黏性土和纤维对风积沙改性土热膨胀特性的影响

风积沙改性土的热膨胀特性对评价风积沙改性土路基温度稳定性至关重要.通过在风积沙中掺入不同质量的水泥、黏性土或聚丙烯纤维制成不同配比的改性土,测试改性土的热膨胀系数,研究外加材料的掺入量对改性土热膨胀特性的影响.试验结果表明:改性土的平均线膨胀系数随着水泥掺入量的增加总体呈增大趋势,随着聚丙烯纤维掺入量的增加而减小,随着黏性土掺入量的增加而增大.聚丙烯纤维的掺入可有效降低改性土的热膨胀系数.研究成果可为进一步优化改性土提供研究方向,为高温差沙漠地区工程建设中风积沙改性土温度裂缝的控制提供试验依据.     

海上采油平台外输原油脱盐流程优化方案

本文针对某海上采油平台送至下游炼化设施原油中氯含量过高,致下游炼化设施处理压力增加的问题,根据原油中盐和氯离子的来源、原油脱盐脱水机理和影响因素,提出了在外输泵入口注入淡水洗盐的优选改造方案,从而达到除去氯离子的目的。     

冻融循环对花岗岩声发射特性影响的试验研究

<正>在高寒地区,冻融对岩石声发射特征和抗冻性指标有着重要的影响。针对这一问题,利用在寒区采集的花岗岩试件开展冻融试验和冻融岩石的单轴压缩声发射试验。试验结果表明:花岗岩试件抗冻系数随冻融循环次数的增加而逐渐减小;试件的质量损失率随冻融次数的增加而增大。随着冻融循环次数的增加,试件端部效应趋于明显,试件破坏时的声发射撞击数显著增大。声发射振铃计数可分为接触期、平静期和破坏期3个阶段,随着冻融循环次数的增加,接触期持续时间延长且振铃计数明显增     

知识发现状态空间模型及其在图像挖掘中的应用*

提出了知识发现状态空间统一模型,将结构化数据挖掘与复杂类型数据挖掘联系起来,成为知识发现领域的一种统一框架理论,为复杂类型数据挖掘提供理论指导,并给出了该模型在图像挖掘中的应用实例。     

基于信息挖掘的智能决策支持系统的结构设计

讨论了基于信息挖掘的智能决策支持系统( Intelligent Decision Support System Based on Information Min-ing, IDSSIM) 的总体结构模型和各子系统功能描述。IDSSIM 完善并扩充了现有智能决策系统的功能, 改变了现有智能决策支持系统的运行机制, 将领域专家的知识获取、推理机制、KDD * 挖掘和Web 挖掘有效地融入智能决策支持系统中, 从而形成了一类具有双网、六库、综合集成、多层递阶和模型驱动的新型智能决策支持系统。IDSSIM 对智能决策支持系统的主流发展起着重要的推动作用, 有望形成新一代的智能决策支持系统模型。     

剪切速率对沼泽草炭土抗剪强度的影响研究

剪切速率对岩土体力学特性有重要影响,为揭示剪切速率对沼泽草炭土抗剪强度的影响规律,进行原状沼泽草炭土的分解度试验、扫描电镜试验以及不同固结围压下 4 种 剪 切 速 率( 0. 006%·min－1、0. 008%·min－1、0. 010%·min－1和 0. 012%·min－1) 的固结排水三轴压缩试验。试验结果表明: 当固结应力较小时,轴向应变较小时( ＜4%) ,剪切速率对应力－应变关系曲线影响较小; 同一固结状态下,随着剪切速率的增加,相同轴向应变( ＞4%) 的主应力差逐渐增大; 轴向应变达到 15%时,0. 012%·min－1的主应力差比 0. 010%·min－1约大 25%,0. 010%·min－1的主应力差比0. 008%·min－1约大 20%; 剪切速率对草炭土三轴固结排水强度影响较大,剪切速率增加,内摩擦角增大,黏聚力变化不大,抗剪强度提高。研究成果为沼泽草炭土地区铁路与公路线路工程的路堤填筑施工提供试验参考。     

风积沙改性土热物理性质的测试与分析

风积沙改性土材料的导热、储热性能是研究风积沙改性土路堤传热特性、路堤内部温度分布和裂缝成因机理的重要基础。参考相关工程实际情况,利用风积沙、黏性土、水泥三种材料制成不同配比的风积沙改性土,对材料配比与比热容、导热系数之间的关系进行测试分析,展开对风积沙改性土热物理性质的研究。试验结果表明:配比相同的风积沙改性土比热容与导热系数相对于风积沙改性土配比的变化趋势大致相反;当试验温度为-50～50℃时,不同配比的风积沙改性土比热容随温度的变化趋势大致相同,由负温到正温,比热容虽有波动,但总体上不断增大;在试验温度为-5℃、水泥掺入比固定为5%时,随着黏性土掺比的增加,比热容先增大后减小,导热系数先减小后增大;在试验温度为-5℃、当黏性土掺入比固定为10%时,随着水泥掺入比的增加,比热容数值大致呈下降趋势,导热系数数值大致呈上升趋势;84%风积沙+6%水泥+10%黏性土的配比方案可以降低改性土温度敏感性的同时降低改性土路堤表里温差大小,是控制温度裂缝的较优配比方案。研究成果可为分析温度变化条件下风积沙改性土路基温度裂缝的成因机理以及优化材料配比提供试验依据。     

模糊神经网络推理技术及在故障诊断中的应用

分析了故障诊断中基于符号表示的常规推理技术和基于神经连接的神经网络推理技术的不同特点并进行了优劣比较；详细考察了用于推理的模糊神经网络基本构造及逻辑基础；给出了基于纯模糊逻辑系统和Takagi—Sugeno模糊逻辑系统的几种常用模糊神经网络推理模型；最后应用一种网络结合max-min算法分析了一个故障诊断实例，并得出较好的结果。     

冻融循环对花岗岩声发射特性影响的试验研究

在高寒地区,冻融对岩石声发射特征和抗冻性指标有着重要的影响。针对这一问题,利用在寒区采集的花岗岩试件开展冻融试验和冻融岩石的单轴压缩声发射试验。试验结果表明:花岗岩试件抗冻系数随冻融循环次数的增加而逐渐减小;试件的质量损失率随冻融次数的增加而增大。随着冻融循环次数的增加,试件端部效应趋于明显,试件破坏时的声发射撞击数显著增大。声发射振铃计数可分为接触期、平静期和破坏期3个阶段,随着冻融循环次数的增加,接触期持续时间延长且振铃计数明显增加;平静期振铃计数密度变大,有较多突变点;破坏期振铃计数较大且持续时间较长。随着冻融循环次数的增加,声发射信号峰频点由分散凌乱向优势频段集中,岩石试件临近破坏时,声发射信号峰频优势频段逐渐向中高频段集中,低频段声发射信号不断减少;不同冻融循环作用次数对应的声发射能量概率密度都能较好地满足幂定律分布;表征尺度不变性的临界指数随冻融循环次数的不断增加,呈现出先减小后缓慢增大的趋势。试验结果对在寒区应用声发射技术鉴别和预报岩体的稳定性以及研究岩石冻融损伤机制有重要意义。     

基于知识发现复杂不确定性系统预测模型研究应用

针对复杂不确定性系统特性,将知识发现理论方法与预测理论方法有机结合起来。在研究适于预测知识发现理论与挖掘方法的基础上,继承传统统计学、概率论和神经网络等预测理论与方法,构建了基于知识发现多目标、多因素集成化预测模型(integratedpredictionmodelbasedonknowledgediscovery,IPMK),并通过对油气储量、产量和需求量的预测,验证了预测模型的有效性与实用性。