调度技术在云计算中的应用

随着科学技术的飞速发展,人们开始进入信息化智能时代,云计算是信息化发展下较突出的技术,它推动了一些列的技术创新,解决信息化环境下互联网大规模分布式计算、储存、通信等问题,促进互联网进一步发展。而调度技术是云计算技术中最关键的一部分,它能够帮助云计算解决资源和信息的大规模处理,从而实现更好的资源分配。该文主要探讨云计算中调度技术的特点以及其在云计算中的应用。     

微污染期沉淀/气浮串联工艺的生产性试验研究

将沉淀/气浮串联工艺应用到给水厂的升级改造中,并在淮河流域某水厂建成了处理能力为2×104m3/d的示范工程。对微污染期的处理效果进行了测定,除常规指标外,还分析了原水以及沉淀、气浮出水中颗粒物粒径分布及对不同粒径范围内颗粒物的去除特性。研究表明,当水厂原水处于微污染期时,沉淀/气浮强化常规处理工艺能有效削减污染物,并表现出较强的抗冲击负荷能力,对保障后续臭氧高级氧化工艺和生物活性炭滤池的正常运行发挥了重要作用。     

高锰酸钾对UV/PMS降解六氟双酚A影响

为考察高锰酸钾(KMnO_4)耦合紫外催化过一硫酸盐(PMS)对六氟双酚A(BPAF)去除效能,研究水体pH、PMS浓度和KMnO_4投加量对UV/PMS/KMnO_4体系去除六氟双酚A的影响,并在实际水体中对比UV/PMS及UV/PMS/KMnO_4对六氟双酚A的去除效果.结果表明,KMnO_4能够有效地促进UV/PMS对BPAF的去除.UV/PMS/KMnO_4对BPAF的去除率随PMS投加量的增加而增加.KMnO_4投加量的增加(0~1.5μmol/L)能够促进BPAF的降解,但是当达到一定浓度时,其促进作用不再提高.在偏中酸性条件下,BPAF的去除率随着pH增加而降低,但是当pH在碱性条件下,BPAF的去除率随pH增加而显著增加.在4种实际水体中,UV/PMS/KMnO_4工艺比UV/PMS对BPAF的去除率高12%~14%,这种促进可能是由于氧化体系中产生的中间价态锰的催化氧化作用.     

油气勘探开发知识智能加工技术——以中国石化知识管理系统为例

本文结合"中国石化知识工程示范应用"建设项目,在构建油气勘探开发知识体系基础上,结合油气勘探开发业务特点,通过优化自然语言处理(NLP)技术和创建"行业语料+行业字典+业务规则+算法模型"模式,提出一种知识智能加工技术框架,最后给出系统的实现.系统的研发应用对推广普及油气知识、辅助油气资源勘探开发具有重要作用和现实意义...     

阀体壁厚设计规范比较和分析

讨论了API 6D-2008《石油和天然气工业管线输送系统管线阀门》(23版)所引用的多种设计和规范在同口径压力情况下的阀门壁厚,并校核这些数据在进行壳体液压试验时的安全性。     

PCB环保过滤芯的开发及应用

文章介绍了开发PCB环保过滤芯的目的和意义,讨论了环保过滤芯的技术指标、生产工艺以及在PCB制造过程中的应用。     

海相油气地质的概念本体知识系统设计与实现

为了有效利用和普及海相油气地质知识,采用本体的知识表示,通过各类文档转换为标准TXT文档后,以专业词条和关联关系词条为基础,实现文档句子的词条分割和概念本体的提取。基于B/S结构,实现了海相油气地质知识系统,完成了海相油气地质知识从各类文档中进行知识的自动获取。通过该系统的词条维护功能,确保提高知识获取的精度。最后在海相油气地质知识系统上实现知识检索和共享。实践证明,该知识系统可靠性强,性能良好,已达到实用水平。     

初沉池泥位变化对生物除磷影响规律

针对城镇污水处理厂进水碳源不足,导致生物除磷效果难以稳定维持的问题,通过实验室小试与现场生产性试验相结合,分析了初沉池不同泥位条件下初沉、剩余混合污泥厌氧发酵产挥发性脂肪酸(VFAs)对生物除磷效果的影响。结果表明,当初沉池泥位由1.0 m增加到2.5 m时,初沉池出水VFAs质量浓度由17.8 mg/L提高到44.0 mg/L。后续改良AAO工艺厌氧段释磷量、好氧段吸磷量较低泥位分别增加了3.26、3.29 mg/L。初沉池2.5 m高泥位条件下,曝气池出水溶解态总磷(STP)质量浓度降为0.06 mg/L,仅为初沉池1.0 m低泥位时的1/2。对磷组分分析发现可溶性活性磷酸盐(SRP)去除率得到明显提升。研究可以为污水处理厂利用内碳源开发提高生物除磷效果提供技术支撑。     

上向分层充填采矿法在铁山矿边角矿开采的应用

铁山矿是一座露天转地下开采的铁矿山,设计采用的主要采矿方法是垂直深孔落矿的阶段矿房嗣后充填法,局部的薄矿体和被岩石侵入体分割的边角矿开采时会产生较高的岩石混入,经济上极不合理。针对-100 m水平以上边角矿,首先进行采矿方法初选,确定以上向分层充填采矿法开采;然后对各项结构参数进行试验,确定出最优开采方案。经实践表明,该方案取得了较好的效果,值得在同类型矿山推广。     

提高时序数据识别精度的方法及应用

通过建立多分类二叉树的SVM识别模型,充分利用SVM的优点,实现具有时序特征对象的识别。由于SVM没能利用时序特性有用的分类信息,导致部分类别判断的失误,因此通过引入数据窗口,利用时序对象的类别分布来校正SVM识别的奇异对象,进一步提高时序对象识别的精度。利用测井数据,以地层识别为应用背景,通过"识别"和"校正"两个阶段,大大提高地层的识别精度,取得很好的应用效果。