP-1，提高水泥石的胶结强度，具有防漏防窜的作用。由上述主要材料协同其他相关水泥浆添加剂构建了一套具有低黏韧性兼具防漏和防窜性能的低密度水泥浆体系，该低密度水泥浆体系具有良好的流变性，自由液为零，且水泥石上部密度和下部密度差值均小于0.03 g·m^-3，可以看出该韧性水泥浆体系具有优异的沉降稳定性能。低黏韧性双防低密度水泥浆具有良好的力学性能，抗压强度达28 MPa，弹性模量小于7 GPa，抗窜强度大于10 MPa·m^-2，且抗窜效果较普通低密度水泥浆抗窜能力提高了81.2%，说明该水泥浆具有较强封隔能力，可以有效提高固井质量。     

光催化氧化处理气相污染物的研究与应用

光催化氧化作为一种新兴的气相污染物净化技术,具有高效、对有毒有害污染物分解彻底、环境友好性等诸多优点。综述了TiO2光催化氧化技术处理有机废气、无机有害气体、空气中微生物的氧化机理,及该技术在这些领域的应用现状。同时简要地分析了今后光催化氧化技术的发展方向。     

白炭黑填充SSBR T1534硫化胶在拉伸疲劳过程中的性能变化

研究白炭黑填充充油溶聚丁苯橡胶(SSBR T1534)硫化胶在拉伸疲劳过程中的性能变化,并与白炭黑填充非充油SSBR(SSBR T2000R)硫化胶进行对比.结果表明:SSBR T1534硫化胶的拉伸性能在拉伸疲劳过程中明显下降;其交联密度随拉伸疲劳次数的增加呈下降趋势,而SSBR T2000R硫化胶则变化不大;SSBR T1534硫化胶的损耗因子(tanδ)峰值显著增大,峰变宽,而SSBR T2000R硫化胶的tanδ峰值随拉伸疲劳次数的增加略有增大,峰明显变宽;当拉伸疲劳次数相同时,SSBR T1534硫化胶的储能模量(E')及Payne效应均低于SSBR T2000R硫化胶,且其E',损耗模量和tanδ值在拉伸疲劳过程中的差别不大.     

110 kV氧化锌避雷器异常诊断实例分析

介绍了氧化锌避雷器的结构和组成以及对其诊断的重要意义,分析了氧化锌避雷器工作特性及造成其受潮的主要原因.提出采用停电、带电运行、在线监测方法对氧化锌避雷器异常进行诊断.通过对某变电站运行的一台110 kV氧化锌避雷器异常监测及获取的数据分析,发现该避雷器的全电流和阻性电流较大,阻性电流分量占全电流达50％以上.依据规程可考虑退出运行,进行停电试验以进一步分析故障原因.停电试验分析结果表明,该避雷器下节进水受潮,说明带电测试阻性电流可以早期预知氧化锌避雷器的性能劣化,而测量直流1 mA电压对氧化锌避雷器性能的诊断分析有决定性作用.     

乳聚丁苯橡胶/白炭黑/偶联剂体系挤出流变特性的研究

研究白炭黑含量和偶联剂种类对填充乳聚丁苯橡胶挤出流变特性的影响,并分析了三种偶联剂的接枝效率。结果表明:在低剪切速率下,白炭黑填充体系的非牛顿指数与其用量关系不大;在高剪切速率下,胶料的非牛顿指数随白炭黑用量增大而增大;当白炭黑用量为40份时,偶联剂Si747胶料粘度大,Payne效应明显,挤出物外观粗糙,有较好的挤出温度稳定性;偶联剂Si69与Si75对白炭黑的改性效果差别不大。     

基于层次空间聚类的表语义汇总算法

频繁模式挖掘可以发现数据中频繁出现的模式,是关联规则挖掘的重要步骤。并行频繁模式算法将其应用到并行环境中,以对海量数据进行挖掘。在Apache软件基金会的Mahout项目实现的基础上,对计数和排序阶段以及算法的执行顺序提出了新的优化策略。优化后的设计将计数信息存储在分布式协调系统上,充分地利用了分布式协调系统的高可用性、适宜存储元数据信息的特点。该设计减小了小文件在分布式文件系统(HDFS)上的开销,同时保留了其优点,还能使计数过程和排序过程并行执行,减小了计算节点的内存开销。对比了文件系统I/O的开销,并分析了实现设计中的难点,为未来的工作打下了基础。     

基于概念分层的图汇总算法

将原始图中节点分配到多个分组并根据原始边来确立分组间关系,这样得到的图称作汇总图。汇总图的规模可以由用户设定,用户可以通过浏览小规模的汇总图来获得原始图的相关信息。K-SGS方法是一种新的基于节点概念分层的图汇总算法,它解决了传统K-SNAP算法的汇总图规模参数受限问题。为了解决该问题,算法引入了节点的属性值概念分层,从而增强了图汇总过程中节点分组的灵活性:不仅可以合并同值的节点,还可合并具有相似值的节点。除了关注汇总过程中边的信息损失外,K-SGS方法还关注节点的信息损失,它将图汇总问题建模成多目标规划问题,并通过分层序列法和基于分级的统一评价函数两种不同策略来解决该问题。算法上,提出了快速的层次聚类方法,使得每轮可以合并多个聚类,从而提高效率。经数据集上的实验表明,新算法能生产各种规模参数的汇总图,并具有较好的汇总质量。