重整装置通过置换新型催化剂达到扩能增效

中国石化天津分公司对重整装置主要部件未作更动,只对如加热炉炉管、冷凝设备和精馏塔塔盘等少数辅助设备进行更新、扩容,主要技术措施是反应器催化剂全部置换为PS-Ⅵ,利用其低积炭、低氢碳分子比、高空速、高选择性等特性扩能30％,并增产高附加值组分。经过长周期工业运行证明扩能改造成功．重整装置年增效益2亿元,装置能力由60万t／a扩至80万t／a。     

环氧富Zn-Al-Mg-Ce合金涂层耐腐蚀性能

采用悬浮液等离子喷涂(SPS)和常规等离子喷涂(CPS)2种工艺制备纳米结构ZrO2/Y2O3涂层。利用XRD和SEM分析涂层的物相和微观组织,同时使用韦伯分布函数对涂层的显微硬度进行了统计分析。研究结果表明:在试验条件下,SPS制备的纳米结构ZrO2/Y2O3涂层为粒状结构,涂层致密且没有观察到显微裂纹。单个层片直径在0.3～4μm之间,平均晶粒尺寸51.8nm。CPS制备的纳米结构ZrO2/Y2O3涂层由部分熔化区和全熔区组成,部分熔化区保持纳米结构。2种方法制备的涂层物相均为亚稳四方相。CPS纳米结构涂层的显微硬度韦伯图呈双态分布,其中全熔区显微硬度较高,离散性大,而部分熔化区显微硬度低,离散性较小。SPS涂层显微硬度离散性比CPS全熔区小,表明SPS涂层组织更为均匀。     

热轧钛合金无缝管超声波检测影响因素分析

分析了影响热轧钛合金无缝管超声波检测结果的因素。分析认为,热轧钛合金无缝管的内壁轧制沟槽缺陷对超声波检测结果的影响比较大,该缺陷会导致杂波水平高、灵敏度余量降低、杂波与缺陷波无法识别、误报率提高等,甚至导致自动超声波检测设备无法检测;热轧钛合金无缝管热处理后的等轴组织和双态组织对超声波检测结果的影响相对较小,而轧态片层组织杂波水平相对较高、声能衰减相对较大。     

RIC-200转化型二甲苯异构化催化剂的工业应用

介绍了中国石化天津分公司1#芳烃联合装置采用中国石化石油化工科学研究院开发的新型RIC-200转化型二甲苯异构化催化剂的工业应用情况。工业应用结果表明,RIC-200催化剂具有采用还原态、开工过程不需要注硫钝化、装置首次开工时间短、操作风险低等特点;将装置原来采用的SKI-400催化剂换装为RIC-200催化剂后,对二甲苯增产显著,副产物明显减少。与国内外同类催化剂相比,RIC-200催化剂的性能明显优于SKI-400催化剂,达到国外同类OPARIS PLUS催化剂的先进水平。     

Windows下的汇编技巧

汇编语言在DOS的时代曾经风光一时,因为在DOS操作系统中要想进行系统级的编程无法离开汇编语言。但是,现在DOS已经逐渐的退出操作系统市场,取而代之的是windows操作系统,windows提供了大量的开发接口,而且内部的工作机制也严格的保密,所以汇编语言再也无法象在DOS时代一样随意使用,慢慢的在人们记忆中消失,而大量使用oop,c/c ,MFc可视化的工具与高级语言进行开发,开发出来的程序也不象DOS时代的汇编程序短小精悍。但是汇编语言真的在windows系统中被淘汰出局了     

基于运动目标检测技术的桥梁防撞系统研究

本文给出了一种强噪声背景下的图像运动目标检测方法.水面波纹和光斑对被监测目标(江面船体)的正确检测产生了极大的干扰,本文在背景实时更新的基础上使用差分法和改进的大津法实现了被监测目标(船舶)和江面背景的分割.从而提高了检测的准确率.     

航天长峰扬帆资本市场暨北京航天长峰股份有限公司恢复上市

北京航天长峰股份有限公司（以下简称：航天长峰）于２００２年４月１０日在长峰假日酒店举行了隆重的庆典活动，热烈庆贺４月８日上海证券交易所正式批准航天长峰恢复上市，成为我国资本市场新的《亏损上市公司暂停上市和终止上市实施办法》颁布后第一家恢复上市的企业。航天长峰直接从PT公司成为正常交易的企业，开启了军工类企业借“壳”上市的先河，并将以崭新的姿态活跃在我国的资本市场，为航天事业增光添彩。这标志着航天长峰从此迎来了她的新生。４历尽艰辛借壳上市２０００年初，北京旅行车股份有限公司（以下简称北旅）由于连续…     

变噪声环境下语音增强算法性能比较

语音增强是影响语音识别系统性能的重要成分.为了比较语音增强算法的性能,采用Matlab软件进行了数值仿真,对不同噪声环境下的语音用3种不同的方法进行降噪,采用信噪比、端点检测等方法来衡量降噪效果,并对几种增强算法的性能进行了比较分析.结果表明,在变噪声环境下短时谱MMSE法最佳,谱减法和维纳滤波法各有优点.     

深度学习图像分类技术在石油管材显微组织分析中的应用

探索了深度学习图像分类技术在油套管和输送管材料显微组织分析中的应用可行性。首先,基于实验室数据收集了油套管、输送管和环焊缝等材料的常见显微组织照片,形成了包含8类典型组织类型的图像分类数据集;随后,选择VGG和残差网络(ResNet)这两种被广泛应用的卷积神经网络(CNN)架构进行研究。在搭建的数据集上对两个模型进行了训练并测试了它们对显微组织的分类能力;最后,研究了不同训练参数和样本容量下两个模型识别性能的变化规律。研究结果表明,VGG和残差网络在显微组织测试数据集上的识别准确率分别为90%和86%;VGG模型在较小数据集上的组织分类性能优于残差网络;二者对贝氏体、铁素体+珠光体和回火索氏体三类组织具有较高的准确率。