基于NB-IoT的应用层数据安全传输机制

NB-IoT(Narrow Band Internet of Things)是基于蜂窝窄带物联网的一种新兴技术,是物联网的一个重要分支。随着NB-IoT终端设备的规模不断增大,物联网安全面临数据泄露、中间人攻击等安全威胁。本论文针对NB-IoT技术的数据安全传输研究,从物联网终端安全和应用服务安全两方面进行分析,结合密码技术给出了NB-IoT系统安全模型,提出了基于物联网应用层数据信源加密传输机制,给出了轻量级身份认证协议和数据加密传输协议,论证了该方案的安全性,通过实验验证了所提方案的可行性和适用性。

炼油厂碳五资源及其应用前景分析

本文介绍了炼油厂碳五的来源、收率和组成等情况 ,并对不同的应用途径的前景进行了分析。

基于IPSO-BP神经网络的WSNs数据融合算法

针对无线传感器网络(WSNs)数据融合算法中反向传播(BP)神经网络存在对初值敏感、收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,提出基于改进粒子群优化BP(IPSO-BP)神经网络的WSNs数据融合算法。首先,用细菌觅食算法的趋化、迁徙算子对粒子群优化(PSO)算法进行改进;然后,用IPSO算法优化BP神经网络的权值和阈值,再引入到WSNs数据融合中,簇成员节点负责采集监测数据,在簇首节点通过优化后的BP神经网络对数据进行特征提取,并将融合结果发送至汇聚节点。仿真结果表明:IPSO-BP算法能有效提高融合精度和收敛速度,减少冗余数据传输,延长网络生命周期。

脱硫系统溶剂再生塔操作波动分析及优化

中原油田石油化工总厂催化裂化装置脱硫系统的乙醇胺再生塔在运行过程中经常出现冲塔现象，不仅使乙醇胺损耗增加，也严重影响干气和液化气的产品质量。通过分析并查找原因，对主要参数进行优化调整，将再生塔塔底的汽返温度控制在115～120℃，液化气重组分体积分数控制在1．5％以下，干气重组分体积分数控制在2％以下，富液闪蒸罐压力控制在0．30MPa左右，乙醇胺过滤量调整到3t／h，经过调整，平稳了脱硫系统的操作，保证了干气和液化气的产品质量，减少了乙醇胺的损耗。

重油催化裂化装置节能优化分析

结合中国石化中原油田分公司石油化工总厂的重油催化裂化装置的实际生产情况,对装置进行了能耗分析,指出装置的节能降耗方向。通过实施节能风机改造、提高空冷利用效率、主风节能系统改造、应用新型保温材料及优化烟机检修方法等措施,使催化裂化装置的能耗降低,节能效果明显,经济效益显著。2015年装置的能耗(以标油计)比2012年下降了15.19 kg/t,其中,电能降低4.28 kg/t,由于蒸汽消耗量下降,蒸汽外输增加了3.80 kg/t。该装置的节能优化对国内其他炼油企业的节能工作具有一定的借鉴意义。

UPC-a新型高效喷嘴的工业应用

介绍UPC a新型高效喷嘴的性能、应用情况。表明UPC a新型高效进料喷嘴可以提高催化裂化装置进料雾化效果 ,有效解决提升管内进料喷嘴上方结焦问题 ,提高装置总液收及经济效益 ,是值得广泛推广的进料喷嘴之一。

液化气脱硫组合工艺在催化装置上的应用

主要阐述了液化气铜片胺法脱硫和碱洗、水洗、砂滤、吸附等脱硫的组合工艺，彻底解决了液化气铜片腐蚀不合格问题。

RFCC反应──再生系统工艺改造

介绍了催化装置反应－再生系统进料喷嘴、终止剂喷嘴位置、沉降器旋风分离器改造及再生器分布管的工艺改造。改造后工艺操作状况良好，轻油收率及总液体收率分别提高了３．７８％及２．２５％，经济效益可观。

改进灰狼群优化算法的环境污染物预测研究

针对传统RBF网络在环境污染物预测中出现的泛化能力弱和准确度低的问题,提出一种组合最近邻聚类算法(NNCA)和改进灰狼群(IGWO)的优化预测算法.首先,针对RBF网络中心参数学习不足,利用最近邻聚类算法(NNCA)调整RBF神经网络的聚类中心参数;其次,针对灰狼群算法寻优能力不足,利用sin函数对参数ɑ进行非线性调整,利用适应度加权系数进行位置调整,得到改进的灰狼群优化算法(IGWO),利用IGWO优化算法进行调整RBF神经网络的权值参数.最后利用NNCA-IGWO-RBF算法对草原环境中的PM10浓度进行预测,验证预测算法的有效性.结果表明,相对于传统的RBF和GWORBF算法,该算法预测误差最小,有更高的精确度和更好的泛化能力,能够为污染物治理提供指导作用.

基于多引擎并发的密码服务软件架构

密码服务软件为安全应用系统提供随机数、对称加密、非对称加密、数字签名验签、摘要运算、消息验证码运算等密码服务。高性能并发是密码服务软件要解决的关键问题,本文针对这一问题,利用多线程并发、无锁队列、多包处理机制对比研究,提出了一种基于多引擎并行处理的软件架构。实验结果表明多引擎并行处理的架构设计可以大幅度提高密码服务软件的数据处理性能。

基于IRBF的草原环境污染物预测模型

综合考虑传统RBF模型在污染物预测中容易出现参数学习不足、泛化能力低下等问题,构建基于IRBF网络的草原环境污染物预测模型。利用均值思想,通过最近邻聚类之后每个类的平均值作为新的聚类中心,对中心参数进行改进,利用共轭梯度下降法优化RBF网络的权值参数。实验结果表明,IRBF网络模型相比传统的RBF和BP网络模型,预测误差得到大幅度降低,在检测性能上有明显提高,对神经网络应用于草原污染物预测进行了有效探索。

基于改进蚁群算法的边缘计算迁移策略

边缘计算作为云计算的补充,现已经被广泛应用于物联网中以解决一些实际问题。为了减少边缘设备中任务执行的时间,平衡边缘设备的负载,针对物联网场景下的边缘设备提出了一种任务迁移策略,旨在为边缘设备中的任务寻找合适的迁移目的地。根据提出的任务迁移模型改进蚁群算法,并利用改进的蚁群算法求解相关问题,获得最优的任务迁移结果。实验结果表明,改进后的蚁群算法能够有效地降低时延,降低边缘设备的负载。

提高空压机打气量的有效途径

针对影响空压机打气量的诸因素进行分析 。