预O3-BAC与BAC饮用水处理工艺中全流程生物作用对比

介绍了生物作用所占比例的测定方法,预O3-BAC与BAC饮用水处理工艺全流程中生物作用所占比例的变化情况。预臭氧化增强了工艺单元生物作用的去除效果,使后续单元对CODMn、UV254、BDOC、NH4^＋-N的去除量增大,预O3-BAC工艺中生物作用去除的绝对总量大于BAC工艺;增加了工艺单元的生物量,在沉淀、煤滤、炭滤单元,平均生物量分别为BAC工艺的2．18、1．47、2．12倍。不规则活性炭PJ上生长的生物量是相对规则的柱状炭ZJ-15的2.31倍,为充分利用生物作用,宜选用不定型破碎炭。     

基于事例推理的回转体零件冷/热挤压工艺设计系统研究

为了实现回转体零件挤压工艺的快速设计，减少不必要的重复性设计，将事例推理（CBR）引入工艺设计中，提出了事例表示、事例检索和事例修改等过程的具体实现方法，并在UG／NX平台上开发了回转体冷／热挤压工艺设计系统。实例研究表明所建立的系统是有效的。     

利用CYT资料预测地下油气储层

准确预测地下油气储层是石油地质学家的研究任务，也是石油工程师实施储层保护的基础，介绍了CYT岩性探测仪原理，建立了地层岩性解释模型，并进行了实例验证，结果表明，地下油气储层预测符合率达到75%。具有一定的使用价值。     

泡沫水泥稳定性研究

讨论了液气界面张力和Laplace压力差对泡沫水泥稳定性的影响.定义置于内径3.5 cm、高100 cm量筒中的泡沫水泥浆体初凝时高度与初始高度之比为泡沫水泥稳定系数ψ,实验测定了泡沫水泥的稳定性.ψ＞95%的泡沫水泥可用于固井施工.实验泡沫水泥由100∶25的G级油井水泥+漂珠、发气剂FCA+FCB(2.5%+1.0%)、稳泡剂FCF(2.5%)、缓凝剂FCR(1.1%)、增强剂FCP(1.0%)、水(75.0%)配成.密度0.809、0.979 g/cm3的泡沫水泥,浆柱上、下部密度差分别为0.019、0.012 g/cm3,ψ值分别为99%、100%.电镜照片显示实验泡沫水泥中气泡相互分离,细小,均匀,呈球状,结构稳定.用化学发气法制备的泡沫水泥在密度大于0.7 g/L时结构是稳定的,密度小于0.7 g/cm3时结构的稳定性取决于配方.图2表2参4.     

煤矿用LED显示系统的结构及应用

介绍煤矿用LED电子显示屏的系统结构,具体分析φ5色LED电子显示屏的结构组成和抗干扰措施。     

CSB-21A型备用电源自投装置原理缺陷分析

介绍110kV公园变110kV及10kV CSB-21A型备自投不正确动作原因分析，并对仓房沟糟珠运行方式下10kV两套备自役的提出整改意见。     

针对河北水源的预处理工艺研究与应用

针对河北水源水的高藻、嗅味及剑水蚤等问题,采用粉末炭和高锰酸钾联用的预处理方法,能够使滤后水无味;而投加合适量的氯或臭氧能够有效灭活蚤体,降低其活体在滤池中富集甚至穿透滤池的危险性;北京地表水厂通过粉末活性炭、氯或臭氧的联合预处理措施保证了出厂水水质合格。     

淮北矿业集团工业电视图象远程传输系统的设计与实施

介绍了淮北矿业集团工业电视图象远程传输系统工程的设计、实施及主要特点。该系统采用模拟、数字两种传输形式 ,可实现图象传输、数字录像、录像查询等功能 ,为安全生产、调度指挥、科学决策、事故追查提供了直观、可靠的手段。     

高温热解析在多环芳烃污染土修复中的应用

多环芳烃(PAHs)是一类重毒污染物,其污染土壤对人类的健康造成了严重危害,所以对污染土壤进行修复势在必行。首先讨论了处理多环芳烃(PAHs)污染土壤的多种可行技术;然后详细介绍了回转窑高温热解析在北京某焦化厂多环芳烃污染土壤修复中的应用及效果,研究发现回转窑高温热解析技术不仅能有效去除污染土中的有机污染物,而且还能抑制二噁英等剧毒物的产生。     

融合多时间尺度和特征加强的知识图谱推荐模型

针对现有的知识图谱推荐模型没有考虑到用户的周期特征以及待推荐项目会对用户近期兴趣产生影响的问题,提出一种融合多时间尺度和特征加强的知识图谱推荐模型（MTFE）。首先,采用长短期记忆（LSTM）网络在不同时间尺度上挖掘用户的周期特征并融入到用户表示中;然后,通过注意力机制挖掘待推荐项目中与用户近期特征相关性较强的特征,将其加强后融入项目表示中;最后,通过评分函数计算用户对待推荐项目的评分。在真实数据集Last.FM、MovieLens-1M和MovieLens-20M上把所提模型和个性化实体推荐（PER）、协同知识嵌入（CKE）、LibFM、RippleNet、知识图卷积网络（KGCN）、协同知识感知注意网络（CKAN）等知识图谱推荐模型进行对比。实验结果表明,在三个数据集上MTFE相较于表现最优的对比模型的F1性能分别提升了0.78、1.63和1.92个百分点,AUC指标在三个数据集上分别提升了3.94、2.73和1.15个百分点。可见,所提模型相较于对比图谱推荐模型有更好的推荐效果。