燃煤锅炉脱硫工艺综述及电石渣液脱硫应用

介绍了国内常见的几种燃煤烟气脱硫工艺,选择其中一种即电石渣液脱硫工艺进行工程应用,分析了该工艺的基本原理和运行中的一些问题,对燃煤锅炉烟气脱硫的实际应用具有指导意义。     

电石渣脱硫废水处理技术探讨

针对某化工厂湿法烟气脱硫废水处理系统工程的调试及运行实践,分析了电石渣-石膏湿法烟气脱硫废水特点、处理工艺流程及调试运行参数,探讨了废水处理系统合理化运行规律,为火电厂脱硫废水处理系统运行优化提供参考。     

对于电石法聚氯乙烯装置技术进步前景的研究

简要介绍了电石法聚氯乙烯装置的发展历程,总结了近几年关于电石法聚氯乙烯装置的技术进步,并在混合气脱水技术,聚氯乙烯悬浮聚合回收以及无汞触媒等方面分析了电石法聚氯乙烯装置技术进步的前景。     

电石炉烟气综合治理

本文是针对全密闭电石炉生产过程中产生炉气的净化和利用。选用炉气直燃方案,最后整个烟气系统通过袋式除尘器处理后达到国家允许排放标准。     

套筒对烧窑新型燃烧室内电石尾气的燃烧特性

通过建立流动、燃烧和辐射换热三维耦合数学模型，研究电石尾气在套筒对烧窑新型燃烧室内的燃烧特性，并考察过量空气系数对燃烧情况的影响.结果表明，电石尾气燃烧产生的烟气受到挡火墙的阻挡，形成强烈的漩涡，火焰高温区出现在挡火墙的内侧.随着过量空气系数的增加，燃料燃烧率逐渐变大，但即使过量空气系数增大至1.3，燃烧室出口仍有CO剩余，即少量燃料会随烟气流动到窑膛内燃尽.随着过量空气系数的增加，燃烧室出口平均温度先上升后下降.     

基于电石渣浆中乙炔气回收利用技术探讨

根据电石湿法生产聚氯乙烯技术,按照环保技术要求和产业升级换代、吃干榨尽的可持续发展的循环经济思路,对湿法电石制乙炔电石渣浆中乙炔气的回收利用技术进行了探讨。     

电石炉烟气除尘与余热锅炉计算机控制系统

介绍了由工控机、PLC、变频器组成的电石炉烟气除尘及余热锅炉计算机控制系统,余热锅炉的汽包水位是一个较难控制的对象,由于其动态特性和扰动的存在,采用Fuzzy-PID控制来解决这个问题是一个较好的方法,在实际应用中已取得满意的效果.     

浅谈干式电石反应器的设计与研究

目前在PVC生产行业中,电石法生产工艺占据了主要的部分,做为电石法生产的主要大型设备——干式电石反应器,不仅在结构、材料上有特殊的设计选型,而且在运行过程中也有很多特点,使得电石法PVC的生产更加的趋于完善,本文将通过干式电石反应器的内部结构,对该设备进行全面的技术介绍,而且针对其中一些重要的环节进行简单的论证阐述。     

电石炉气法合成乙二醇的发展前景

新疆天业为解决电石炉气处理的世界难题,2011年新疆天业实施了"电石炉气制高纯一氧化碳和氢气工业化技术开发与集成"项目,利用电石炉尾气变压吸附提纯CO装置和变压吸附制氢装置已连续稳定运行,产品气CO规模为6000Nm3/h(纯度99%),H2为16000Nm3/h(纯度99.8%)。实现世界上首套利用变压吸附技术从电石炉尾气中提纯CO的大型工业化装置。该技术的工业化应用,为电石行业开创了低碳生产、高效创收的新途径。该装置作为新疆天业电石炉尾气合成20万吨/年BDO(一期3万吨/年)25万吨/年乙二醇(一期5万吨/年)项目的一部分,也为国内合成气制乙二醇技术发展提供了新思路。     

电石清洁生产及节能减排技术的应用

通过对企业清洁生产和节能减排方面技术的梳理,归纳总结引领电石行业发展的关键技术,并展望电石行业未来发展可能的方向。     

磷化氢在改性活性炭纤维上的吸附等温过程

为净化密闭电石炉尾气,采用浸渍法制备CoCl2改性活性炭纤维(ACF)吸附剂,通过容积法测试浸渍液浓度对PH3饱和吸附量的影响,研究不同温度下PH3气体在改性ACF上的等温吸附行为。研究结果表明:浸渍液浓度最佳值为0.2mol/L,此改性ACF对PH3的饱和吸附量为19.674mg/g;PH3在CoCl2改性ACF上的吸附量随温度升高而迅速降低,在298,313和328K时PH3的饱和吸附量分别为19.674,13.537和11.087mg/g;Freundlich吸附等温方程较好地模拟了PH3在改性ACF上的等温吸附;PH3气体在改性ACF上的等量吸附热随吸附量的增大而减小,表明改性ACF吸附剂表面能量的不均匀性;吸附热在16～24kJ/mol范围内,过程为物理吸附,有利于密闭电石炉尾气的净化。     

基于多图学习的情感图像检索研究

构建了一个统一的多图学习框架,来验证在不同类别情感图像中,使用不同级别特征在情感图像检索上的性能表现。首先,提取每个图像在不同层级上的共有特征,其中,从元素级别提取的一般特征作为底层特征;可解释的属性特征作为中层特征;而情感图像的语义感念描述作为高层特征。其次,为每种类型的特征构建一个图模型来验证情感图像检索的性能。最后,将多个图模型合并在一个规范化的框架内来学习每个图模型的优化权重。通过在5个不同数据集上得到的实验结果验证了所提方法的有效性。     

基于瓶颈特征的藏语拉萨话连续语音识别研究

基于从深度神经网络提取的瓶颈特征具有语音长时相关性和紧凑表示的特点, 将瓶颈特征及其与MFCC的复合特征用于藏语连续语音识别任务中, 可以代替传统的MFCC特征进行GMM-HMM声学建模。在藏语拉萨话连续语音识别任务中的实验表明, 瓶颈特征的复合特征取得比深度神经网络后验特征和单瓶颈特征更好的识别表现。     

TCP/IP Feature Reduction in Intrusion Detection

Due to the amount of data that an IDS needs to examine is very large, it is necessary to reduce the audit features and neglect the redundant features. Therefore, we investigated the performance to reduce TCP/IP features based on the decision tree rule-based statistical method（DTRS）. Its main idea is to create n decision trees in n data subsets, extract the rules, work out the relatively important features in accordance with the frequency of use of different features and demonstrate the performance of reduced features better than primary features by experimental resuits.     

基于子图特征的科学家合作网络链路预测

提出了多种基于子图结构特征的新特征,构建了基于节点重要性、基于节点共同邻居、基于边共同邻居、基于邻居子图和基于边子图五类特征,并将这五类特征中的多种特征分别作为特征输入,运用机器学习的方法,实现科学家合作网未来合作关系的预测。研究中发现,基于边子图特征的链路预测准确率最好。此外,研究中运用基于模型的特征排序和最大信息系数特征选择方法分析类内特征的影响力以及相互关系,通过机器学习算法的分类模型进行链路预测。该方法能够有效地揭示网络类内特征在预测中的重要性和相关性,有利于发现影响力大的特征和冗余特征。     

医学期刊栏目设置现况分析

用统计方法,对１９９４年－１９９６年的２７种中华医学系列杂志的栏目设置进行现状况分析,结果是２７种期刊中设栏目数量多３５个,最少１１个,相差３．１８倍;平均每期使用栏目数最多１１．３９个,最小５．７２个,相差１．９９倍,平均８．１６个;设固定栏目数量多９个,最少３个,相差３．０倍,平均５．８５个;可设变栏目数最多２８个,最少６个,相差４．６７倍,平均１７．０４个。栏目平均使用率大于５０％的期刊有６     

A Feature Selection Method for Prediction Essential Protein

Essential proteins are vital to the survival of a cell. There are various features related to the essentiality of proteins, such as biological and topological features. Many computational methods have been developed to identify essential proteins by using these features. However, it is still a big challenge to design an effective method that is able to select suitable features and integrate them to predict essential proteins. In this work, we first collect 26 features, and use SVM-RFE to select some of them to create a feature space for predicting essential proteins, and then remove the features that share the biological meaning with other features in the feature space according to their Pearson Correlation Coefficients(PCC). The experiments are carried out on S. cerevisiae data. Six features are determined as the best subset of features. To assess the prediction performance of our method, we further compare it with some machine learning methods, such as SVM, Naive Bayes, Bayes Network, and NBTree when inputting the different number of features. The results show that those methods using the 6 features outperform that using other features, which confirms the effectiveness of our feature selection method for essential protein prediction.     

从大型企业的信息需求探讨信息服务

分析了大型企业的经济特点，信息需求特点以及信息服务发展的特点，并针对这些特点探讨了为企业提供信息服务的方法。     

基于CAD的产品装配特征多层映射数学模型

用数学方法描述了产品设计特征和装配特征信息，应用集合论在特征信息描述的基础上，探讨了特征映射机理，通过多层特征映射，建立了产品从设计域以装配城的特征映射数学模型，为并行工程中多域特征映射理论的研究奠定了基础。     

融合多维时空特征的交通流量预测模型

为了精准预测交通流量,充分提取交通流中复杂的线性和非线性特征及其依赖关系,提出了融合多维时空特征的CLABEK模型。其中,由Conv-LSTM、BiLSTM和Dense神经网络分别提取时空特征、周期特征和额外特征(节假日、天气状况以及温度等),并通过将上述模型融合从而全面获取交通流的非线性特征;由卡尔曼滤波提取交通流的线性特征。在公开数据集上的对比实验证明,CLABEK模型在短期交通流预测任务上表现出最好的预测效果。