夫兰克─赫兹实验中温度的选择

本文讨论了气体击穿、空间电行与温度的关系，给出了测定原子第一激发电位和电离电位曲线时选择温度应遵循的规律．     

离心水泵性能的工业现场测定

将热力学方法与电工仪表测算电动机轴功率方法结合起来,可以较准确地测出一台工业用大型水泵的性能.文中将测算出的泵性能数据与样本性能曲线数据加以比较,说明此法的可行性。     

农村电网远程监测系统的设计

介绍了农村电网远程监测系统的设计方案,阐述了其系统结构及总体功能,重点介绍了用于该系统的嵌入式网络服务器的设计及通信软件的设计以及该系统所涉及的数据采集技术、实时网络通信技术等。     

泵闸混凝土施工期智能温控关键信息识别

为实现施工期大体积混凝土温控要素的智能快速识别,提高智能温控系统的反馈及预测模型精度,提出了一套智能算法对物联网技术采集到的各类温控要素原始测值进行识别及转化。针对浇筑温度、浇筑时间、最高温度、内外温差、冷却通水起止时间与表面保温覆盖等施工期关键温控参数,结合工程经验分别给出相应识别任务的判定逻辑并编写对应程序,然后应用多个实际工程数据进行验证,并分析各识别功能的准确率。验证结果表明,本文算法识别效果良好,能够实现温控要素采集的自动化、智能化、快速化、精准化,具有较强的工程实用价值。     

针刺麻醉与镇痛泵在肩关节术后镇痛领域中的应用及评价

以行肩关节手术的患者作为研究对象,比较和评价了针刺麻醉与肩峰下自控型镇痛泵对术后镇痛的疗效与安全性,指标包括疼痛视觉模拟评分（VAS）、肩关节活动度（ROM）、Lovett肌力分级等,结果显示镇痛泵组的胃肠道不良反应发生率（7/64）、基础病复发率（4/64）,及总体不良反应发生率（16/64）均显著高于针刺组（0/70）(0/70)(4/70),在轻度疼痛者中,2组的VAS未见差异,但针刺组的ROM更大,在中、重度疼痛者中,镇痛泵组的VAS低于针刺组,但2组的ROM及肩关节肌力未见差异,说明针刺麻醉的安全性极佳,可促进术后康复,适用于轻度疼痛者及合并相关内科基础病的中、重度疼痛者。     

覆冰地区分裂与扩径导线表面电场特性

输电线路覆冰对电力系统安全运行具有严重威胁,目前已经发展了多种防冰除冰方法,但每种方法都有其局限性,对于一些具有微气象、微地形特征的重覆冰地区尚未有较好的解决方法。文中考虑到扩径导线的特点和分裂导线输电线路的局限性,根据波阻抗和自然功率将分裂导线等效为单导线,并考虑电流的集肤效应,得到了等效的单根扩径导线,进而分析比较覆冰地区的分裂导线及其等效的单根扩径导线的表面电场特性。研究表明：等效前后导线截面面积相同且波阻抗一致时,扩径导线与分裂导线相比,不仅显著降低了子导线根数和输电线路的覆冰荷载,而且在扩径导线的半径等于分裂导线的等效单导线半径时,扩径导线的表面最大电场强度小于分裂导线。因此,在严重覆冰地区,采用分裂导线等效半径的扩径导线具有非常好的表面电场特性,且可显著降低冰风荷载,提高抗冰强度。     

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。     

鄂尔多斯盆地长7储层致密油水平井CO2补充能量与吞吐参数优化

长7储层是鄂尔多斯盆地主要的致密区块,近一半的致密油分布其中。针对长7储层开采渗透率低、开采难度大、依靠弹性开采产能较低、能量衰竭较快等问题,通过数值模拟的方法,构建水平井分段压裂数值模拟模型,首先对比不同吞吐方式对油田产能的影响,优选出CO₂吞吐为首选的补充能量方式。其次对井网形式、井网参数及吞吐参数进行优化研究。最终优选出合适的吞吐方案,达到提高生产效率的目的。结果表明,该储层的最优注采吞吐参数为：周期注入量为2 673 t、注入压力为21 MPa、注入速度为90 t/d、焖井时间为10 d。研究对鄂尔多斯盆地长7储层提高采收率具有一定的参考意义。     

电增压促进废气再循环对发动机性能的影响

在一台1.5 L带废气涡轮增压的直喷汽油机上进行了电动增压和废气再循环（exhaust gas recirculation, EGR）协同对发动机动力性和经济性的影响规律试验研究。结果表明：全负荷下电动增压促进最高废气再循环率随转速的上升而下降,在4个试验转速下分别提升了17.7%、15.2%、13.84%和0;部分负荷下电动增压促进最高废气再循环率随负荷的提高与转速下降,在6个试验工况下最高废气再循环率分别被提高了23.63%、30.31%、0、14.09%、19.74%和0。全负荷与较低的3个转速下电动增压介入后有效燃油消耗率（brake specific fuel consumption, BSFC）降低近10%,最高转速下废气涡轮增压完全取代电动增压;部分负荷下的两组工况内,电动增压介入后,最高BSFC降低了10.8%和8.4%。结论表明合理应用电增压促进最高废气再循环率可以提升发动机的燃油经济性并保持较高的动力性。     

基于预训练模型和多视角循环神经网络的电力文本匹配模型

针对传统方法未能考虑词向量的动态性及句子间交互不充分等问题,提出基于BERT预训练模型及多视角循环神经网络的文本匹配模型。通过BERT-whitening方法对BERT输出的句向量进行线性变换优化,并利用多视角循环神经网络将两句子不同位置的BERT动态词向量进行双向交互计算;将句向量与词粒度交互向量进行融合后计算结果。实验结果表明,提出的模型相较于对比模型有明显性能提升,实用性良好。