低真空对电渣重熔工艺和铸锭质量的影响

脱氧和夹杂物控制是电渣重熔钢锭质量提升的关键.分别在氩气保护的常压和低真空(10 kPa)条件下重熔H13电极,结合热力学计算,分析了低真空对电渣重熔工艺过程和铸锭质量的影响.结果表明,相比常压,低真空条件下渣池含气率升高,熔速波动更剧烈,所得电渣锭表面质量较差.常压和低真空条件制得电渣锭中总w_O分别为24×10^-6和18×10^-6,碳脱氧反应随压力降低而加强,并逐渐取代铝脱氧.相比Al-O平衡,10 kPa条件下与电极中w_C平衡的溶解w_O更低,因而能够进一步降低钢锭中w_O.碳脱氧产物是CO气体,不会引入新的夹杂物.常压和低真空条件制得电渣锭中夹杂物的类型没有明显区别,最大夹杂物尺寸从14.9μm分别减小到10.5μm和8.3μm,等效直径小于3μm的夹杂物检出比分别为63.85%和75.91%.低真空条件能够进一步细化夹杂物,提高钢锭洁净度.     

墩高对不对称高墩连续刚构桥力学特性的影响（英文）

对不同墩高下的不对称高墩连续刚构桥成桥阶段进行了力学特性研究,获得了高墩连续刚构桥在不同墩高下的主梁和桥墩的内力、位移变形特性.研究结果表明,桥墩墩高的变化对主梁内力、主梁竖向位移、墩内力、墩横向位移均产生不同程度的影响,其中对跨中主梁竖向位移和墩顶剪力的影响较大,主梁竖向位移随着墩高的增大而增大,最大位移处平均增幅14.3%,墩顶主梁剪力随着墩高的增大而减小,平均变化率37.1%.     

虚拟GDB远程调试技术及其在硬件仿真器中的应用

为了解决当前硬件仿真器采用测试激励与探针采样调试方法导致的额外硬件资源需求增加以及调试方法复杂死板的问题,研究出一种虚拟GDB远程调试技术提高硬件仿真器的调试能力。首先,使用JTAG的消息代理器与事务处理器进行软件与硬件的信息交互,实现计算机与硬件仿真器的通信;然后,通过VPI接口实现GDB与JTAG代理器的软件信息交互,完成虚拟GDB调试;最后,在硬件仿真器中进行应用实验。结果表明,虚拟GDB远程调试系统可支持断点插入、单步运行、寄存器读写等功能,与插入探针的调试方法相比,使用虚拟GDB调试提速近百倍。虚拟GDB远程调试技术丰富了硬件仿真器的软件调试手段,增强了硬件仿真器的调试能力,提升了芯片设计验证效率。     

基于改进RPN的孪生小样本电力目标检测

为了解决当前电力系统巡检难度大、效率低、数据不足以支撑大规模训练的问题,提出一种基于孪生网络的小样本检测方法。首先,在Faster RCNN(faster region convolutional neural network)目标识别算法的框架下,搭建支持图片和查询图片共享的孪生网络模型;然后,利用改进的RPN(region proposal network)模块产生更高质量的proposals;最后,在检测头上对支持图片和查询图片的RoI(region of interest)进行关联匹配。结果表明,将算法应用于自主构建的EPD(electric power detection)数据集,在仅利用10张支持图片的情况下,就能实现对电力背景下鸟巢异物和绝缘子相关类别的检测,检测指标mAP达到18.92%。与其他算法相比,应用于电力行业目标检测的孪生网络小样本模型,在极端小样本情况下性能优良,同时具有更加轻量化的优势,可为电力检测新方法研究提供参考。     

基于STIRPAT模型的京津冀“碳达峰”预测研究

为了解决京津冀地区碳排放量达峰问题,以河北省为例,研究京津冀碳排放达峰实现路径,对京津冀未来的碳排放量进行预测分析,建立以河北省2004—2021年碳排放相关数据为基础的STIRPAT碳排放预测拓展模型。设置了6个情景,通过综合考虑人口规模、人均GDP、城镇化率、产业结构、能源强度、能源结构数据的变化速度,模拟不同情景下京津冀2022—2040年的碳排放趋势,进而预测京津冀三地的“碳达峰”时间与碳排放峰值。结果表明：北京除清洁发展情景是在2030年达峰,其余情景均在2035年达到峰值;天津除经济放缓情景是在2030年达峰,其余情景均在2035年实现“碳达峰”;河北除基准情景在2035年达峰外,其余情景均是在2030年达到峰值。所提的碳排放预测拓展模型在考虑多情景分析下,就京津冀地区如何控制和减少碳排放量提出相关建议,可为京津冀低碳经济的发展提供一定的参考依据。     

联合实体边界检测的命名实体识别方法

针对传统命名实体识别方法无法有效利用实体边界信息的问题,提出一种联合实体边界检测的命名实体识别方法,即将实体边界检测作为辅助任务,增强模型对实体边界的判断能力,进而提升模型对实体的识别效果。首先,利用Bert预训练语言模型对原始文本进行特征嵌入获取词向量,并引入自注意力机制增强词对上下文信息的利用;其次,在命名实体识别任务的基础上,添加实体边界检测辅助任务,增强模型对实体边界的识别能力;再次,对比联合实体边界检测的命名实体识别方法与基线方法的有效性,并对测试结果进行消融实验;最后,进行样例分析,分析损失权重β对实体边界检测的影响。实验结果表明,在英文社交媒体数据集Twitter-2015上,联合实体边界检测的命名实体识别方法相较于基线模型取得了更高的精准率、召回率和F1值,其中F1值达到了73.57%;并且,边界检测辅助任务提升了基线方法的检测效果。所提方法能有效利用实体边界信息,从而获得更好的实体识别效果,促进了人机交互系统的发展,对自然语言处理下游任务有重要意义。     

带背景激波系的凹腔流动特性研究

凹腔作为超燃冲压发动机的一种火焰稳定器受到广泛关注,凹腔剪切层与背景激波系的相互作用影响凹腔火焰稳定器的性能。为深入分析背景激波系对凹腔流动的影响,设计了长深比为13.3的闭式凹腔,将凹腔模型前缘激波和风洞上壁面干扰激波作为背景激波系,在Ma=2的直连式风洞中开展了背景激波系与凹腔剪切层的相互作用的试验,采用高速纹影系统对瞬态流场进行了捕捉,重点关注背景激波系和凹腔剪切层的动态变化特性。采用纹影序列的本征正交分解来研究流场中的主要相干结构,采用快速傅里叶变换和连续小波变换对流场的频率域特征进行了分析。结果表明：在背景激波与剪切层相互作用下,激波结构产生大尺度振荡,凹腔内流动结构产生小尺度脉动。通过对激波位置的傅里叶变换分析,发现激波振荡的主导频率集中在90～400 Hz的范围内。通过对纹影图像的空间傅里叶变换分析,发现5 kHz以下的流场振荡主要由激波振荡引起,5 kHz以上的流场脉动主要由凹腔内流动结构引起。     

基于Bert股吧舆情分析的特征融合股价走势预测研究

传统股价预测模型往往只考虑时序性数据且局限于模型自身机制,而忽略舆情对股价的影响,导致预测精度不高,针对该问题,提出基于 Bert 股吧舆情分析的特征融合预测模型对股价收盘价进行涨跌幅预测。 首先,采用Bert 自然语言处理对股吧舆情以及公司公告政策进行情感分类,并转化为虚拟变量,构建金融舆情情感特征库;然后将金融舆情特征库和时序性数据合并构建特征融合矩阵;最后输入长短期记忆网络模型(LSTM)进行股价收盘价预测,并得出股价的涨跌结果。 以华银电力(600744. SH)为例进行实证分析,实验结果表明:引入股票情感特征后的模型,得到的股价走势准确率上升了 8. 63%,预测收盘价的回归指标 FMAPE FRMSE 分别下降了 23. 59%、22. 9%,R2 提高了 8. 11%,证明引入新的舆情情感特征在实际预测中能提高股价预测的准确率,可以作为精准预测股价走势的手段。     

酸法地浸采铀矿山地下水修复技术应用与探讨

随着地浸采铀矿山的退役,特别是应现代绿色矿山建设的要求,地下水修复越来越被重视,如何制定酸法地浸采铀矿山地下水修复法规,采用哪种修复技术才能获得更好的效果,这些问题一直困扰着环境保护部门和项目执行者。本研究针对酸法浸出矿山特点,提出了地下水修复法规的制定原则,并实践了地下水修复综合技术、自然净化、迁移净化、冲洗、弱酸浸出等方法,并在应用中获得较好的效果。在总结地浸采铀矿山地下水修复现场试验和退役矿山实际应用的基础上,充分分析影响地下水修复的矿床自然条件、地下水质量和用途、修复技术、修复费用和时间等因素,给出了推荐的酸法地浸采铀矿山地下水修复策略。     

高密度电法在非煤矿山老窑采空区探测中的应用

由于矿山开采存在不明废弃老窑及采空区、老窑采空区资料不详、边界和积水情况不明等问题,矿山生产存在严重安全隐患。本文以湖南冷水江某金属矿山老窑采空区探测为例,采用高密度电法实施了4条物探测量剖面,经数据反演处理解译,共推断出8个采空区异常,其视电阻率特征均为高阻异常,显示其均为非充水采空区,根据已有矿体产出形态,推测采空区体积共约2 484 m³,基本确定了采空区的整体情况。