处理危险品的机器人

俄罗斯库尔恰托夫科学中心研制成一种轻型移动式机器人技术全套装置,它可用来消除爆炸危险物品。该机器人实验样机在莫斯科召开的“防卫设备高工艺”国际论坛上展出,并获得与会专家的极高评价。 新型机器人的性能确实给人留下深刻印象,它能在受到严格限制的空间和视野中寻找爆炸物,能抓住重１００公斤的爆炸危险物品,然后就地消除它们,或将它们移送到安全地带。库尔恰托夫科学中心的代表说：“按照莫斯科政府的委派,机器人已被用来从事在地铁、汽车。居民楼和办公楼消除爆炸物作业。它具有尺寸小、重量轻和非常灵活等优点,并配备有…     

中国生态工业园区建设历程及区域特点

生态工业园区建设已经成为我国加快产业结构优化升级、发展理念整体转型、践行生态文明的重要支撑。综述了我国生态工业园区发展历程,并将其划分为系统性探索阶段、全面试点阶段和生态文明建设新阶段,总结了其发展特点;与此同时,对我国生态工业园区的区域分布、类型分布以及不同类型的区域分布进行了分析,结果表明不同地区、不同类型的生态工业园区呈现较明显的差异性;最后,对东、中、西部地区生态工业园区建设特点和经验进行了评述。针对生态工业园区建设类型、区域发展不平衡问题,提出了相应的政策建议。     

城市污泥生物沥浸法和化学法调理的效果比较——对污泥理化性质及其深度脱水性能的影响研究

分别用生物沥浸法（BC）、Fenton法和石灰/三氯化铁/PAM法（石灰法）对同一批城市污泥进行调理,并以常规PAM法（CC）为对照,探究不同调理后污泥的理化性质及其脱水性能的变化差异,并用流式细胞仪测定污泥中细胞裂解情况,以分析其机理.结果表明,BC法、Fenton法和石灰法均能大幅提高城市污泥脱水性能,表现在污泥过滤比阻（SRF）值仅为常规处理的0.43%~6.12%,尤其以石灰法处理脱水性能最佳.但BC法脱水泥饼中的有机质和养分能得到最大程度的保留,有机质（56.9%）、总氮（4.66%）、速效氮（0.47%）、矿化氮（1.80%）和总磷（1.60%）含量均远高于石灰法处理,而且污泥中重金属能被部分去除（Cr、Mn、Ni、Zn溶出率分别为18.7%、50.0%、48.7%和72.9%）,该处理的污泥最具资源化潜力.而石灰法脱水泥饼由于大量脱水剂添加导致有机质（49.5%）、总氮（3.55%）和总磷（1.20%）含量明显下降,且泥饼呈强碱性（pH值接近11）.脱水滤液中的sCOD（645mg/L）和TP（4.62mg/L）也显著高于其他处理.流式细胞仪测定结果显示,BC法、Fenton法和石灰法均能导致污泥微生物凋亡,活细胞数量由原始的86%降至75%左右,特别是石灰法对污泥中细胞的破解效果最为彻底,从而释放出更多内部水和胞内物质,这可能是引起其有机质和养分大量损失至脱水滤液中的原因之一.与Fenton法和石灰法调理相比,生物沥浸法既具有能大幅提高污泥脱水性能,脱水滤液水质相对较好的优点,又具有泥饼有机质和氮磷养分高,重金属含量低的优点.     

铸铁造纸烘缸定期检验及其合于使用评价

本文根据铸铁造纸烘缸的结构特点及潜在损伤机理,通过制定针对性的检验检测项目对烘缸安全状况进行符合性验证。针对检验检测发现的缸体壁厚整体减薄及内表面局部腐蚀超标缺陷,利用有限元软件对造纸烘缸分别进行整体应力分析和凹坑缺陷部位局部应力分析,结果表明烘缸的应力强度均满足标准中的评定要求,为铸铁造纸烘缸长周期安全运行提供技术保障。     

减少工业炉炉壁热污染问题的理论研究

针对工业炉壁面的散热特点,建立了工业炉壁面的散热数学模型,并采用SIMPLE法对其无因次方程组进行求解,得出炉体热量主要散失在Y＝0～0.1处.对现有加热炉炉壁的散热状况进行了实测计算,并对安装炉壁档板情况下的热量回收能力进行了分析,结果显示,在基本相同的条件下,其向大气环境排放的热量可从1 524.8 W/m2下降到60.1W/m2,同时还可回收热量404 kW,大大减少了向周围环境的热污染.     

动态残差修正LSTM算法的突发型滑坡位移预测

针对突发型滑坡存在位移趋势突变性，传统长短时记忆(LSTM)神经网络方法存在位移预测精度不足的困难，提出一种基于动态残差修正LSTM算法的突发型滑坡位移预测方法。首先，采用动态流转训练，将由累计位移得到的变形速率通过经验模态分解(EMD)得到周期项及趋势项；其次，通过多项式预测趋势项、动态LSTM预测周期项，并由2项之和得到主预测变形速率；随后，通过对比实测速率与主预测变形速率，得到残差项，并建立动态流转训练的残差LSTM网络预测残差速率；然后，由主预测变形速率与残差预测变形速率之和得到最终预测速率，并进一步得到累计位移预测值；最后，以某突发型滑坡为例，验证该方法的科学性、有效性，以及预测精度和优势。结果表明：将变形速率序列作为预测对象并进一步得到累计位移预测值，比直接预测累计位移值具有更高的准确性；而基于动态残差修正LSTM算法预测的MAE、MAPE、RMSE及R²指标分别为43.843、1.901%、79.394和0.960,相比于传统LSTM预测方法具有明显优势。