移动学习在《工程热力学》教学中的应用探索

<正>在《工程热力学》教学中将传统课堂授课与移动学习有机结合，并与教学任务同步开展辅助教学，根据交流和反馈情况进行数据分析，优化教学资源和教学内容，可以有效提高教学质量。移动学习（MobileLearning，简称M-learning）是指学习者在自己需要学习的任何时间、任何地点，利用无线移动通信网络技术以及无线移动通信设备（如智能手机、个人数字助理PDA、PocketPC等）获取教育信息、教育资源和教育服务，并与他人进行交流的一种新型学习形式。     

煤矿微震远程监控平台设计

为了进一步挖掘煤矿微震监测信息,实时监测微震设备运行工况,确保专家诊断结果的实时反馈及领导层决策,建立微震远程监控平台。对煤矿微震远程监控平台的结构、功能以及实现过程中需要解决的文件远程传输,文件分类转存,文件编解码,Web服务等关键技术进行研究和开发。结果表明,系统实现了微震监测结果的网络交互以及分析转存,方便有关专家分析预警和领导决策,为安全生产提供了可靠保障。     

基于连续-离散介质耦合的水合物储层出砂数值模拟

出砂是制约天然气水合物安全高效长期可控开采的瓶颈之一,出砂现象的诱因及其演化规律与水合物储层动态响应行为密切相关。据此,提出了一套研究水合物开采过程中储层动态响应与出砂行为的综合数值模拟方法,并以大尺寸开采出砂防砂模拟反应釜为研究对象,以水合物胶结模式为例,分析了实验尺度下模拟水合物储层在不同开采压差条件下的储层物性、力学响应和流固体（水、气和砂）运移产出规律。结果表明：实验尺度降压开采过程中,体系温度存在快速降温、持续低温和温度回升3个阶段;水合物分解引起的气水产出和井周应力集中是水合物储层出砂的关键控制因素;同一开采压差条件下,提高水流速会导致地层出砂量增加,并且出砂速率的增幅随水流速的增大而增大,而缩小防砂筛孔孔径能够延缓出砂起始时间,并且使得出砂量显著减少。     

机器学习技术在期货市场运行预估中的应用

通过分析期货品种历史运行规律,结合业务经验提取多类型数据特征,利用基于多个机器学习模型的融合技术,尝试预测未来五日期货合约交易量及持仓量走势.实证结果表明,该方法在一定程度上具备预估市场走势的能力,可以为业务人员提供帮助.     

相变储热材料及技术的研究进展

综述了相变储热的研究进展,简要介绍了相变材料的分类以及各类相变材料的性能、储热机理和优缺点。对相变材料的各种强化传热技术进行了综述与讨论,概述了相变储热技术的研究及评价方法,并探讨了相变材料在温度控制、新能源开发利用以及提高能源利用效率等方面的应用,展望了未来相变材料及其强化传热技术的发展方向和应用前景。     

LLMO微生物菌处理低浓度模拟含铅废水试验研究

采用利蒙LLMO微生物菌剂处理低浓度模拟含铅废水，考察pH值、反应时间、温度、铅离子初始浓度及菌剂投加量等因素对铅离子去除效果的影响。结果表明，铅离子的去除率随反应时间的延长总体上逐渐提高，并在72 h后逐渐趋于稳定；当铅离子初始质量浓度大于5 mg/L时，菌剂对铅离子的去除效果较好且去除率较稳定；在一定条件下LLMO菌剂投加量对铅离子去除效果影响相对较小。在pH值为7，温度为30～35℃，铅离子初始质量浓度大于5 mg/L的条件下，当LLMO微生物菌剂投加量为50～60 mL/L时，其对废水中铅离子的去除效果最佳，反应72 h后铅离子去除率可达73%。