浅谈细纱机纱线毛羽的成因及控制措施

为了减少纱线的毛羽,提高纱线的质量,简要分析在原料、设备器件、车间温湿度及人为因素等方面分析了传统环锭纺细纱机及网格圈式紧密纺细纱机上成纱毛羽形成的主要原因,并进行了相应的实验。提出了控制细纱毛羽的主要措施,即采用成熟度适中及短绒率低的原棉,注意钢领与钢丝圈的的选配及使用周期,调节好车间温湿度并加强车间管理。结果表明,采用以上措施有利于减少毛羽。     

不同类型复杂地下储气库建库难点与攻关方向

地下储气库（以下简称储气库）在保障天然气安全供应方面发挥了不可替代的重要作用。为推进中国储气库业务高质量发展，有效应对天然气安全保供压力，总结了国外储气库建设与运行关键技术现状，梳理了国内储气库建设历程和形成的特色理论技术，分析了我国储气库领域面临的突出挑战，提出了未来储气库发展与攻关方向。研究结果表明：(1)国外储气库建库与运行技术成熟、装备配套、标准完善，建成了气藏型、油藏型、盐穴型、水层型等多类型储气库；(2)中国在库容设计、井筒质量控制、大排量注采设计、地面处理工艺与装备、风险识别监测以及盐穴造腔等方面形成了特色技术；(3)中国储气库在“扩容、达产”及提高库容利用效率、高含水油藏与低渗透气藏和复杂连通老腔等新类型储气库建库技术等系列领域面临挑战；(4)亟需破解5大科学问题，即超压背景下储气地质体密封性弱化动力学机制、高含水油藏建库储气空间扩展与注排控制理论、盐穴储气库强制对流溶蚀—扩散流固耦合机理、大尺寸井井壁失稳力学—化学耦合机理、长周期注采储气库完整性失效机理与灾害演化机理；(5)亟需解决6大技术问题，即提高库容动用率、新类型储气库建库、提高单井产能和老井处置、地面处理关键...     

基于BP神经网络的全色域彩色纱颜色预测模型构建

针对传统测配色理论的局限性，利用神经网络良好的非线性映射能力构建一种全色域彩色纺纱的颜色预测模型。以灰、青、品红、黄作为四基色进行全色域混色模型的构建，并选取该全色域模型中的66个网格点进行纺纱，制备混色纱及织物，利用分光光度计测出66种织物的光谱反射率曲线，建立基于颜色预测混纺比和基于混纺比预测颜色值的神经网络，并根据预测值与实际值之间的色差值和均方误差评估这两种神经网络的准确性。结果表明：基于BP神经网络的颜色预测模型可以实现色纱颜色值与四基色颜色比例之间的非线性映射，测试样本的平均色差在2,后续将使用遗传算法或粒子群优化算法对其进一步优化，提高全色域彩色纱颜色预测模型的准确性。