一种基于物联网技术的智能路灯监控系统设计

为实现城市照明的节能环保、成本控制以及对照明设备的精细管理和远程监控,提出了一种基于物联网技术的智能路灯监控系统设计方案,并介绍了系统实现的关键技术、系统结构和系统主要功能.方案提出GPRS通信与ZigBee通信相结合的一种新型的混合网络结构,服务器上采用GIS技术实现信息图形化,该方案可对单灯或多灯进行智能监控管理.实验表明,系统可靠性较高、功耗较低,并且实施后可延长路灯的使用寿命,降低路灯的损坏率和维护费用,并能提供防盗预警功能.该系统能节省人力物力成本,提升城市照明管理的技术水平和服务水平.     

电脉冲改善金属材料组织的应用现状

综合评述了电脉冲作用下金属凝固过程、非晶结构的纳米晶化以及金属快速再结晶等方面的研究进展,着重介绍了电脉冲在材料加工过程中的作用机理.     

慢化体材料对加速器BNCT束流装置中子品质影响研究

基于加速器中子源的硼中子俘获治疗（BNCT）是一种较好的肿瘤治疗技术,通过慢化得到的超热中子可用于非浅表肿瘤BNCT治疗.本文以2.3 MeV、10 mA质子流强的7Li（p,n）7Be中子源为对象,建立了加速器BNCT束流装置模型,采用中子输运程序MCNP研究了慢化体材料对超热中子束流品质的影响.结果表明：采用重水作为慢化体材料可有效的提高束流出口处超热中子水平,对于2.3 MeV、10 mA质子流强的7Li（p,n）7Be中子源,超热中子束流水平为0.669×109n/（cm2.s）,超热中子与快中子产额比达62.3,基本达到临床治疗所需109n/（cm2.s）的超热中子水平.     

LTE系统中PRACH信道检测的研究与DSP实现

通过对RACH信道检测的研究,结合ZC序列本身的特点,提出了一种基于频域ZC序列循环相关检测算法的DSP实现方案.该方案已经在TMS320C64×DSP中实现.目前已将该方案应用于LTE-TDD无线综合测试仪表的开发运行中,验证了提出方案的可行性及高效性.     

基于瞬时值的自适应电流差动保护动作判据的研究

在分析和比较了两种典型的基于瞬时值的电流差动保护的动作判据的工作原理和动作性能的基础上,提出了基于全电流瞬时值和电流故障分量瞬时值结合的自适应判据,并针对瞬时值的特点,提出以时间为轴对判据的制动特性进行实时分析。讨论了该判据中制动系数和门槛电流如何随时间、运行方式和故障状态的变化进行自适应调整的策略,并通过仿真证实自适应判据在灵敏性、可靠性上存在更大优势。     

安塞油田杏河区长6储层成岩作用及对孔隙的影响

在岩心描述、常规薄片分析、阴极发光、扫描电镜、X射线衍射等多项分析测试的基础上,对安塞油田杏河区长6储层三角洲前缘亚相砂岩储层的岩石学、成岩作用、成岩序列与成岩阶段、成岩对储集物性影响等进行了研究。长6砂岩为成分成熟度低、结构成熟度中至高的纹层状岩屑质长石细砂岩和粉砂岩,主要经历压实作用、胶结作用、溶解作用和交代作用,经历同生阶段、早成岩A阶段、早成岩B阶段和中成岩A阶段,目前成岩演化主体已进入中成岩A期。成岩作用是影响长6油层油气储集性能的重要因素,导致孔渗性能降低的破坏性成岩作用主要为机械压实作用和胶结作用,改善岩石储集性能的建设性成岩作用主要为溶解作用,浊沸石及长石等溶蚀形成的粒间与粒内溶孔、剩余原生粒间孔构成了长6油层组优质储层的主要储集空间。     

PURE射孔技术在渤海油田试验应用分析

针对PURE射孔技术的工艺原理和技术特点进行阐述，分析了工具的结构原理和技术参数的选择，利用该射孔技术在试验井上进行了成功应用。现场实践证明，在低渗透油层使用该项技术能够达到很好的效果。该项技术具有安全、环保、高效等特点，能够满足一次多层射孔的大规模完井作业要求。     

基于峰值功率估计的TCT光伏阵列动态重构方法

为了解决局部阴影遮挡引起总交叉绑定型(total-cross-tied,TCT)光伏阵列电流失配导致的输出功率损失、热斑效应问题,该文通过探究TCT光伏阵列的功率运行特性提出了一种基于峰值功率估计的动态重构方法。该方法基于新的峰值功率估计(peak power evaluation,PPE)理论采用遗传算法将其应用在TCT光伏阵列功率优化重构的求解中。峰值功率估计理论仅需要光伏阵列的额定参数和光辐照度,就可以快速、准确计算出光伏阵列的最大功率运行点,解决了现有方法仅依靠直接功率估计原理导致功率估计精度低的问题,从而提升了光伏阵列功率优化重构的效率。在长方形、三角形、梯形阴影遮挡场景中进行仿真分析,证明了该方法对最大功率估计误差小于1%,进而能有效提升光伏阵列的输出功率。     

基于ALBERT-DPCRNN弹幕情感分类模型研究

提出一种结合ALBERT预训练语言模型与具有多极正交注意力机制的BiSRU弹幕文本情感模型ALBERT-DPCRNN。使用ALBERT预训练语言模型获取文本的动态特征表示,使得句子中同一个词在不同上下文语境中具有不同的词向量表达。结合带有多级正交注意力机制的BiSRU模块来提高模型捕捉弹幕中隐式情感信息的能力。实验结果表明,该模型准确率达到94.5%。