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1.
煤炭企业信息化成功之路   总被引:1,自引:0,他引:1  
首先根据有关资料分析了中国企业信息化建设的状况,根据实际开发经验总结了煤炭企业信息化过程中存在的问题,提出煤炭行业信息化建设的对策,对煤炭行业建设企业管理信息系统具有很实际的参考意义.  相似文献   
2.
光滑型算法已经成功地用来求解各种优化问题. 基于一类新的光滑函数族, 提出了一个带有混合线搜 索的光滑型算法求解非线性互补问题. 在适当的条件下, 证明了算法是适定的, 且保持全局 收敛性和局部超线性收敛性. 最后对提出的算法进行了数值计算. 数值结果显示出该算法的有效性.  相似文献   
3.
针对煤炭投资项目的生态环境效益无法全面动态衡量的问题,基于全寿命周期理论(LCA)将煤炭项目生态全寿命周期(ELCA)分为四个阶段.并据此建立煤炭项目环境成本效益评价(ECBA)的系统动力学模型,运用Vensim仿真软件分析生态折现率对煤炭项目环境效果的影响特点.通过第1次仿真分析适合于煤炭建设项目特点的生态折现率取值范围,得出煤炭项目的(ECBA)不适合采用项目经济评价的基准收益率的结论.通过第2次仿真得出不同矿井类型(不同规模和服务年限)的生态折现率取值范围和取值特点.据此可以根据煤炭不同井型合理选择生态折现率,为煤炭投资项目生态环境效益评估提供有价值的参考.  相似文献   
4.
针对国内救生舱环境监控系统研究的不足,提出一种矿用可移动救生舱环境监控系统方案.采用融合WIFI与MESH网络相结合的无线通信技术,在矿难发生时,对救生舱内、外环境参数及巷道内一定范围的环境参数(瓦斯浓度、粉尘、煤尘、氧气质量分数、环境温度等)进行监测.硬件设计主要包括井下救生舱监控设计、链路路由器及传感器分布.用传感器网络坍塌边缘测定算法来监测巷道内的坍塌边界,以便地面指挥中心制定营救方案.研究结果表明:设计基本满足矿用可移动救生舱环境监控要求.  相似文献   
5.
选煤厂转运点除尘方案模拟优化设计   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了对选煤厂皮带转运点粉尘污染提出有效治理措施,需要对除尘设计方案进行优化设计。以准能公司选煤厂为例,对其生产工艺系统和转运点污染机理进行了分析。基于此,提出了两种可行的转运点粉尘治理方案。采用气固两相流理论和数值模拟相结合的方法,分析了两种除尘方式的控尘机理,比较了两种除尘方式的除尘效果。结果表明:单独设置导料槽的除尘方式无法消除转运点落料产生的正压,因而不能抑制转运点处的粉尘逸出;若配合适当型号的除尘器,可在转运点处产生合理负压,可有效地控制转运点处的粉尘逸出。根据该研究结论,选择了优化除尘方案,为选煤厂的粉尘治理提供了理论和实践指导依据。  相似文献   
6.
工程造价管理贯穿于整个基本建设过程,并发生在不同单位,但设计单位是控制工程造价的关键,本文分四个方面论述了设计单位控制工程造价的途径。  相似文献   
7.
当今世界,信息安全技术愈来愈受到人们的关注.高效率地研究和开发智能化信息安全系统是软件工程师所需要的.而UML作为可视化建模语言,能很好地用于软件开发的全过程.以网络攻击智能化分析检测与防御反击系统为例,说明了UML在智能化信息安全技术中的应用.  相似文献   
8.
为解决地下工程围岩稳定性评价问题,综合运用AHP和可拓学理论,建立多层次多指标的地下工程围岩稳定性综合评价模型,得出安全等级标准及指标量值.运用AHP确定指标的权重系数,并依据可拓学理论构造经典物元、节域物元和关联函数,建立地下工程围岩的AHP-可拓学预测模型,依据特征值逐一确定30个待识别物元稳定性级别.计算结果表明,理论上适宜依据工程围岩稳定性的各层次指标的权重值和级别特征值,作为评价安全等级标准,对来自同一工程的样本稳定性识别较好,与突变级数法及逼近理想解排序法结果相吻合,该方法可用于地下工程围岩稳定性识别.  相似文献   
9.
针对露天矿燃油消耗问题,利用粒子群优化算法对BP网络的权值和偏置进行优化,建立了基于粒子群优化BP神经网络的露天矿卡车油耗量预测网络模型.该方法使用由PSO优化的BP模型来拟合影响露天矿卡车油耗众多因素与油耗值之间的复杂关系.仿真结果表明:模型具有预测精度高、稳定性好等特点,适用于露天矿卡车油耗的预测,在露天矿燃油消耗预测中具一定的实用价值.  相似文献   
10.
为准确预测未来中国煤炭需求总量;首先确定我国煤炭需求量的7个主要影响因子,将集成学习算法以及支持向量回归算法应用到中国煤炭需求量预测中,借助多元宇宙算法优化支持向量回归机中关键参数,构造基于MVO-SVR-AdaBoost的中国煤炭需求量预测模型;将1980-2017年历史数据带入模型.结果表明:建立的煤炭需求量预测模型适配度高达0.9791,平均绝对误差仅为4.2928%.基于历史数据,确定各因子年均增长率的可能波动边界值,在GDP低、中、高速增长的情况下随机组合分别带入模型得到2018-2020年中国煤炭需求量的可能数值区间.  相似文献   
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