UCC日产万吨熟料水泥生产线的工艺设计及调试

UOC10 000 t/d熟料水泥生产线以"性能可靠、技术先进、经济实用、节能降耗"为工艺设计的总体原则,其特点为:窑头废气处理使用袋收尘器;窑尾废气降温没有使用增湿塔;窑尾废气处理使用旁路放风系统;燃料使用天然气和重油。采取措施解决了调试中部分车间扬尘严重,生料磨达不到设计产量,窑尾烟室有结皮现象等问题。调试后,该生产线实现了一次性点火成功;一次性投料成功;一次性考核通过。     

非金属表面化学镀覆的研究现状

简述了化学镀技术的发展历程,介绍了金刚石、石墨烯、碳纤维、光纤、陶瓷等非金属材料表面化学镀金属化的最新研究动态,总结了目前存在的问题,展望了未来的发展趋势。     

基于色度坐标高斯混合模型的步态检测

针对传统的基于RGB通道的高斯混合模型低对比度像素点检测效果较差的问题,提出一种基于色度坐标的高斯混合模型,使之更好地用于步态检测。该算法将RGB色彩值转换到色度坐标上,以强调色彩对比度,提高低对比度像素点的检测率,并增加亮度信息以减小阴影的影响,在前景提取部分,加入噪声抑制机制。实验结果表明,改进后的算法在相同对比度下,误检测率最多可减小一半。     

无人值守放牧监测系统报警准确率的研究

通过ZigBee技术、GPS定位追踪技术和远程无线通信技术的结合,计算了ZigBee节点传输距离,并提出一种双系统的监测牛群数量的策略,通过对系统误报率的分析,设定误报率门限,从而确定双系统的组成方式,提高牛群数量监测的准确性,降低误警概率.在此基础上设计了一套智能牛群检测系统,并通过实验验证了理论计算结果.该系统可以在无人值守的情况下,自动监测草原牧场上牛群数量并记录牛群位置,实现自动上传功能.     

基于GBrowse的多源长非编码RNA数据可视化系统

针对长非编码RNA（long non-coding RNA,lncRNA）数据类型多样带来的有用信息提取困难的问题,提出基于基因组浏览器GBrowse（Generic Genome Browser）的多源lncRNA数据可视化系统.该系统主要包括网页服务器和lncRNA数据存储.其中,网页服务器主要由HTTP服务和GBrowse网页组件构成,支持纯文本、MySQL、SQLite等多种数据存储方式.系统实现流程包括GBrowse安装与配置、多源lncRNA数据的收集、数据预处理、数据存储、数据访问及可视化配置.原型系统收集了六种人类lncRNA数据,包括人类基因注释、基因组序列、组蛋白修饰H3K4me3信号及其位点、转录因子CTCF绑定位点信号及其位点的数据,并对数据进行了预处理.通过MySQL、SQLite等建立了lncRNA数据库,对数据的访问方式和可视化参数进行配置.实验结果表明,多源lncRNA数据在GBrowse框架下能够得到整合与可视化,并在基因组空间同时呈现,这使得研究者能够以更加直观的方式观测数据,进而建立新的科学假说.     

水电站运行调度绩效考核方法

将现有的水电站效益考核指标归纳为主观型、客观单因素型、客观综合型3类,分别进行优缺点评述,认为水能利用提高率反映因素全面、数据易于获取,可作为首选的考核指标。比较了3种库容差电量计算方法的差异,建议以库容曲线的线性程度作为选择库容差电量计算方法的依据。实例应用结果表明,所提出的库容差电量计算方法选择依据是可行的,以水能利用提高率作为首选考核指标是合理的。     

地埋管地源热泵岩土热响应试验准确性影响因素分析

建立了岩土热响应试验动态仿真模型,通过试验验证了模型的准确性。基于线热源模型数据处理方法,量化分析了不同影响因素对模拟结果准确性的影响规律。结果表明:为保证测试结果的准确性,试验持续时间不应短于72 h;测试前期数据删除不应少于12 h的数据;管内应维持旺盛湍流;应尽量提高加热功率的稳定性,否则应采用其他的数据处理方法。     

具有预凝功能的新型热源塔运行性能的实验研究

为解决现有开式热源塔冬季运行时塔内溶液吸湿量大而影响系统运行安全的缺陷,本文设计了一种具有预凝功能的新型热源塔结构,分析了新型塔的运行过程,并对比研究了新型塔和普通塔在不同进口溶液温度、空气流量和溶液流量下的运行性能。实验结果表明,新型塔具有更强的换热性能和更低的溶液吸湿性。进口溶液温度由1℃上升到3℃时,新型塔的换热量相比于普通塔增加了0.62~0.24 k W,溶液吸湿量平均减少了0.13 g/s;空气流量由1.41 kg/s升高到2.17 kg/s,新型塔的换热量相比于普通塔增加了0.79~0.84 k W,溶液再生量平均增加了0.1 g/s;溶液流量由0.36 kg/s升高到0.68 kg/s,新型塔的换热量相比于普通塔增加了0.57~0.63 k W,溶液吸湿量平均减少了0.11 g/s。     

基于DEA-AHP-BP神经网络的地铁深基坑施工风险评估

为评估地铁车站深基坑施工风险,提出基于DEA-AHP和BP神经网络的地铁车站深基坑施工风险评估模型。先运用WBS-RBS识别施工过程风险因素,利用层次分析法建立两级风险评价指标体系确定评判矩阵,运用数据包络计算指标权重,最后将指标权重值作为BP神经网路输入完成地铁车站深基坑施工风险预测,确定风险等级。通过工程实例验证该评价方法科学可行,可为类似工程风险评价提供一定借鉴。