控制温度净化铅锌冶炼厂分银炉含酸碱烟尘

介绍了一种利用机力冷却器配合温度传感器,电脑控制烟气温度、用长袋低压脉冲布袋除尘器收集铅锌冶炼厂分银炉烟尘的方法。该方法设计周到,运行可靠,取得了较高的社会效益及经济效益。     

基于支持向量机的综合管廊火灾纵向温度实时预测

城市地下综合管廊一旦发生火灾,会对城市造成很大的经济损失和社会影响。考虑到火灾的快速发展和综合管廊狭长受限的特殊空间结构,迫切需要一套准确、实时的火灾温度预测系统辅助消防救援人员制定决策和指导消防行动。建立了5种不同火源位置的地下综合管廊电缆火灾数值模型,结合支持向量机(SVM),根据火源位置、热释放速率、火灾发生时间以及待测点与火源之间的相对位置关系开发了一种数据驱动的温度实时预测模型,实现了地下管廊火灾场景内的纵向温度预测,提出了在火源附近数据结构的优化方案,提高了火源附近的预测准确度。该方法在预测性能和预测时间方面取得了优异的性能,展示了人工智能在火灾预测应用中的优越表现和发展前景。     

想想你忘啥啦？

“快留步,想想你忘啥啦？”几天前的一天,中石化胜利油田孤东三采中心注聚二队新转岗员工李晓虹刚跨进泵房操作间就被9号注聚站站长王长友堵住了。李晓虹被突如其来的问话愣住了：“我要去操作间录取机泵资料。”“我知道你要去做什么。”王长友不由分说打断了她的话,用手指了指她的头顶,神情严肃地对她说：“你没戴工帽,头发没卷起来就要进泵房,这是拿自己的生命不当一回事儿！”     

八旬王汉祥敲打21年敲出新型螺旋出渣机

武汉市江夏区金口镇83岁的王汉祥．1989年着力研究锅炉螺旋出渣机．在家里敲敲打打21年,终于研究出了一种新型螺旋出渣机,使锅炉螺旋出渣机寿命提高了20倍以上。     

海口市臭氧浓度统计预报模型的构建与效果评估

主要利用2015～2020年海口市臭氧(O₃)浓度资料和ERA5再分析资料,基于污染物浓度控制方程挑选出海口市O₃-8h浓度(日最大8 h滑动平均)的15个关键预报因子,构建了多元线性回归模型(MLR)、支持向量机模型(SVM)和BP神经网络模型(BPNN),并对2021年海口市O₃-8h浓度进行预测和效果检验.结果表明,O₃-8h浓度与关键预报因子的相关系数绝对值主要分布在0.2～0.507之间,其中1 000 hPa的相对湿度(RH1000)和风向(WD1000),875 hPa的经向风(v875)的相关系数绝对值超过了0.4,具有较好的指示作用. 3个预报模型基本能预报出海口市O₃-8h浓度冬半年偏高,夏半年偏低的变化趋势,其中BPNN模型的标准误差(RMSE)数值最小(22.29μg·m^-3).实测值与3个统计模型预报值的相关系数从大到小排列为：0.733(BPNN)>0.724(SVM)> 0.591(MLR),均通过了99.9%的信...     

Al-CTMAB复合膨润土同时吸附处理水中菲和磷酸根

用AlCl₃和溴化十六烷基三甲基铵(CTMAB)共同改性制得无机-有机复合膨润土Al-CTMAB-Bent,并研究其同时吸附处理水中菲和PO₄^3-的性能.结果表明,在菲和PO₄^3-的初始浓度分别为1 mg/L和5 mg/L(以P计)、水土比为800∶1时,Al-CTMAB-Bent对菲和PO₄^3-的去除率分别为96.3%和90.2%.Al-CTMAB-Bent沉降性能良好,沉降1 h后剩余浊度比相应的有机膨润土下降81.4%,为解决实际污水处理中有机膨润土固-液分离难题提供依据.     

探析安防监控云台机的应用及常见故障检排

安防监控云台机在安防行业中起着至关重要的作用,对其使用和维护不当会引发诸多故障.本文针对安防监控云台机的性能特点,介绍了安防监控云台机的选择技巧、安装使用、故障排查等相关内容,提供了云台视频信号干扰故障的检修实例.     

大管径长距离管带机关键技术的应用探讨

受散料环保输送需求增加、火电燃煤机组大型化和港口散料吞吐量提升等因素的影响,具有大输送量、长距离输送的管带机愈发得到用户的青睐。大管径、长距离管带机与传统管带机的技术设计差异较大,特别是管径加大导致管带机动态运动特性发生的变化,已严重影响运行的稳定性,相关核心技术制约了大管径长距离管带机的发展。经过对大管径、长距离管带输送机关键技术的研发,建立了大管径管带机试验线,重点攻克了管带输送机的系统功率计算方法、计算机仿真、沉降区间的钢结构设计等技术难题,并成功应用于印度尼西亚爪哇管带项目。     

县域国土空间斜坡地质灾害敏感性评价研究

地质灾害敏感性评价对灾害预测具有重要作用,由于县域国土空间面积较小,斜坡地质灾害发育数量相对较少,导致敏感性评价模型不同而预测结果差异较大,难以真正有效的服务防灾救灾工作。本文以山西省五寨县为研究区,以高程、坡度、坡向、地势起伏度、地质构造、地层岩组、道路工程扰动、河流水系和植被覆盖为敏感性评价因子,综合运用GIS空间分析、相关性分析、确定性系数、支持向量机、随机森林等方法,将基于统计思想的确定性系数模型（CF）和基于机器学习的支持向量机模型（SVM）进行组合,构建CF-SVM组合模型,利用研究区93处斜坡地质灾害点,分别采用CF模型、SVM模型、随机森林模型（RF）和CF-SVM模型进行敏感性评价,并对4种模型的评价结果、模型精度、模型适用性进行了分析。结果表明：CF-SVM模型精度最高（AUC=0.828）,所划分极高敏感区分布较SVM模型更合理,以较小面积分布较多灾害点,而低敏感区分布较CF模型更符合实际情况,以较大面积分布极少灾害点。其次是RF模型（AUC=0.823）,再次是SVM模型（AUC=0.817）,CF模型精度则相对较低（AUC=0.780）。CF-SVM模型融合了...     

大气环境分类的SVM联合决策方法

目的 实现城市大气环境的精准快速归类预测。方法 基于支持向量机（SVM）构建多分类问题的联合决策算法,将大量城市环境因素数据的主成分聚类结果作为输入,通过机器学习训练,组建大气环境的SVM联合决策模型。结果 该模型根据大气环境因素将数据集91个城市划分为9类,其中河内与海防环境相似度最高,巴东与格尔木差异最大。9个SVM二分类器组建的联合决策模型通过逐点预测在主成分数据空间形成了分区预测云图。结论 SVM联合决策模型可实现城市环境的快速分类辨识,分类预测结果精度高于95%。