低浓度含氧煤层气净化控制系统设计

低浓度含氧煤层气直接含氧液化精馏制液化天然气(LNG),在充分利用低浓度煤层气的同时又避免了煤矿瓦斯气直接排放造成的大气污染。首先,分析了含氧煤层气制LNG工艺中净化工段的工艺流程,结合工艺要求设计了可靠的控制系统。然后,根据低浓度含氧煤层气净化控制的工艺要求和系统规模,构建了分布式控制系统(DCS)的总体架构。在此基础上进行了硬件系统功能的选型及配置,以及对DCS软件的组态设计。最后,实现了DCS在工程实例中的一体化应用。该系统的应用提高了生产效率和产品质量,为工艺流程的稳定运行提供了安全保障。

瓦斯蓄热氧化井筒加热系统智能化研究

针对瓦斯蓄热氧化井筒加热系统存在的智能化水平落后于实际生产需求,影响生产效率和生产安全的问题,在原瓦斯蓄热氧化井筒加热控制系统初步具备远程控制的基础上,开展了智能化相关研究。介绍了瓦斯蓄热氧化井筒加热系统的工艺单元结构,重点分析了系统监控远程化、调控智能化、故障诊断智能化等方面的研究。某煤矿瓦斯蓄热氧化井筒加热系统智能化改造的应用案例表明:改造后的系统实现了远程监测及控制、故障智能化诊断及智能化调控功能,提高了装置运行安全性和经济性。

煤矿风排瓦斯氧化利用技术探讨研究

介绍了煤矿风排瓦斯氧化利用技术中的辅助燃料技术和主燃料技术,以煤矿风排瓦斯的甲烷为原料的主燃料技术比辅助燃料技术更具优势和实际应用前景。分析了主燃料技术中的热逆流氧化技术和逆流催化氧化技术的研究现状和技术特点,阐述了单床立式、两床立式、旋转式以及多床式等多种结构的热逆流氧化装置的工作原理及技术特点,可为工程应用提供技术参考。

煤矿井筒防冻瓦斯-空气掺混技术研究

为降低抽采瓦斯中甲烷浓度,需要将瓦斯与空气掺混。针对冬季抽采瓦斯与冷空气直接掺混,会析出大量冷凝水,造成管道冻堵的问题,通过分析井筒防冻瓦斯-空气掺混技术进展,进行了两级掺混技术设计。实际应用案例表明:两级掺混技术可有效脱除瓦斯气中的液态水,降低瓦斯气露点温度,提高后端瓦斯利用设备的效率及系统运行安全性。

多床式瓦斯热逆流氧化装置陶瓷床设计方法及关键参数研究

针对多床式热逆流氧化装置陶瓷床的设计难题,基于蓄热式换热器的设计计算方法,形成了一套多床式热逆流氧化装置陶瓷床的设计计算方法,研究了燃烧室温度、进气甲烷浓度下限值和进气流速3个关键参数的影响。陶瓷床所需蓄热体体积随燃烧室温度设定值的升高和进气甲烷浓度下限值的降低而升高。随进气流速增加,所需蓄热体体积逐渐减少,但蓄热体的高度线性增加。综合考虑投资及运行成本确定了一组设计参数,即燃烧室温度设定为900℃,进气甲烷浓度下限值设定为0.25%,进气流速设定为2 m/s。经设计计算,原料气处理量为10万m^(3)/h的五床式热逆流氧化装置,5个陶瓷床共需要使用蓄热体97.75 m^(3),蓄热体高度为1.85 m。

海鲜菇对虾滑制品品质特性的影响

为研发出最佳的海鲜菇虾滑配方,根据海鲜菇虾滑制作的主要原料,以色差、质构、感官评分作为品质指标,探讨不同颗粒度、不同海鲜菇、淀粉、蛋清添加量对海鲜菇虾糜凝胶、虾滑的影响,制作出品质优良的海鲜菇虾滑。结果表明:匀浆颗粒的海鲜菇和虾滑可以较好融合,其虾滑白度较高;海鲜菇添加量为7%,虾糜凝胶及虾滑的a*值、凝胶强度、破裂力等达到最大值;淀粉添加量为5%,虾滑白度达到最大值,淀粉添加量过多有明显粉感,感官评分骤降;蛋清添加量为3%,虾滑白度、a*、凝胶强度均达到最大。正交试验优化得到最佳的海鲜菇虾滑配方为:7%海鲜菇匀浆、7.5%淀粉、3%蛋清。经营养成分分析,相比未添加海鲜菇的虾滑,此配方下海鲜菇虾滑的还原糖、膳食纤维、钠含量得到了显著提升(P<0.05)。

“诸病通用药”的体例构建及辨治模式探析

《本草经集注》序录中的“诸病通用药”以其独特的“病-药”纲目体例及其临床实用性,受到医家追捧推崇,而被后世本草学著作和方书收录及发挥,为“专病专方”“专病专药”的研究与发展奠定了基础。陶弘景以《神农本草经》之“大病之主”为基础框架,以《伤寒杂病论》之方药为参考,以自身及他医用药经验为扩充创建了“诸病通用药”体例,将当时具有代表性的病症与药物主治之长进行联系、归纳和总结,创建了“病-药”纲目体例。“诸病通用药”体例的构建开辟了“专病专方”“专病专药”的先河,为临床辨治提供新的组方思路。

基于物联网的机场区域大气污染监控系统设计

针对航空器尾气对民用机场及其周边区域大气环境的影响,基于物联网(IoT)和全球定位系统(GPS)技术,设计了大气污染监控系统。首先,论述了大气污染监控系统从监控终端、区域中心到管理中心的系统总体架构。其次,对大气污染监控系统的硬件系统设计、组成和配置作了详细阐述。再次,梳理了大气污染监控系统数据采集和传输流程。最后,针对西南地区某大型枢纽机场及其周边的监测点位类型设置和选址进行了规划。该系统通过对常见大气污染物的连续、实时监控,自动标记污染物具体位置和浓度,可移动性强,较传统的大气污染监测更具优势。该系统可掌握机场和周边区域大气污染物排放数据,为大气污染物治理提供数据支持。

玉磨铁路新平隧道突涌致灾机理及措施响应研究

为查明玉磨铁路新平隧道突涌的致灾机制,结合隧道现场灾害特征,基于地形地貌、地层岩性、地质构造、水文地质、气候条件、施工措施等因素,探讨了突涌的致灾机理,归纳总结了隧道突涌的致灾类型,提出了相应的灾害防控措施。软岩隧道强度低、变形大,设计围岩级别与揭示不匹配等因素对隧道灾变的发生至关重要,特殊的构造环境及地下水等因素助推了灾变的发生;依据致灾成因,将该隧道致灾类型分为:构造-岩性-富水-施工措施,构造-岩性-弱水-施工措施,岩性-富水-施工措施等3种类型,并提出了相应的防治措施;施工过程中,需明确可能致灾的几类因素,加强超前地质预报、监控量测、开挖揭示比对等工作,掌控灾害源的发展及规模,动态调整隧道致灾的类型,针对性地采取防控措施,确保隧道施工安全。

填埋场内重金属总量及其形态分布对迁移性的影响

以杭州市天子岭填埋场为例,对不同深度填埋层中的重金属总量、重金属迁移率和重金属形态分布进行了研究.结果表明,尽管填埋层中的重金属总量是土壤背景值的数十倍,超出土壤环境质量标准,但是重金属的迁移率却很低.另外,重金属迁移率与可交换态含量相关;Cd,Cu,Pb,Cr,Ni和Zn在填埋层中均以残渣态为主,填埋场中重金属都得到了有效固定,迁移性很差;各元素的易还原态与难还原态是重金属除残渣态之外主要的结合态(除Cr),铁锰氧化物循环是控制填埋场中重金属转化行为的主要机制之一;Cu的酸可溶态与易还原态具有较好的相关性,说明Cu这两种形态的转化行为相似.

多Agent系统合作与协调机制研究综述

多Agent间的合作和协调机制是多Agent系统理论的核心问题之一。本文按照协调在合作过程中发生的位置进行分类讨论,结合实例阐述了经典的多Agent系统合作与协调机制的主要原理、适用范围,旨在分析总结现有的多Agent合作和协调机制,为未来的开放、异构、动态环境下多Agent合作与协调机制的发展趋势和进一步研究的方向提供参考。

一种基于语义距离的Web评论SVM情感分类方法

情感倾向分析本质上可以看作是一个情感极性分类问题。在海量数据处理的大背景下,为了提高文本情感判断的准确率,提出了一种结合潜在语义分析LSA(Latent Semantic Analysis)和支持向量机SVM(Supported Vector Machine)的文本褒贬情感倾向分类方法。从语义的角度利用潜在语义分析方法建立"词-文档"的语义距离向量空间模型,然后使用具有良好分类精度和泛化能力的支持向量机进行情感分类。实验结果表明,该方法在句子简短、情感倾向比较明显的Web评论中的准确率较传统的SVM方法有了一定的提高,在测试集上的分类准确率接近88%。

填埋场酸可挥发硫测定及对重金属迁移性的影响

酸可挥发硫(AVS)对于控制重金属在沉积物-间隙水中的分配和重金属的生物可利用性及迁移性有重要意义。填埋场环境与海洋底泥中相似,因此参考沉积物中AVS和SEM的测定方法来研究填埋垃圾中重金属的迁移性。测定了填埋垃圾AVS的最佳反应条件,并在该条件下测定了杭州天子岭垃圾处理处置总场不同填埋深度垃圾的AVS与同步浸提金属(SEM),发现AVS随着填埋深度的增加而增加,但是n(SEM) n(AVS)远远大于1,为25～45,说明填埋场中AVS不是重金属的主要结合相,AVS不是影响填埋场中重金属迁移性的主要因素。

基于后悔值的多Agent冲突博弈强化学习模型

对于冲突博弈,研究了一种理性保守的行为选择方法,即最小化最坏情况下Agent的后悔值.在该方法下,Agent当前的行为策略在未来可能造成的损失最小,并且在没有任何其他Agent信息的条件下,能够得到Nash均衡混合策略.基于后悔值提出了多Agent复杂环境下冲突博弈的强化学习模型以及算法实现.该模型中通过引入交叉熵距离建立信念更新过程,进一步优化了冲突博弈时的行为选择策略.基于Markov重复博弈模型验证了算法的收敛性,分析了信念与最优策略的关系.此外,与MMDP(multi-agent markov decision process)下Q学习扩展算法相比,该算法在很大程度上减少了冲突发生的次数,增强了Agent行为的协调性,并且提高了系统的性能,有利于维持系统的稳定.

基于神经网络的Agent个性化行为选择

在基于效用的行为选择模型基础上对多Agent系统中个性建模问题进行研究。利用人工神经网络能够学习到人类难以理解的目标函数的特点,结合心理学中个性的五因素模型建立Agent个性神经网络,通过不同参数反映个性对效用变化的影响方式,具有更强的个性表征能力。设计梯度下降的学习算法训练Agent相应的个性神经网络。实验验证了该模型刻画Agent个性的有效性。

一种基于Q学习的分布式多任务流调度算法

近来实时动态任务分配机制得到越来越多的研究.考虑多任务流并存时的任务分配问题,提出基于Q学习的分布式多任务流调度算法,不仅能适应自身任务流的到达过程,还充分兼顾其他任务流的到达及分配的影响,从而使得整个系统长期期望回报最大.分布式特性使得算法适用于开放的,局部可见的多Agent系统;强化学习的采用使得任务分配决策自适应系统环境隐藏的不确定性.实验表明此算法具有较高的任务吞吐量和任务完成效率.

混合多Agent环境下动态策略强化学习算法

机器学习在多Agent系统的协作和行为决策中得到广泛关注和深入研究.分析基于均衡解和最佳响应的学习算法,提出了两个混合多Agent环境下动态策略的强化学习算法.该算法不仅能适应系统中其他Agent的行为策略和变化,而且能利用过去的行为历史制定更为准确的时间相关的行为策略.基于两个知名零和博弈,验证了该算法的收敛性和理性,在与最佳响应Agent的重复博弈中能获得更高的收益.

巨菌草高温发酵产沼气的初步研究

巨菌草是一种光合作用效率很高的能源植物,用来发酵产沼气潜力很大。该研究以巨菌草为发酵底物,从菌群富集、堆沤预处理和发酵过程对其进行了高温发酵产沼气的初步研究。共富集得到了4个高温发酵巨菌草产沼气菌群,其中从牛瘤胃内容物中富集得到的4号菌群产气效率最高,15d的积累产沼气量达到了373.1 mL/g TS。实验结果表明:利用沼液对巨菌草进行堆沤处理效果较好,15d的积累产沼气量为406.5 mL/g TS;接种量为64%时产气持续性好,15d积累产沼气量可达442.6 mL/g TS;最佳起始碳氮比为21.5;添加氯化铵的巨菌草发酵启动早于添加尿素的发酵1～2d。该文为规模化利用巨菌草高温发酵产沼气提供了参考。

小区开放对周边道路通行能力影响的定量分析

针对小区开放对周边道路通行的影响,通过层次分析、仿真模拟、灰色关联等方法,分别构建了模糊综合评价、道路通行能力仿真、小区开放效果对比等模型,运用Loca Space Viewer、MATLAB等软件编程求解,研究得出所调研小区的评价结果为"良",所构造小区开放后道路通行能力提高率为37.84%、实际小区内部岔口数和外围出口数对开放后道路通行能力提高的影响程度大等结论。

基于决策论的Agent个性化行为选择

Agent不同的主观态度对行为策略的偏好具有重要影响,但Agent的个性化态度难于在量化或符号化的数值决策模型中体现。该文参照定性决策理论,在现有效用最大化决策模型基础上,利用不同决策原则模拟不同Agent个性,得到符合Agent个性的行为策略。Agent的决策结果反映了其不同个性特征,个性化使Agent的行为呈现多样化,有利于Agent社会模型的建立。