关于加强水利工程施工管理的探析

水利工程项目施工管理是施工企业根据经营发展战略和企业内外条件,按照现代企业运行规律,通过生产诸要素的优化配置和动态管理,以实现工程项目的合同目标、工程经济效益和社会效益。对施工企业而言,加强工程项目的管理,实施有效的成本控制,才能确保目标利润的实现。本文就如何加强项目成本管理,提出如下思考。     

具有储能环节的电力电子变压器电能质量研究

为解决电力电子变压器无法抵抗电网电压中断这一问题,将储能环节与电力电子变压器相结合进行研究。其中储能环节由超级电容和双向DC/DC变换器所构成。当电网中发生电压中断时,具有储能环节的电力电子变压器可以维持其低压侧直流电压的稳定。给出储能环节中的主要参数与控制策略,在Simulink中建立仿真实验。仿真结果证实:具有储能环节的电力电子变压器具有抵抗电网电压中断的能力,使电网中的设备安全、稳定运行。     

介孔SiO2纳米球为载体的Pb(Ⅱ)印迹聚合物吸附性能研究

以壳聚糖为单体,介孔SiO_2纳米球为载体,3-缩水甘油基氧基丙基三甲氧基硅烷(GPTMS)为交联剂制得Pb(Ⅱ)印迹聚合物,用红外光谱、X射线衍射和扫描电镜对其形态进行表征,用原子吸收分光光度计研究其吸附和洗脱等条件对聚合物吸附性能的影响。结果表明:最佳吸附酸度为pH=5～6;最佳静置吸附时间为4～6h,最佳Pb~(2+)初始浓度为160～240mg/L;吸附动力学结论表明吸附速率符合准二级动力学方程。吸附等温线符合Langmuir吸附模型;用2.0mol/L硝酸溶液进行洗脱,洗脱率达到99.60%;常见干扰离子基本不干扰吸附富集测定。     

聚丙烯酰胺磷酸锆对Pb~(2+)的吸附性质研究

使用溶胶-凝胶法合成聚丙烯酰胺磷酸锆,研究其对Pb~(2+)的吸附行为。结果表明,0.10 g聚丙烯酰胺磷酸锆,加入0.20 g/L Pb~(2+)溶液20.00 mL,24 h时已基本吸附饱和,q_e=18.50 mg/g,η=84.49%。当Pb~(2+)初始浓度增加到0.70 g/L时,吸附容量达到最大,在pH=3.72时吸附容量最大。混合金属溶液吸附实验表明,聚丙烯酰胺磷酸锆对Pb~(2+)具有高的选择性,k_(dPb)/k_(dNi)=23.76,k_(dPb)/k_(dCu)=6.680。吸附速率符合准二阶动力学方程。吸附等温线符合Langmuir吸附模型和Freundlich吸附模型。     

利用红外和核磁技术分析矿渣硅酸盐复合胶凝材料的水化产物

采用傅里叶红外光谱(FTIR)和高分辨29Si固体核磁共振技术(NMR),研究了不同水化龄期的水泥-矿渣复合胶凝硬化浆体的微观结构。结果表明:纯硅酸盐水泥随着水化时间的增长,水化程度变大,聚合度增加,生成更多的长链水化硅酸钙(C-S-H)凝胶;矿渣硅酸盐水泥试样水化早期主要生成二聚体凝胶,随着龄期增长,逐渐转变为长链型凝胶,平均链长逐渐增加;随着矿渣掺量的增加,激发矿渣所需时间增长,早期Q~2(1Al)很少,但随着龄期延长,矿渣逐渐被激发,C-A-S-H凝胶变多。     

基于免疫进化算法的BP网络模型在径流预测中的应用

在BP网络模型基础上,引入免疫进化算法,建立了基于免疫进化算法的BP网络模型。该模型在一定范围内随机生成初始权值群体,用BP网络进行训练,选择群体中具有最大适应度值的权值个体作为最优个体,应用免疫进化算法生成下一代权值群体,再用BP网络对权值群体进行训练,此迭代过程反复进行,直至达到问题求解精度要求为止。将该模型应用于新疆伊犁河雅马渡站的径流预测,并将预测结果与基本BP网络模型和基于遗传算法的模糊优选BP网络模型的预测结果进行比较,结果表明,该模型不仅精度较高,而且稳定性较好。     

29Si固体核磁共振技术在水泥基材料定量分析中的应用

29 Si固体核磁共振技术是目前研究水泥基材料定量分析的有效工具之一,在水泥化学领域应用广泛.从现代分析测试技术入手,突出了29 Si固体核磁共振技术在水泥化学中的优势,并结合29 Si固体核磁共振定量分析技术和数据,从硅酸盐水泥熟料矿物组分、硅酸盐水泥水化过程量化表征及硅灰掺入的其他水泥基材料的定量分析等方面综述了29 Si固体核磁共振技术在水泥基材料定量分析中的应用,总结了29 Si固体核磁共振技术在水泥基材料领域定量分析存在的问题并展望了核磁共振技术在水泥基材料领域的发展趋势.     

含风电场的输电网运营效率评估

针对传统含风电场的输电网运营效率评估体系中存在的指标冗余和评估结果准确性较差的问题,首先引用相关性分析法去除相关性较强的指标,随后运用组合权重法合理赋权突出主导因素,从而筛选精简出含有11个代表性极强的指标的合理的评估指标体系,由此构建出模糊神经网络综合评价体系。然而模糊神经网络在训练参数时收敛速度较慢且容易陷入局部最优解,因此文中在对比分析了梯度下降法、粒子群算法及小生境粒子群(NPSO)算法的收敛速度和精度后,选择具有最优收敛性能的NPSO算法求解最优参数并更新到神经网络中。测试数据表明,实际输出和预测输出的契合度很高,最终针对甘肃省L市、T市和B市2011—2016年的输电网运营效率进行评估与分析。