基于保护层理论的安全隐患分级方法及其应用

针对当前隐患分级体系未充分考虑隐患之间协同作用对事故风险的不利影响,从风险管理角度提出了一种针对隐患及其组合的分级方法。该方法通过分析多隐患存在条件下不同隐患对事故发生频率的协同作用,评估隐患对独立保护层保护功能的影响,从而实现隐患的合理分级。在油气站场隐患排查过程中应用安全隐患分级方法,可根据隐患之间的协同作用对隐患进行准确定级,提高隐患分级的合理性,为隐患的系统化管理提供参考。     

综合医院洁净手术部电气设计要点剖析

结合三级医院洁净手术部的设计实践,重点从供电电源、供电方案、配电设计、照明设计、安全接地、电气用房设计等方面,剖析洁净手术部的电气设计要点,为满足医院常态化疫情防控提供技术保障.     

结合结构学习的多头密集连接图池化模型

目的:利用图神经网络，构建带有结构学习的多头密集连接图池化模型并用于图分类任务。方法:首先，用图卷积神经网络提取节点的初始特征。其次，用多头密集连接网络学习节点重要性得分，并根据得分进行节点采样得到池化图。之后，对池化图中的节点进行结构学习，以保证图结构的完整性。最后，将学到的图表示放到分类器中，完成图分类任务。结果:与其他图分类模型在七个广泛使用的数据集上进行实验对比，我们构建的模型在五个数据集上的分类结果达到最优。结论:结合结构学习的多头密集连接图池化模型在图分类任务中具有先进性。     

分级轮叶片结构和转速对分级性能影响的仿真

运用Fluent软件,采用液-固两相流的数值模拟方法,对超细粉体湿法离心分级机分级腔内流场进行数值模拟仿真;选用重整化群k-ε湍流模型和欧拉多相流模型,利用多重参考坐标系法,在稳态条件下,分析不同形状分级轮叶片分级腔内流体的速度分布情况,研究不同形状分级轮叶片对分级机分级性能的影响;选用离散相模型,在非稳态条件下,分析分级腔内颗粒轨迹的规律,研究分级轮转速对分级粒径的影响。结果表明:相比于直叶片和斜叶片,弧形叶片分级效果更好;采用弧形叶片结构,当分级轮转速为1 000 r/min时,分级粒径大于1μm,分级轮转速为2 000 r/min时,分级粒径接近1μm,当分级轮转速为3 000 r/min时,分级粒径小于1μm,增大分级轮转速有利于减小分级粒径。     

给排水常用管材分类使用探讨

在进行给排水的安装工作期间,对于所用材料的尺寸、规格和品质的标准要求是非常高的,但是当前在安装期间对于材料的选取上还是存有一些问题的。部分施工机构贪恋眼下的小利,采用伪劣的建材替换高品质的建材,另外还有相关工作人员对于建材的管理不到位,使得伪劣的建材流入施工场地并用于建设,致使给排水工程中存有大量的品质问题,例如,水管爆裂、阀门无法关紧等,干扰了居民的正常使用。基于此,本文主要对给排水常用管材分类使用进行了有效的分析,希望可以为相关工作学者提供一定的参考。     

水泥窑分级燃烧脱硝技术优化效果分析

<正>1前言水泥窑分级燃烧减排NOx技术是通过对窑尾分解炉的温度场、流场和化学反应及分解炉结构、煤粉分级燃烧等的综合研究,实现降低NOx排放浓度的有效方法。其减排效率可以达到30%左右,5000t/d水泥熟料生产线年减排NOx量可达到1100t左右。减少污染物排放可获得显著的环境效益,同时优化回转窑的运行条件(减少煅烧系统引入干扰),降低企业生产运行成本(可大量减少额外的非碳系还原剂的使用)。     

云计算设备中的大数据特征高效分类挖掘方法研究

云计算设备中的大数据分类挖掘是现实模式识别和智能控制的基础,传统方法中对云计算设备中的大数据挖掘采用拓扑结构网格分区挖掘算法,不能有效提取大数据的细节特征,分类的准确性不好。提出一种基于分数阶Fourier变换特征匹配和K-L分类的云计算设备中的大数据特征高效分类挖掘算法。进行云计算设备中大数据存储机制体系分析,采用分数阶Fourier变换进行云计算设备中大数据特征提取和大数据特征匹配,基于K-L变换,选择最优的路径进行分类空间导引,构建了K-L大数据特征分类器,进行云计算设备中的大数据特征分类挖掘。仿真结果表明,采用该算法进行云计算设备中的大数据特征分类挖掘,特征分类挖掘的准确度较高,能量开销较少,效率较高。