长输天然气管道企业培育安全文化初探

随着国家经济的快速发展,出于优化能源结构,缓解清洁资源与环境压力,实现可持续发展的迫切需要,天然气资源的生产和消费比例占有越来越大的比重。国家近几年规划建设了“西气东输”、“川气东送”,“西气东输二线”、“榆济输气管道”等长输天然气管道,逐步建立起能力充分、覆盖面广、运行高效、安全环保的管输体系,提高了我国未来对清洁能源供应的可靠性。     

煤矿应急资源优化管理与调度监控研究

为了提高煤矿应急资源在日常的分类分级管理和在突发事故救援过程中的统一调度,把煤矿应急资源划分为人员流、物资流和信息流,并且通过构建煤矿应急资源救援调度模型和建立煤矿应急资源实时监控机制,提高应急资源在突发事故或预案演练中的应急保障能力,最终实现应急资源的日常分类管理、灾时统一调度的应急联动体系。     

攀钢煤化工厂废水处理系统优化改造

攀钢煤化工厂废水处理系统于2008年3月优化改造,采用A／O^2＋生物接触氧化工艺对废水进行处理。改造后系统运行处理能力和稳定性均得到提高,生化系统出水水质稳定,氨氮≤15mg／L,COD≤150mg／L。     

新能源集中接入下的宁夏电网无功规划研究

针对新能源并网容量不断增加,大规模新能源接入电网时无功电压控制困难的问题,通过研究在新能源大出力方式下系统电压水平、电压波动及严重故障时电压失稳情况,提出了动态无功补偿、低压无功补偿配置方案。研究结果表明提出的无功配置方案适用于宁夏电网新能源场站和新能源汇集站的动态无功补偿,已纳入宁夏“十三五”电网滚动规划,对于保障宁夏电网安全稳定运行具有重要意义。     

基于布谷鸟搜索优化的光伏电站辐照强度预测

针对光伏电站日前小时短期辐照强度的预测准确性问题,且考虑到支持向量机的学习参数对预测模型的性能有较大影响,为进一步提高数据的预测精度,利用布谷鸟搜索算法对支持向量机的惩罚因子c和核参数g进行优化,提出了一种基于布谷鸟搜索算法和支持向量回归的组合预测方法。仿真结果表明:该方法大大提高了光伏辐照强度预测的准确性和精度,可行且高效,适用于光伏在线预测。     

火力发电厂冷端系统设计优化

针对某火力发电厂扩建工程汽轮机组冷端系统设计中存在的问题,根据扩建工程技术要求、现场总平面布置情况及工程概算,对冷端系统进行现状分析后提出了冷端系统优化方案。结果表明:优化方案有效降低了基建初始投资及运行费用,优化了机组运行方式,保证了机组安全、稳定运行。     

中国典型河湖水体铅的水生生物安全基准与生态风险评价

采用物种敏感度排序法(SSR)对我国铅的淡水水生生物安全基准进行推导,并以太湖为例进行了流域水生生物安全基准推导。对于难以获得的本土生物毒性数据,开展了相应的毒性试验。获得了我国国家与太湖流域铅的水生生物安全基准值,基准最大浓度(CMC)分别为63.92、104.26μg·L-1,基准连续浓度(CCC)分别为1.21、4.06μg·L-1。同时,对我国主要河流以及太湖流域进行了铅的生态风险评价,联合概率曲线法显示影响5%水生生物种类的概率分别为66.22%和43.19%,熵值法则显示中国主要河流存在较大的铅暴露风险,因此,我国铅的潜在生态风险较大,主要河流与太湖流域存在铅污染问题。     

小腔体器件内部气氛检测试验夹具优化研究

简要介绍了小腔体器件内部气氛检测结果的主要影响因素,研究分析了当前小腔体器件内部气氛检测试验夹具存在的缺陷,明确提出了小腔体器件内部气氛检测试验夹具的优化思路和设计模型,提高了试验结果的准确性和稳定性。     

有限元动态模型的修正方法综述

结构在进行有限元仿真分析时,对比计算结果与实际测试数据,往往存在一定的偏离。针对有限元动态模型,基于实际测试获取的少量数据,采用一定的修正算法,从而减小模型修正后的仿真结果与实测响应数据的误差。通过文献调研,对有限元模型修正的一般方法及其发展进行了归纳和总结。     

响应面法和神经网络优化Acinetobacter sp. DNS32发酵基质

为了提高阿特拉津降解菌Acinetobacter sp.DNS32的产量,分别采用响应曲面法和基于人工神经网络的遗传算法对阿特拉津降解菌DNS32发酵培养基中3个重要基质成分(玉米粉、豆饼粉、K2HPO4)进行优化研究。响应曲面法确定3种成分的含量为玉米粉39.494 g/L,豆饼粉25.638 g/L和K2HPO43.265 g/L时,预测发酵活菌最大生物量为7.079×108CFU/mL,实测量为7.194×108CFU/mL;人工神经网络结合遗传算法优化确定3种主要成分含量为玉米粉为39.650 g/L,豆饼粉为25.500 g/L,K2HPO4为2.624 g/L时,预测最大值为7.199×108CFU/mL,实测量为7.244×108CFU/mL;最终确定培养基配方:玉米粉为39.650 g/L,豆饼粉为25.500 g/L,K2HPO4为2.624 g/L,CaCO3为3.000 g/L,MgSO4.7H2O和NaCl均为0.200 g/L;优化后阿特拉津降解菌DNS32发酵生物量比优化前提高了36.6%。结果表明,在阿特拉津降解菌DNS32发酵培养基组分优化方面,响应面法和基于人工神经网络的遗传算法都是可行的,基于人工神经网络的遗传算法具有更好的拟合度和预测准确度。