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关键词： LF精炼   控制与决策   自动化   集成化模型   智能精炼  

摘要： LF精炼能有效控制钢水成分和温度,并且在炼钢–连铸之间起缓冲协调生产节奏的作用.在LF精炼中运用模型进行控制与决策,可以进一步规范精炼操作,提高钢水质量和稳定性,同时结合自动控制,将有力推动智能精炼的发展,实现炼钢流程的优化和效率提升.在钢铁行业智能制造的背景下,LF精炼工艺模型不再局限于单功能模型的建立和部署,开始朝着集成化、自动化和智能化的方向发展,同时其功能也由单一的预测和推荐转变为整体的智能控制和决策.因此,建立集成化模型,规范现场工艺,改善数据质量,同时结合自动化控制和闭环反馈,进一步来实现智能控制模型成为LF控制模型未来研究和应用的重要方向.本文总结了LF精炼控制与决策模型中关于合金化模型、造渣模型、温度模型、吹氩控制模型、钙处理模型等单功能模型以及智能精炼技术的发展与研究现状.系统梳理了不同模型的建模原理和实现功能,展望了未来LF工艺智能控制与决策模型的发展方向,为后续LF智能精炼技术的开发和应用提供参考.

关键词： 水动力理论   富余水深   Huuska   统计学   一元回归  

摘要： 富余水深的合理设置对于不同季节、不同海况的船舶安全航行具有非常重要的意义。本文建立基于水动力理论的船舶富余水深计算模型,使用Huuska方法对船舶下沉量进行计算,得到船舶富余水深的计算公式,分析不同规格船舶富余水深计算值和测量值之间存在误差的原因,提出将统计学应用到船舶富余水深计算中,基于散货船的历史经验数据建立一元回归模型。基于统计学的富余水深计算结果对水动力富余水深计算模型是一个很好的补充,实践中将两者结合将有利于提升富余水深计算准确率。

关键词： 急性心肌梗死   经皮冠状动脉介入治疗   恐动症   影响因素  

摘要： 目的:探讨急性心肌梗死(AMI)患者经皮冠状动脉介入(PCI)术后早期恐动症现状及其影响因素,为改善患者心脏康复现状提供参考。方法:选取PCI术后AMI患者,采用一般资料调查表、心脏病患者运动恐惧量表、医院焦虑抑郁量表、多维度运动自我效能量表和锻炼社会支持量表进行调查,采用单因素分析和多元线性回归分析探讨患者的恐动症影响因素。结果:共纳入112例患者,AMI患者PCI术后恐动症得分为(43.47±3.44)分,98.2%的患者存在高水平恐动症。单因素分析结果显示,工作性质、新型冠状病毒肺炎感染史、既往手术史、运动时间、运动频率和运动强度、纽约心脏病学会(NYHA)心功能分级、左回旋支(LCX)的Proudilit冠状动脉狭窄程度分级对恐动症有显著影响(P<0.05,0.01)。多元线性回归分析结果显示,抑郁、运动自我效能、左心室舒张末期直径、运动强度是影响患者恐动症水平的重要因素(P<0.05,0.01)。结论:医护人员应重视AMI患者PCI术后恐动症的早期评估及干预,促进患者积极参与早期心脏康复。

关键词： 油气成藏   主控因素   砂体结构   保存条件   有利区带   清水河组   准噶尔南缘   石油地质学.  

摘要： 准噶尔盆地深层油气资源丰富,成藏过程复杂,深入认识控藏要素与富集规律具有重要科学及实践意义.以准噶尔盆地南缘高泉构造下组合白垩系清水河组为例,综合利用岩心观察、薄片鉴定、单井相分析、油藏解剖、地层水分析等技术手段,明确了高泉构造清水河组砂体成因、关键控藏要素及有利区带,丰富了复杂构造带沉积-成储-成藏理论认识.分析认为:(1)高泉构造白垩系清水河组砂体为扇三角洲前缘多期水下分流河道砂体叠置而成,砂体储集性能横向变化快,非均质性强.(2)清水河组油气保存条件差异大,高泉构造自燕山期以来为继承性构造,受多期构造运动影响,背斜构造受断裂切割改造严重,在挤压变形强烈的背斜翼部,深浅断层纵向对接,造成背斜构造翼部油气沿断裂调整散失,仅在构造高点富集成藏.(3)清水河组底部砂体物性受沉积期古地貌控制,古地貌相对较高的低凸起,砂体泥质含量低,分选好,物性优;古地貌相对较低的古沟槽沉积区,砂砾岩分选磨圆差,泥质含量高,储集物性差.(4)高泉构造清水河组油气成藏受优质储层及保存条件两大关键要素控制,围绕两大控藏要素,基于三维地震资料,开展古地貌恢复及敏感属性分析,预测高泉构造清水河组优质储层发育区,主要分布于三维工区西南部,呈北西-南东向条带状分布,有利面积约110 km^(2),为该区深层油气勘探提供有效支撑和借鉴.

关键词： 化妆品不良反应   知信行   现况调查   影响因素   甘肃省  

摘要： 了解甘肃省个体消费者及不同机构相关从业人员化妆品不良反应(CAR)监测的知信行(KAP)现状及其影响因素,为甘肃省CAR监测工作提供参考。在甘肃省全省范围内针对个体消费者、医疗机构、化妆品生产经营企业、美容美发机构和消费者协会从业人员进行抽样调查,采用面对面问卷访谈获取CAR监测KAP现状,并采用广义线性模型分析其影响因素,秩和检验用于比较组间差异。共1084名对象被纳入研究。研究对象的KAP水平存在差距,认知、态度和行为中均得分的占比分别为29.52%、65.04%和77.21%,其中认知水平得分最低。广义线性模型的结果显示,KAP的影响因素不同,年龄、民族、文化程度和机构来源是影响认知的因素,性别、民族、高中文化程度和机构来源是影响态度的因素,民族和机构来源是影响行为的因素,KAP的共同影响因素为民族和机构来源。不同机构来源对象的KAP的影响因素也存在差异。CAR监测的KAP水平有待提高,受年龄、民族、文化程度和不同机构来源的影响。提高公众及相关机构从业人员CAR监测的知识水平,对提高公众参与监测积极性,促进CAR监测工作具有重要意义。

关键词： 自然灾害防治工程   盐渍化土壤   土壤特征   影响因素  

摘要： 盐渍化地质土壤的pH值、含盐量等特征会在一定程度上影响以其为基础地质的建筑工程。文章以我国西部地区某自然灾害防治工程为例,对该工程所处地区的盐渍化地质土壤特征进行分析,认为该地区盐渍化土壤pH值随垂向深度的增加而增大;含盐量总体没有明显的分布规律,但土壤均存在明显的表层积盐;C、E、B三处采集点的盐渍化土壤可能对该泥石流自然灾害防治工程的影响最为明显。

关键词： 土的工程分类   中国规范   美国规范   ASTM   试验方法  

摘要： 目前,国际上不同国家主要采用本国规范对土进行工程分类和定名,其存在的较大差异给中国企业开展海外工程建设带来诸多困难。通过详细比较中美有关土工程分类与定名及其试验方法的相关规范,分析了中美规范关于土的工程分类指标、试验方法、粗粒类土和细粒类土的差异性,在此基础上结合工程项目分别采用中美规范对安哥拉某砂土进行定名。结果表明:中美规范进行土的工程分类时采用的指标一致,但测试指标的试验方法存在较大差异;中美规范均根据颗粒粒径将粒组划分为三大类,但各粒组的进一步划分和采用的界限粒径存在较大差异;中美规范均将粗粒类土划分为砾类土和砂类土,但中国规范将其进一步分别划分为5个代号并定名5种不同名称砾(砂)类土,而美国规范则将其进一步划分9个代号并定名20种不同名称砾(砂)类土;中美规范均将细粒类土划分为细粒土和有机土,中国规范将细粒土(有机土)累计划分为12个代号,命名12种不同名称细粒土,而美国规范则将细粒土(有机土)划分为5个代号,命名35种不同名称细粒土;采用中国规范可将安哥拉某砂土定名为粉土质砂,而采用美国规范则将其定名为黏土质砂。研究结果可为中国企业开展海外工程建设提供借鉴。

关键词： 时间序列   直觉模糊   前馈神经网络   自适应   预测  

摘要： 文章针对时间序列预测中存在的高度随机性与不确定性,提出了一种改进递归区间2型直觉模糊神经网络预测模型。首先,借助直觉评估和系统的噪声容忍度,通过区间2型直觉模糊集来增强对不确定性的建模;其次,将每个模糊推理规则激发强度反馈给自身来建立本地内部反馈机制,从而充分挖掘数据之间的内在信息;然后,将改进的密度聚类算法与直觉模糊集触发强度相结合来确定模糊规则,使模型能够自适应地调整结构,从而适应时间序列数据的变化趋势;最后,通过噪声混沌序列、非线性系统辨识,以及高频金融时间序列预测实验,验证了所提方法具有更高的预测精度和泛化性能。

关键词： 改进长短期记忆   风电功率预测   关键因素   预测精度   厂站级规模  

摘要： 风电等新能源具有暂态性、随机性和不确定性等特点,提高风电功率的预测精度对于电力调度和电网安全具有重要的意义。采用改进长短期记忆的神经网络对风电功率预测精度的影响因素进行分析。首先,采用最邻近均值缺失填补法对采集得到的风电数据进行数据预处理。然后,采用单一变量法逐一改变改进长短期记忆模型的输入变量,从而统计输入变量对风电功率预测精度的影响,找到能够影响风电功率预测精度的关键因素,如风速、风向与涡轮机机舱位置之间的角度等。根据筛选出的关键因素,针对包含134台风机场站的输出功率进行预测,在保证预测精度的前提下能够节约40分钟左右的时间。提出的方法能够很好地兼顾训练时间和预测精度,在更大规模甚至地域级的风电功率预测中具有一定的实际应用价值。

关键词： 大坝强震   应急决策   决策支持系统  

摘要： 为提高水库大坝应对强震事件的应急反应能力,减少应急决策的随意性和盲目性,设计并开发一套大坝强震应急决策支持系统。对该系统进行详细的功能需求分析,完成系统整体框架结构的设计,同时对系统的主要功能、系统结构体系、数据库和功能流程等进行深入研究。系统结构的核心包括数据库、模型库、方法库和知识库,采用浏览器/服务器(B/S)架构与客户端/服务器(C/S)架构相结合的模式进行开发,实现了综合信息管理、强震动分析预警、决策支持和应急管理等主要功能。综合信息管理子系统整合了大量有关大坝和地震的信息,为决策提供了丰富的基础数据;强震动分析预警子系统能够实时监测强震信号,对大坝震后可能的危险情况进行预警;决策支持子系统根据预警信息和综合信息,为应急决策提供科学的决策依据;应急管理子系统可以根据决策结果,制定并执行应急响应计划。此外,界面设计简洁直观,易于操作,进一步提升了系统的实用性和用户的使用体验。研究成果可以为大坝强震安全构筑工程安全防护措施外的一道技术防线,有助于降低因大坝强震事件带来的灾害风险,保护水库大坝及下游人民的生命财产安全。