河北省丰宁县小张太河沟铅锌矿地质特征及找矿方向

小张太河沟铅锌矿位于华北地台北缘,本文在初步研究矿区地质特征和矿床地质特征的基础上,总结了矿床成因,浅析了找矿标志及方向,为今后的勘查工作提供了参考建议。     

时滞系统的多源数据融合卡尔曼滤波器研究

对于带观测时滞的线性离散时变随机控制优化问题,提出了观测变换方法,把带观测时滞状态空间模型等效地转换为无观测时滞的状态空间模型,接着应用卡尔曼(Kalman)滤波方法,在线性最小方差最优融合准则下,给出按矩阵、按对角阵和按标量加权三种最优信息融合卡尔曼(Kalman)滤波器,可分为局部最优全局次优的.融合器的精度高于每一个局部Kalman估值器的精度.可以减少用增广状态方法计算负担大的缺点.为了计算最优加权,给出了计算局部估计误差互协方差公式.对于带观测时滞的三传感器目标跟踪系统的Monte Carlo仿真例子证明了算法的有效性.     

从可持续水管理机制研究中看我国的政策制订

我国经济的快速增长正在带来日益严重的污染和资源耗竭。在２１世纪中，我国将不得不面临越来越严峻的水资源短缺形势。如何才能实现可持续的水资源开发利用，加强可持续水管理，需要我们从政策和机制等方面进行更深入的探索。本文作者在对新疆塔里木河流域水资源分配的基本特征及现有水管理模式进行调查分析中发现，落后的管理观念和管理模式直接导致了目前整个流域水资源的不合理分配使用，并间接导致了下游的断流和生态危机。关于     

县级农村能源系统规划决策方法探讨

本文试图从市场经济的角度探讨县级农村能源的建设，并提出以市场为导向的县级农村能源系统决策分析的思想，帮助县级农村能源工作者更好地对县域内能源系统进行规划决策。     

多通道信号自校正分布式融合Kalman滤波器

对带未知参数的多传感器多通道自回归滑动平均(ARMA)信号,采用多维递推辅助变量(MRIV)方法得到自回归模型参数估值,通过Gevers-Wouters算法辨识滑动平均模型参数估值,再用相关方法得到噪声方差的估值。把所有的估值都代入到最优分布式融合信息滤波器中得到自校正分布式融合Kalman信息滤波器。该滤波器具有渐近全局最优性,一个多通道信号仿真例子验证了其有效性。     

配碳量对烧结烟气排放规律的影响

为了更好地对烧结烟气进行协同治理,建立一体化控制技术,对不同配碳量混合料进行烧结实验。通过德国testo350烟气分析仪实时在线测得烧结烟气中CO、SO₂、NO_x、O₂等成分数据,分析烧结过程中CO、SO₂、NO_x形成的机理及主要影响因素。结果表明:烧结过程中,烟气CO平均质量浓度随配碳量增加而上升;SO₂的排放在烧结终点前始终存在一个排放质量浓度峰值区间,并且配碳过高造成的还原性气氛不利于脱硫;烟气中的NO_x主要来自于燃料燃烧产生的燃料型NO_x,应使烧结燃料引入的N最小化;建议分级治理烟气,将SO₂质量浓度高的区域烟气引入点火区域实现热风烧结,并且利用自反应、自催化作用协同富集降低其污染物的质量浓度。     

新建干气制氢装置设备布置方案比较

介绍了新建6×10⁴m³/h干气制氢装置加氢脱硫工序与中温变换工序落地布置和框架布置2种设备布置方案的比较,变换反应后工艺气含有过量水蒸汽,换热器布置在2层框架中,采用自流配管,避免震动和水击的产生,设备集中布置于框架中,占地小,脱硫工序的阀门需定期操作,较大平台便于操作和检修,便于工人巡检,更为安全和人性化。管道施工时,框架平台更便于安装管道、无损检测、水压及气密,对于催化剂的更换,框架平台有利于机械放置及人员操作及通行。文中从工艺要求、占地、操作、检修、施工及费用等方面对比了设备落地布置与框架布置的优缺点,认为框架布置更符合工艺要求,布置紧凑,操作方便,可广泛应用。     

我国太阳能热水器产业发展现状及展望

１我国太阳能热水器产业发展现状（１）太阳能等新能源产业的发展受到重视我国政府一直非常关注新能源和可再生能源发展问题。１９９２年联合国环境与发展大会之后，中国政府率先制定了《中国２１世纪议程》，提出积极开发利用太阳能、风能、地热能和生物质能等可再生能源，保护环境，坚持走可持续发展的道路。《中华人民共和国节约能源法》和《中华人民共和国电力法》也明确提出“国家鼓励开发利用新能源和可再生能源”。１９９５年制定的《１９９６～２０１０年新能源和可再生能源发展纲要》进一步提出要加快新能源和可再生能源产业建设步…     

基于NWP-LSTM的短期供热负荷预测方法

为提高短期供热负荷预测精度,提出了一种基于数值天气预报（NWP）和长短期记忆神经网络（LSTM）的短期供热负荷预测方法。该方法首先对NWP数据和历史供热负荷数据进行Pearson相关性分析,得出对供热负荷影响较大的天气因素,与历史供热负荷数据一起组成神经网络的输入,并通过反复实验设计出最优结构的NWP-LSTM神经网络模型。通过与其他常见供热负荷预测方法比较,提出的NWP-LSTM模型可以获得更精确的预测结果,适合实际工程应用。