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为解决结渣问题对电站锅炉高效稳定运行的影响,探讨了一种煤灰熔点预测模型。首先分析锅炉混煤燃烧时的煤灰结渣特性,介绍了支持向量机(support vector machine,SVM)回归方法,将煤灰中的8种氧化物成分作为输入量,以煤灰熔点作为输出量,建立煤灰熔点的SVM回归预测模型,并采用遗传算法对模型参数进行寻优。经过仿真实验,将模型的预测结果与广义回归神经网络模型的预测结果进行比较,结果表明本预测模型预测精度高、泛化能力强,有助解决电站锅炉的动力配煤技术中的结渣问题。 相似文献
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以丁二酸、1,4–丁二醇为原料,采用溶液–熔融法合成了不同相对分子质量的聚丁二酸丁二酯(PBS),并研究了4种不同催化剂合成PBS反应的催化性能。采用凝胶渗透色谱(GPC)、傅里叶变换红外光谱(FTIR)、核磁共振氢谱(1H–NMR)、差示扫描量热(DSC)、热重(TG)分析和力学拉伸仪对产物的结构、热稳定性、相对分子质量、力学性能等进行表征。结果表明,不同催化剂催化合成的PBS相对分子质量大小顺序为:对甲苯磺酸钛酸异丙酯氯化亚锡醋酸锌无催化剂。相对数均分子质量最大值为5.57×10~4,最小值为2.54×10~4。所有合成的PBS的热分解温度均大于250℃,都具有较好的热稳定性。其中以钛酸异丙酯和氯化亚锡为催化剂时,得到的PBS具有良好的力学性能。综上结果,钛酸异丙酯为催化剂时合成的PBS最优,相对分子质量为5.50×10~4,拉伸强度为34.5 MPa,断裂伸长率高达201%。 相似文献
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随着国家政府大力提倡产业结构改革,促进中国的服务业占比逐步提升.互联网+思维正影响着一个个企业,传统的零售业受到了挑战和冲击,烟草零售店因其特殊性,更有必要在O2O模式电子商务发展中提升本地化生活服务方式,增强市场竞争优势,提高与零售户及消费者之间的粘性. 相似文献
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为了解决油井P-t测试仪在实验室环境下所测的数据与实际几千米油井下的环境所测得数据一致性的矛盾;在落锤技术对P-t测试仪静态标定的基础上,以新概念动态测试理论为指导,进行了基于新概念动态测试的模拟油井动态校准研究;校准实验表明P-t测试仪所测得压力曲线与实验环境实际曲线相关性高达0.999572,曲线走向基本一致,达到实验预期效果。 相似文献
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渤海海域渤中凹陷深层具有大型天然气田形成的良好地质条件,渤中19-6大型凝析气田是渤海湾盆地迄今发现的最大的天然气田,储量超千亿立方米。利用大量岩心、薄片、测井及地球化学资料,对渤中19-6构造深层天然气成藏条件进行了系统分析。研究表明,渤中凹陷深层具有巨大的生气潜力,是大型凝析气田形成的物质基础;区域性稳定分布的东营组和沙河街组巨厚超压泥岩为大型凝析气田的保存提供了良好的封盖条件;首次在渤海湾盆地古近系孔店组发现巨厚裂缝—孔隙型砂砾岩储层,突破了在凹陷区深部寻找厚层砂砾岩储层的禁区,大大拓展了古近系油气勘探领域;通过对太古宇深埋变质岩潜山优质储层形成机制进行分析,提出多期次动力破碎作用使潜山内幕发育大规模裂缝体系和动力破碎带,是变质岩优质储层形成的关键。这些认识指导了渤中19-6构造大型凝析气田的发现,实现了渤海海域天然气勘探的突破,对渤海湾盆地深层天然气勘探具有重要指导意义。 相似文献
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选取渤海海域渤中地区沙南凹陷沙三段、沙一段和东三段烃源岩各1个样品,秦南凹陷沙三段烃源岩2个样品,进行封闭金管加水热解实验。烃源岩样品为湖相泥岩,有机质丰度高,干酪根类型为Ⅰ型,且处于低熟阶段。烃源岩矿物组成以黏土矿物为主,方解石、石英和长石也占有相当的比重。热解过程涵盖了主要的生油阶段,沙三段、沙一段和东三段烃源岩平均生烃活化能集中分布在219~222 kJ/mol,同一凹陷不同层系、不同凹陷同一层系差别不大,但黏土矿物含量较低和方解石含量较高的样品平均活化能略偏高。封闭热解生烃高峰C14+液态烃产物碳同位素相比原岩沥青“A”碳同位素增重幅度可达11.3%,应用低熟源岩沥青“A”碳同位素进行油源对比时须谨慎。残余固体总有机碳损失可达48%,对原本有机质丰度高和类型好、现处于高演化阶段的烃源岩评价时,有必要进行有机质丰度和类型的恢复。 相似文献
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地层划分、对比是油气勘探的基础.地层对比有很多方法,常用的方法有岩石地层学、生物地层学和地球物理学.渤东地区由于沉积环境的复杂性,导致利用岩石地层学和生物地层学对馆陶组地层进行划分对比时出现失误,造成了该区南、北T2层不统一.通过利用地震资料从辽东湾地区进行跨区域地层追踪对比,认识到该区馆陶组地层不仅岩性特征不清楚,同样地震反射特征在南、北区也存在差异,从而实现了全区T2层统一,解决了长期困扰、影响油气勘探的问题. 相似文献
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网络空间发展给人们的生活和工作带来了很大的改变,同时也因为网络攻击不断出现,网络威胁已经成为安全领域的重大问题。随着网络攻击手段的多元化、工具的自动化/动态化/智能化,尤其对于海量网络流量场景的异常行为分析场景,传统的基于包特征的网络异常行为检测方法已经难以满足现有的网络安全需求。本文介绍一种基于流量大数据的网络异常行为分析方法,该方法是大数据分析技术在网络行为检测方面的深度运用,已经在一些关键信息基础设施(简称“关基”)网络中得到应用。该方法基于流量行为的规律特征,通过异常行为检测分析规则,对各种网络流量数据进行多维度的深度行为规律分析,实现对网络异常行为的发现、跟踪、溯源及潜在风险的预测;该方法解决了通常安全设备无法感知新型未知攻击行为和溯源困难的问题,尤其是适用各种中大型的网络环境,能够进一步保障关键信息基础设施等大型网络的安全稳定。 相似文献