一种废机械油再生处理装置的设计

根据废机械油的资源循环利用需求,设计了一套废机械油再生处理装置,介绍了该装置的工作性能特点和结构组成原理。结合工厂试验测得此套机械油再生处理装置具有去除杂质、脱水、脱气和脱色的明显效果,对节能减排具有一定的意义。     

Energy consumption analysis of ABS plastic parts injected in a hybrid injection moulding machine

The energy analysis of injection moulding processes is influenced by complex interactions amongst the moulded part, its material, the injection machine, the process parameters and the environmental conditions. The availability of energy usage analyses that comprehend information on specific materials and machine kind is limited. This paper reports a study that estimates and analyses the power usage profile (PUP), the specific energy consumption (SEC), and the energy distribution at an operation level of two different injected parts made of acrylonitrile-butadiene-styrene and produced in a hybrid injection moulding machine. The methodology followed by the authors incorporates an experiment carried out in an industrial facility. A large sample size, and data-acquisition and data post-processing processes to obtain an accurate PUP and SEC are used. A breakdown of the energy consumed by the injection moulding process of the parts studied at an operation level using Sankey diagrams is discussed. The study results are used to identify strategies to reduce the energy consumed by the processes. The methodology employed, and the strategies reported could be used with other plastic parts regardless of the material and machine used. The results reported are new experimental data useful input for theoretical models.     

基于极限学习机的炭化可燃物着火时间预测

机器学习技术近年来在许多传统科学领域取得了应用,针对火灾中炭化可燃物着火时间与物性参数及环境参数之间关系复杂的特点,提出了一种基于极限学习机的预测方法以实现不同物性及环境参数时着火时间的快速准确预测,为防治及扑救火灾提供参考。首先建立炭化可燃物热解数值模型,考虑了可燃物热解过程中的含水率以及热解反应、气体流动等复杂物理化学反应过程,然后搭建极限学习机,以数值模拟数据为基础进行训练及验证工作。结果表明基于极限学习机的预测方法能够有效实现炭化可燃物着火时间的快速准确预测,平均相对误差小于3%。     

环境DNA宏条形码监测水生态系统变化与健康状态

开展快速可靠的水生态监测并预测其变化趋势,对保护水生态环境具有重要的价值。近年来,环境DNA宏条形码技术(简称环境DNA技术)的快速发展弥补了传统形态学生物监测的缺陷,显著提升了水生生物群落的监测能力。与机器学习、遥感和云服务等技术结合,环境DNA技术不仅能大尺度、高频率、高灵敏度、自动化地获取生态监测信息,而且能准确地识别水生态系统的变化趋势,进而改变对水生态系统的认识与管理方式。因此,研究着重总结了环境DNA技术在水生态监测中的应用,分析了环境DNA技术与机器学习、卫星遥感等跨学科合作的潜在机遇,基于环境DNA技术简单、便捷的优势,提出了社会公民参与水环境保护的生态监测新思路。     

含聚油泥处理工艺参数优化及交互作用分析

采用自制的油泥分离剂通过热化学分离法处理聚驱油田现场产生的含聚油泥。采用正交实验得到的最佳工艺参数为:剂泥比2.0 m L/g,反应温度80℃,反应时间30 min,搅拌转速500 r/min,在此工艺条件下原油回收率为92.08%。利用支持向量机运算法(SVM)建立模型,分析了各工艺参数之间的交互作用,得出优化后的含聚油泥处理工艺参数为:剂泥比2.5 m L/g,反应温度80℃,反应时间34 min,搅拌转速530 r/min,理论上的最高原油回收率为94.76%。对于模型优选出的工艺参数进行了5组验证实验,平均原油回收率达94.50%。采用优选工艺参数处理3种不同来源的含聚油泥,原油回收率均高于90%。     

基于深度置信网络的管网泄漏故障诊断方法研究

针对当前管网系统数据量大不利于传统模型方法诊断故障的问题,设计了1种基于深度置信网络的管网故障诊断算法。首先,对管网数据结构以及管网系统运行状态进行分析,选取管网主要数据作为故障诊断网络的输入,确定相应运行状态作为诊断网络输出;其次,设计了基于多个受限制玻尔兹曼机与Softmax分类器级联的深度置信网络,并且利用对比散度算法和BP算法对模型进行预训练与调优,使模型参数达到全局最优;最后,通过实验测试确定所设计的深度置信网络的训练迭代次数与网络层数,使算法诊断准确率达到最优。研究结果表明:提出的基于深度置信网络的管网故障诊断算法对管网故障诊断可以达到良好的诊断结果,泄漏预测准确率在验证集样本上可达96.87%,在管网泄漏检测方面,相较于传统基于模型的方法优势明显。     

兰州市CMAQ近地面臭氧模拟结果的订正方法——基于机器学习方法

为能更加准确地模拟出兰州市近地面臭氧浓度,在CMAQ(社区多尺度空气质量建模系统)的基础上,利用机器学习方法中的XGBoost(极限梯度提升)模型及LSTM(长短期记忆)神经网络模型建立近地面臭氧模拟结果的订正模型,并以两种方法为基础,利用误差变权倒数组合方法构建LSTM-XGBoost组合模型,以期进一步提高订正效果.本文选取兰州市4个国控站点(兰炼宾馆,铁路设计院,榆中校区,生物制品所)2019年7、8月环境空气质量监测数据及兰州市气象站同期气象数据,对CMAQ模拟的同时段兰州市近地面臭氧浓度进行订正.结果表明,CMAQ能够模拟出兰州市近地面臭氧浓度的空间及时间分布特征,但整体上对浓度有所低估.利用上述方法构建的订正模型中,LSTM-XGBoost组合模型的订正效果最好,臭氧相关性由CMAQ模拟的0.61～0.76提升至0.89～0.95,臭氧8h平均相关性由0.65～0.79提升至0.81～0.88,臭氧RMSE由44.83～70.17μg/m³提升至15.21～26.53μg/m³,臭氧8h平均RMSE由40.07～67.57μg/m...     

近30年来鄱阳湖环湖区土地利用与景观格局变化研究

以1988—2018年7期Landsat遥感卫星影像为数据源,采用土地利用转移矩阵、景观格局指数等方法探究了鄱阳湖环湖区近30年来土地利用与景观格局变化特征.结果表明：(1)近30年来鄱阳湖环湖区建设用地和林地面积显著增加,耕地、草地、水域和未利用地面积减少.(2)建设用地的转入类型以耕地为主,30年间共侵占耕地面积1243.66 km²,占建设用地面积增加量的71.19%.林地的转入类型主要为耕地和草地,其中,耕地转入占比56.95%.耕地的转出类型以建设用地、草地和林地为主,且1999年以后随着城镇化的发展耕地主要转向建设用地.(3)近30年来鄱阳湖环湖区景观总体破碎程度逐渐增大,景观斑块个数共增加63492个,增幅为11.68%.景观连通性降低,各类型土地呈均衡化趋势分布,景观异质性增加.研究结果可为推动鄱阳湖环湖区土地资源保护、生态环境保护和经济协同发展提供参考依据.     

攀钢烧结机头烟气脱硫技术方案的建议

主要介绍了攀钢烧结机头烟气现状 ,并分析了该烟气中硫元素的主要来源 ;目前国内部分已运用于生产和正处于研究、开发阶段的大烟气量低浓度 SO2 脱硫技术 ;日本新日铁株式会社已运用于生产的利用活性炭吸附的烧结烟气脱硫、脱硝技术。并对攀钢进行烧结烟气脱硫提出了一些建议。