Detection of Oscillations in Process Control Loops From Visual Image Space Using Deep Convolutional Networks

Oscillation detection has been a hot research topic in industries due to the high incidence of oscillation loops and their negative impact on plant profitability.Although numerous automatic detection techniques have been proposed,most of them can only address part of the practical difficulties.An oscillation is heuristically defined as a visually apparent periodic variation.However,manual visual inspection is labor-intensive and prone to missed detection.Convolutional neural networks(CNNs),inspired by animal visual systems,have been raised with powerful feature extraction capabilities.In this work,an exploration of the typical CNN models for visual oscillation detection is performed.Specifically,we tested MobileNet-V1,ShuffleNet-V2,Efficient Net-B0,and GhostNet models,and found that such a visual framework is well-suited for oscillation detection.The feasibility and validity of this framework are verified utilizing extensive numerical and industrial cases.Compared with state-of-theart oscillation detectors,the suggested framework is more straightforward and more robust to noise and mean-nonstationarity.In addition,this framework generalizes well and is capable of handling features that are not present in the training data,such as multiple oscillations and outliers.

Development and Validation of Integrated Nutrient Management Practices of Industrial Processing Varieties: Asterix and Courage in Bangladesh

An experiment was meticulously conducted at the research field of Bangabandhu Sheikh Mujibur Rahman Agricultural University (BSMRAU), Gazipur, Bangladesh, during the 2011-2012 potato growing season to develop integrated crop management practices for the potato seed production of industrial processing varieties Asterix and Courage. Significantly, higher growth and yield parameters were found in the BADC-recommended practice. Later, another experiment was conducted to validate the BADC practice during the 2013-2014 potato growing season in two locations in Bangladesh. Results showed that the production of tuber per hill, tuber weight per hill as well as gross tuber yield per plot, higher proportion of storable seed tubers, and more quality seed potatoes (A-grade and B-grade) seed tubers were found significantly higher in the “BADC developed practice” compared to other treatments. Viral diseases (PLRV and PVY) prevalence was lower in “BADC developed practice”. Moreover, “BADC developed practice” contributed more economic yield by minimizing input cost compared to “Munshiganj advanced farmers’ practice”. Therefore, the “BADC developed practice” was found “superior” regarding yield, quality, and profitability in seed potato production of industrial varieties—Asterix and Courage in Bangladesh.

Industrial Recycling Process of Batteries for EVs

The growing number of decarbonization standards in the transportation sector has resulted in an increase in demand for electric cars.Renewable energy sources have the ability to bring the fossil fuel age to an end.Electrochemical storage devices,particularly lithium-ion batteries,are critical for this transition’s success.This is owing to a combination of favorable characteristics such as high energy density and minimal self-discharge.Given the environmental degradation caused by hazardous wastes and the scarcity of some resources,recycling used lithium-ion batteries has significant economic and practical importance.Many efforts have been undertaken in recent years to recover cathode materials(such as high-value metals like cobalt,nickel,and lithium).Regrettably,the regeneration of lower-value-added anode materials(mostly graphite)has received little attention.However,given the widespread use of carbon-based materials and the higher concentration of lithium in the anode than in the environment,anode recycling has gotten a lot of attention.As a result,this article provides the most recent research progress in the recovery of graphite anode materials from spent lithium ion batteries,analyzing the strengths and weaknesses of various recovery routes such as direct physical recovery,heat treatment recovery,hydrometallurgy recovery,heat treatment-hydrometallurgy recovery,extraction,and electrochemical methods from the perspectives of energy,environment,and economy;additionally,the reuse of recycled anode mats is discussed.Finally,the problems and future possibilities of anode recycling are discussed.To enable the green recycling of wasted lithium ion batteries,a low energy-consuming and ecologically friendly solution should be investigated.

Effective technology for processing industrial volatile organic compounds by the atmospheric pressure microwave plasma torch

In this study,we investigated the abatement of volatile organic compounds(VOCs)by the atmospheric pressure microwave plasma torch(AMPT).To study the treatment efficiency of AMPT,we used the toluene and water-based varnish to simulate VOCs,respectively.By measuring the compounds and contents of the mixture gas before/after the microwave plasma process,we have calculated the treatment efficiency of AMPT.The experimental results show that the treatment efficiency of AMPT for toluene with a concentration of 17.32×10^(4) ppm is up to 60 g/kWh with the removal rate of 86%.For the volatile compounds of water-based varnish,the removal efficiency is up to 97.99%.We have demonstrated the higher potential for VOCs removal of the AMPT process.

Needs and Challenges of Nigeria Petroleum Industry in Assessing Process Safety Cumulative Risk

A cross-sectional exploratory assessment of the needs and challenges of petroleum industry in Nigeria, in assessing process safety cumulative risk for major accidents prevention was investigated. A purposive cum random sampling technique was used in this study, among selected petroleum companies operating in Nigeria. Survey questionnaires were received from 216 participants made up of asset integrity engineers/operators, process safety experts, production safety professionals in the petroleum industry in Nigeria. Data analyses were carried out to cover descriptive and inferential statistics. Overall, the study recognized that assessing process safety cumulative risk is not a simple process due largely to the changing nature of safety critical barriers degradation data. The study result showed four main challenges faced by petroleum industries in Nigeria, in assessing process safety cumulative risk: 1) the study showed that 94% of the respondents agreed that there is limited accessibility to safety critical barriers degradation data (little automation). Also 2) 94% of the respondents accounted for poor knowledge of process safety cumulative risk is and agreed it to be of low rating. The result further showed that 3) 90% of the respondents demonstrated that there are no guidance and procedures in assessing process safety cumulative risk and finally 4) 92% of the respondents reported that there is no real-time risk visualization model/ tool. Addressing these issues and challenges by the petroleum industries in the study area, will lead to successful assessment of process safety cumulative risk, thereby reducing the risk of major accidents.

湖南农产品加工业高质量发展战略研究

湖南农产品加工业实现了持续平稳较快发展,已发展成为湖南省三大万亿产业之一,但加工业依然存在大而不强、产业链不长且不完整等问题,高质量发展面临诸多挑战。为此,应按照全产业链发展思维,以结构调整优化与转型升级为主线,以延链补链强链为目标,构建农产品加工业全产业链“63”一体化发展体系,即大力实施“厚植产业发展基础”“做强产业发展主体”“做大总量做优质量”“做强产业发展支撑”“健全质量保障体系”“提升精准管理服务能力”等六大战略重点,提出“强化组织领导与部门统筹”“强化考核评估与实施监督”“构建协同发展机制”等三大战略保障措施,打造层次分明且功能齐全的现代农产品加工业体系,助力建设全国知名的一流农产品加工业发展高地,加快促进湖南省农产品加工业的高质量发展,为全面推进农业农村现代化、实现乡村振兴提供重要支撑。

中国露天煤矿70年成就回顾及高质量发展架构体系

露天煤矿作为我国煤炭工业的重要组成部分,具有生产能力大、开采成本低、安全条件好等优势,近年来在建设规模、生产总量、开采工艺及技术装备等多方面均取得了跨越式的发展,有力保障了煤炭作为国家能源安全稳定供应的“压舱石”地位。首先回顾了新中国成立后我国露天煤矿70年来的发展历程,将其划分为起步恢复阶段(1949—1979年)、快速发展阶段(1980—1999年)、综合发展阶段(2000—2020年)和智能化初级发展阶段(2021年以后)4个时期;系统总结了每个时期的产量与数量规模、开采理论与技术、开采工艺与装备、资源开发与环境保护方面取得的突出成就。然后,探讨了现阶段露天煤矿发展面临的4个方面的主要问题,包括发展布局不均衡、可持续发展面临瓶颈、关键技术难题需深入攻关、人才短缺培养机制不完善。最后,提出构建以“安全、高效、绿色、低碳、智能”为总体目标的全链条、全周期、全要素露天煤矿高质量发展架构体系,其内涵特征包括以时效边坡理论、开采扰动指数理论、绿色开采理论、生态型开采理论、零碳负碳开采理论、智能化开采理论6种学术思想为理论基础,以灾害安全监测防控、复杂条件协同保障、生态源头减损开采、节能减污清洁利用、数字-自动-智能同建5类技术体系为核心支撑,以透明地质模型动态重构、边坡蠕滑全程精准预测、深大孔低扰动控制爆破、采空区超前探测与处置、粉尘抑制及煤自燃防治等30项关键技术为重点突破,以设计理念先进化、安全保障标准化、建设规模大型化、生产工艺综合化、开采装备智能化、核心制造国产化、矿区生态绿色化、煤炭利用清洁化、组织管理科学化、人才队伍国际化的“十化型”露天矿山为建设任务;同时给出了以规划引领为基础,以科技创新为驱动,以人才培育为保障的露天煤矿高质量发展实现路径。最终为推动我国露天煤矿向持续健康高质量方向发展提供指导。

人工智能在设计产业中的应用及发展

目的对人工智能在设计领域的应用进行梳理与总结,分析当下人工智能对设计流程和设计师的影响,展望未来人工智能对设计行业的影响趋势。方法使用VOSviewer工具和文献计量法对Web of Science数据库中关于“人工智能在设计领域的创新与应用”的文献进行详细的可视化和聚类分析,深入探讨文献中的核心观点和案例。结果基于四个主要聚类(AI+技术应用、AI+设计流程、AI+创意协作、AI+影响反思)来展开讨论。特别关注生成式人工智能(AIGC)技术对设计方法和设计流程的影响,指出生成式人工智能在促进设计创新和提升设计效率方面发挥着至关重要的作用。此外,生成式人工智能对设计师的传统角色及设计原创性提出了新的挑战并重新定义需求。预测未来人工智能将进一步整合进设计流程,促进设计创新,更加关注人工智能的原创性、责任边界问题,探讨人工智能与设计师合作的新模式。结论通过对人工智能在设计领域应用的全面综述,为未来设计创新与人工智能融合提供了有价值的理论参考和发展方向。

图计算体系结构和系统软件关键技术综述

图计算作为分析事物之间关联关系的重要工具,近年来已成为各国政府及公司争夺的关键技术.学术界和工业界在图计算体系结构和系统软件关键技术方面取得了一定进展.然而,现实场景图计算大多具有动态变化、应用需求复杂多样等特征.这给图计算在基础理论、体系架构和系统软件关键技术方面提出了新的需求,同时也带来了新的挑战.为应对这些挑战,科研人员提出了一系列图计算系统或图计算加速器,通过高性能计算、并行计算等技术来优化图计算过程.综述国内外图计算体系结构和系统软件关键技术的研究发展现状,对国内外研究的最新进展进行归纳、比较和分析,并结合国家发展战略和重大应用需求,选取与我国国计民生密切相关的领域,从典型应用分析总结图计算相关技术的行业进展.最后,就未来的技术挑战和研究方向进行展望.

我国绿色化工技术现状与发展建议

化学工业的快速发展,促进了全球的经济增长,提高了人民的生活质量,但随着化工生产过程中化石能源的大量消耗,也带来无法忽视的环境污染和气候变化等问题。中国主动提出“双碳”目标,要求各行各业走绿色高质量发展之路,促进我国化工行业的绿色转型。绿色化工应包括从化工原料、催化剂、反应工程、能源到产品的全产业链和创新链的绿色化,是行业发展的大势所趋。建议加强对绿色化工技术应用基础研究导向性支持,提倡将绿色指标纳入技术先进性评价标准,推动绿色发展理念融入化工产业技术开发与应用全过程,加速我国化工行业通过数字化转型和一体化发展,早日实现更多绿色化工技术革新和行业的可持续发展。

流程工业一体化安全管控探讨

化工、冶金、石化、钢铁、造纸、电力等流程工业是国家经济社会发展的重要支柱,其安全高效生产具有重要的战略意义。流程工业生产过程工艺繁多、流程长、工序关联耦合,从原料到产品涉及诸多物理化学变化、物质转移转化和能量转换转移等多源、多尺度与多时空因素的交互作用,影响生产安全、物效能效与生态环境。如何实现流程工业一体化安全管控,是一个长期存在又不断变化的问题。一体化安全管控困难的本质在于物质流能量流到数字流的映射、数字流到高质量信息流的转化、信息流到控制流的转换等问题。探讨如何突破物质流、能量流到数字流映射过程的数字化鸿沟,突破数字流到高质量信息流转变的数智化壁垒、信息流到控制流转换的数滞化障碍,保障物质流能量流不失控、数字流信息流不失真、控制流不失误,提出了流程工业一体化安全管控的“五流三化三不”新思路,以期为流程工业一体化安全管控提供新的框架体系基础,促进流程工业的可持续发展。

西番莲研究进展

综述西番莲地理分布、产量、营养成分、加工利用、栽培现状及产业发展情况等方面的国内外研究进展,同时提出西番莲产业发展中存在的问题,以期为其进一步开发利用提供参考。

自动化生产线工业机器人的装调工艺仿真

在自动化生产线安装调试工作中,工业机器人的装调费时费力且难以迅速满足生产线工艺要求,提出了使用Process Simulate软件对自动化生产线中的工业机器人进行工艺仿真的解决方案。文章介绍了使用Process Simulate软件对自动化生产线中的工业机器人进行工艺仿真的基本方法和过程,从而实现工业机器人装调效率和自动化生产线生产效率的提高。

茶叶生产装备自动化与智能化技术研究进展与展望

茶产业是我国传统特色优势产业,大数据、物联网、云计算等新一代信息技术与农业的融合促进了茶产业向智能化转型与升级,在茶叶全产业链赋能增效中发挥重要作用。本文在概述了茶产业智能化技术体系的基础上,围绕种植、加工、检测和销售等4方面总结了国内外信息技术在茶产业智能化中应用的研究成果,分析了茶产业实现智能化的关键技术。最后对茶产业智能化未来发展方向进行展望,建议增强茶产业信息技术基础设施建设、加强人机协作智能茶机设备研发、重视茶叶种植加工大模型开发、提升大数据分析助力茶叶销售能力,为更好利用信息技术进行茶产业升级奠定基础。

规模化CCUS-EOR项目技术经济性分析及启示

社会各界对规模化全流程CCUS-EOR项目经济性及其他相关重要问题认识不足,不利于跨行业、跨地区、跨部门项目实施。中国CCUS/CCS项目累积注入二氧化碳量超过1000万t,积累了丰富项目运营经验;基于我国驱油类CCUS产业链技术现状和成熟度分析,认为在鄂尔多斯盆地有序开展规模化全流程CCUS项目技术可行,结合区域油藏地质特点,提出边学习经验、边工程建设、边运行项目、边认识规律、边调整方案的复杂油藏CCUS滚动建设模式;选择陕西榆林—安塞—定边地区煤化工碳源与代表性油藏,开展了基于管道输送的300万吨级CCUS项目方案设计和投资概算;用改进的全流程CCUS项目经济评价模型,分析基准收益率、财税金融政策、碳交易价格、产量不确定性等可控变量对项目经济性的影响,对比若干规模化CCUS项目的临界效益井口碳价,提出统一产业链各环节经济评价基准收益率有助于三跨型CCUS项目合作,实施绿色低息贷款可降低CCUS-EOR项目临界效益油价,采取“后CCUS项目交易、埋存量下限交易、埋存减量绿色补偿”可解决CCUS项目碳交易争议,严格CO_(2)驱油试验选区可进一步改善项目经济性,以上核心产业政策建议有助于推进鄂尔多斯盆地CCUS技术规模化应用。

黑龙江省农产品加工产业发展与现状分析

农产品加工业是农业现代化的标志,但黑龙江省农产品加工产业仍以传统初加工模式为主,精深加工领域发展落后。本文在对黑龙江省农产品加工产业现状、农产品加工产业发展的重要性,及农产品加工产业发展的制约因素等方面开展系统阐述的基础上,提出黑龙江省农产品加工产业良性快速发展的可行性建议,即建设科企互作平台、形成行业发展合力,创新技术更新产品、加强技术装备配套,扭转地域劣势、扬长避短加强宣传,加强平台建设、引领良性循环。

废岩棉处理方法的实验研究

近年来废岩棉的数量越来越多,已成为工业垃圾的处理难题,且目前还没有完善的处理方案,大多数废岩棉没有得到很好的处理,故通过实验研究来获取一种废岩棉的处理方法.观察废岩棉在不同温度下的状态,对燃烧后的废岩棉进行化学成分分析和矿物分析,再对废岩棉燃烧后的体积变化量进行计算.研究结果表明:燃烧后的废岩棉主要成分为CaO、SiO_(2)、Al_(2)O_(3)、MgO和Fe_(2)O_(3),这五种主要成分对环境都是无毒无害的,不会对环境造成污染;燃烧后的废岩棉体积平均减少85.25%;通过观察不同温度下废岩棉燃烧产物的状态和XRD曲线,发现当温度为1100℃时,废岩棉燃烧得较充分,所以在1100℃下燃烧处理废岩棉很好地解决了废岩棉浪费土地资源、污染土地和环境的难题.

过程强化理论与装备研发相结合,提升研究生工程化意识

化学工业作为国民基础支柱产业,其重要性不言而喻,随着国外对诸多技术的垄断控制,国家迫切需要一批能满足国家和企业要求的高质量人才,一方面可以应用相关专业知识解决实际生产问题,另一方面,也要打破国外垄断、突破技术瓶颈,建立拥有自主知识产权的先进化工装备。过程强化理论与技术是化学工业中一个快速发展的重要研究方向,目前已经在诸多领域中得到了广泛应用。而化学反应过程涉及一系列复杂的非线性动力学知识,这就要求学生掌握牢固的理论基础,而另一方面,培养单位也需要瞄准国家重大战略需求开展相关研究生培养工作,例如各种新兴技术的工业化、产业化和市场化等。建设和发展与生产实践相适应的教学内容及课程体系,是教学改革的重要发展方向。本文提出以化工过程强化理论与装备研发相结合的教学理念,形成产教融合的发展模式,助力培养高层次化工人才的工程意识、创新能力和战略思维。

数字孪生技术驱动产业链创新链融合发展的内涵、特征与实现路径

产业链创新链(以下简称“双链”)融合发展是国内国际双循环格局下的必然要求,但链结构差异、网络碎片化、政策非协同等问题影响其流转效率及协同效果。在创新范式转变中,数字孪生技术展现出独特的动态过程映射和实时双向互动能力,为创新管理带来新思路。基于对“双链”内涵、融合现状与数字孪生技术特征、使能作用的系统性梳理,提出以数字孪生技术驱动“双链”融合发展的实现路径,在数字化标准表达与数据融合中实现全过程整合,跨越时间和空间的尺度实现互动与协同。具体来看,数字孪生技术在促进产业链创新链全过程整合与全时空交互中调节“双链”上下游各参与主体在运行机制、认知或目标上的结构性差异,控制产业网络和创新网络在发展过程中的碎片化趋向,转变产业政策与创新政策在设计布局、资源分配上的非协同问题,实现从单点优化范式到“双链”协同范式的重构与升级。然而,数字孪生技术仍存在技术实现、隐私安全、权责管理方面的不足,有待进一步探索和研究。

预训练大语言模型发展对中国数字创意产业的启示

预训练大语言模型与数字创意产业的结合,一方面可以促进预训练大语言模型技术研发和应用,推动自然语言处理相关产业发展,另一方面也可以为数字创意产业提供更高效、精准的解决方案,促进产业数字化转型升级。然而,目前中国预训练大语言模型在数字创意产业的运用主要侧重于文本识别生成和语音生成等领域。为此,通过阐述预训练大语言模型以及中国数字创意产业的发展现状,梳理预训练大语言模型在数字创意产业的应用范畴和商业布局,综合分析作为新质生产力引擎的预训练大语言模型在中国数字创意产业发展中的机遇与挑战,并为中国数字创意产业的发展提出建议。研究发现:融合发展是中国数字创意产业的重要趋势,网络文学、动漫游戏、短视频等细分产业开始发展出完整的产业链条;预训练大语言模型可提升数字创意产业的内容生成效率、丰富艺术创意、拓展数字娱乐形式,也可以加强社交媒体分析监测、提高跨语言应用的效率、辅助科研教育,带来提升数字创意产业的智能化水平、增强用户黏性、数字创意生产者身份多元化等机遇,但同时也面临数据成本、隐私安全、知识产权等问题。提出未来在预训练大语言模型应用于数字创意产业的发展中,重视构建相关监管评估框架和知识产权保护体系,提升多模态技术水平,强化智能算力体系建设,以推动数字创意产业的智能化发展。