钢铁智能制造背景下物质流和能量流协同方法

钢铁企业面临库存增加、产能过剩、盈利艰难等问题,迫切需要通过绿色化和智能化的发展来应对当前的严峻形势.基于钢铁企业制造流程特点,通过分析企业以铁素流为核心的物质流和相应能量流网络特征,针对企业现有信息化系统在物质流和能量流协同方面存在的问题,提出钢铁制造过程的物质流和能量流的协同方法,明确物质流和能量流的耦合应从钢铁制造的单元工位设备与整体流程网络两个层面进行规划、设计和实施,并且指出可从完善信息监控、进行计划协同和调度协同三个方面来实现协同优化.构想基于现有信息系统架构,通过增加相应企业资源计划系统、制造执行系统、能源管理系统等信息系统的功能,以及建立物质流和能量流协同优化信息子系统的方式,以钢铁制造过程的物质流和能量流相关信息的数字化及模型化为支撑,实现制造流程的物质流和能量流协同优化,达成生产优化、资源优化和能源优化的效果.     

国内电子废弃物处理和法规的现状及建言

文章从电子废弃物处理方式与法规两方面,论述了我国电子废弃物出理的现状.进一步分析存在的问题及其原因,并在此基础上从电子废弃物的回收方面提出了建言.     

黑龙江省区域经济协调发展的对策研究

黑龙江省区域经济发展在以市场为导向的条件下,形成了以资源优势、产业结构、地理环境为特征的区域经济格局。但是,区域经济差距扩大;中心城市地区贡献率下降;非国有经济在各地区中发展不均衡。在黑龙江省区域经济协调发展中,除了注重现有的经济支柱产业之外,还要注意新的经济增长点,更好地以点带面促进区域经济的协调发展。大力调整经济结构;以大城市为依托的经济增长点和丰富的资源为基础;大力发展粮食主产与积极发展多种经营;加大非国有经济在各地区中的发展力度;发挥各地区旅游资源的优势,将旅游业培养成新的经济增长点。     

甘肃省两当县东河地区金矿成矿条件及矿化特征

通过对东河地区地质及区域成矿条件分析,认为与区域性断裂平行的层间断裂及其次级断裂,是区内主要控矿、容矿构造。中上志留统舟曲岩组上岩段（S2＋3z^3）是金矿化产出的主要层位,区内脉体是主要的控矿因素。从而得出地层、构造及热液三位一体控制东河地区金矿的产出,总结找矿标志。     

粗锑氧的真空预处理新工艺

采用真空碳热还原和真空蒸发的方法对粗锑氧进行真空预处理,考察温度、恒温时间、空气流速和还原剂用量对锑与铅和砷分离效果的影响。结果表明:一次处理控制温度600℃,气体流速400 mL/min,还原剂用量2%的条件下处理40 min,粗锑氧的蒸发率为88.9%,一次冷凝物(Sb_2O_3和As_2O_3的混合物)中铅含量为0.61%;控制温度380℃,体系压力40 Pa条件下,对一次冷凝物再处理90 min,二次蒸余物(Sb_2O_3)中砷含量降至0.87%。     

粘度模型对U型封闭腔内Al_2O_3-水纳米流体自然对流的影响

采用四种不同的粘度模型计算纳米流体粘度,对二维U型封闭腔内Al_2O_3-水纳米流体的自然对流换热进行数值模拟,研究分析了不同粘度模型、瑞利数Ra和纳米颗粒体积分数φ对纳米流体自然对流换热的影响。数值模拟时参数变化范围为:Ra=10~3~10~6,φ=0.02~0.08。研究结果表明:采用不同的粘度模型时纳米流体自然对流换热效果相差较大,特别是在瑞利数Ra=10~5和Ra=10~6时,采用粘度模型Ⅱ和粘度模型Ⅲ计算得到的纳米流体平均Nu数变化趋势与采用粘度模型Ⅰ和粘度模型Ⅳ得到的平均Nu数变化趋势完全相反。     

高次伴随矩阵及其特征根求法公式新证

根据高次伴随矩阵的性质给出了高次伴随矩阵及其特征根求法公式的一种新的证明方法.     

朊病毒研究：接下来的前沿

虽然导致朊病毒疾病的感染原的确切结构还不清楚,但其分子遗传学重要特征已被阐明。从疯牛病到人的传染力强烈表明需要充分理解并重视朊病毒生物学。可传播亚急性海绵状脑病（ThEs）——包括羊瘙痒病,牛海绵状脑病（BSE）,克-雅氏病（QJD）在内的研究充满了困难。致病的传播     

λ-超曲面的一个积分等式

研究了λ-超曲面,得到了有关完备的#-超曲面的一个积分等式:若X:M→Rⁿ⁺¹是n-维完备的具有多项式面积增长的#-超曲面且满足S有界,则有∫_M(|▽H|²+(H-λ)(H+S(λ-H))) e^-|X2|2/dμ=0,其中,H是M的平均曲率,S是M的第二基本形式模长平方.并由该积分等式得到了一个刚性结果.     

利用残差分析的网络异常流量检测方法

针对网络异常流量检测中大数据小异常造成的难题,提出了一种新的基于残差分析的网络异常流量检测方法。从多个角度提取网络流量的特征属性,以准确刻画正常行为和异常行为之间的差异性。利用提取的特征属性构建属性矩阵,采用流之间的相似性构建邻接矩阵。使用属性矩阵和邻接矩阵构建网络异常检测模型,采用CUR矩阵分解方法重构属性矩阵得到主模式,对属性矩阵和重构的属性矩阵进行残差计算进而获得残差矩阵。对残差矩阵中的每一个流计算其残差,根据每个流的残差和预设阈值进行异常判定。采集了西安交通大学校园网流量数据进行实验,实验结果表明:所提方法在不需要任何先验知识的情况下能够使异常检测率达到90%以上;与其他异常检测方法相比,所提方法不仅具有较高的检测率,而且能够实现异常源定位。