介绍了活泼金属除气法、等离子体熔炼法和固溶氢原子除气法等稀土金属脱除氧杂质的新方法,详细归纳了将氧杂质含量限制在5×10-5以下的工艺条件.重点介绍新方法中引入活泼金属、氢等离子体、活性固溶氢原子等各种外部驱动因素的设计思想,提出提纯新技术的同时探究了痕量杂质的迁移规律及去除机制,深化对杂质存在形式、行为规律及提纯机理的认识.采用FAST-2D与Stefan数值模拟技术、18O2示踪同位素标记技术、CALPHAD相图数据库模拟计算技术对稀土金属高纯化的新工艺提供理论指导与评价,加深对提纯驱动机制的理解

为研究不同含水状态岩石的动态损伤特性，制备干燥、半饱和、饱和3种不同含水状态的砂岩试样.采用分离式霍普金森压杆（SHPB），以4种不同的低入射能对岩石进行损伤冲击试验.通过核磁共振测试实验对岩石试样进行孔隙扫描，获取岩石孔隙的T2谱曲线、孔隙度以及孔隙成像等数据.通过试验发现：（1）冲击能量的增加导致岩石的平均应变率和强度的增大；（2）不同含水状态的岩石受到冲击后，孔隙度与孔隙度变化率均有不同程度的增加；（3）与冲击前相比，岩石的T2谱曲线有明显右移趋势，同时出现谱峰增加的现象，而且冲击能量越大，孔隙谱峰增加越明显；（4）核磁共振成像显示岩石孔隙数量和尺寸有明显的增加，展现出岩石内部孔隙扩展和演化的过程

无论Eye-in-Hand或Eye-to-Hand型式的机器视觉控制系统,均存在视场受限、丢失等情况,从而无法在一定距离、角度内对目标进行在线视觉测量,进而无法建立全闭环的伺服控制.基于Eye-in-Hand型式的机器视觉控制系统,以及最短测量距离Lmin,提出一种闭环与开环相结合的伺服控制系统:即测量距离大于Lmin时为位置反馈型闭环控制的原位调姿,在测量距离小于Lmin时为位置给定型开环控制,机器人以相对线性运动进给到目标位置.针对该过程中的偏移问题,提出了前馈补偿模型,即利用前期运动数据对运动误差进行估计.实验证明,该方法能有效地补偿定位误差

针对弱光照条件下交通标志易发生漏检和定位不准的问题，本文提出了增强YOLOv3（You only look once）检测算法，一种实时自适应图像增强与优化YOLOv3网络结合的交通标志检测与识别方法。首先构建了大型复杂光照中国交通标志数据集；然后针对复杂的弱光照图像提出自适应增强算法，通过调整图像亮度和对比度强化交通标志与背景之间的差异；最后采用YOLOv3网络框架检测交通标志。为了降低先验锚点框设置精度以及图像中背景与前景比例严重失衡对检测精度造成的影响，优化了先验锚点框聚类算法和网络的损失函数。对比实验结果表明，在实时性大致相当的情况下，本文提出的增强YOLOv3检测算法较标准YOLOv3算法对交通标志有更高的回归精度和置信度，召回率和准确率分别提高0.96%和0.48%

针对数据流量爆发式增长所引发的网络拥塞、用户体验质量恶化等问题，提出一种用户属性感知的边缘缓存机制。首先，利用隐语义模型获知用户对各类内容的兴趣度，进而估计本地流行内容，然后微基站将预测的本地流行内容协作缓存，并根据用户偏好的变化，将之实时更新。为进一步减少传输时延，根据用户偏好构建兴趣社区，在兴趣社区中基于用户的缓存意愿和缓存能力，选择合适的缓存用户缓存目标内容并分享给普通用户。结果表明，所提机制性能优于随机缓存及最流行内容缓存算法，在提高缓存命中率、降低传输时延的同时，增强了用户体验质量

西昌钢钒厂由于转炉热量不足而以转炉—LF精炼—RH精炼—连铸工艺生产IF钢，为探究RH强制脱碳与自然脱碳工艺生产IF钢精炼效果，采用生产数据统计、氧氮分析、夹杂物自动扫描、扫描电镜和能谱分析等手段，对不同脱碳工艺对顶渣氧化性以及钢的洁净度影响进行了详细研究。结果表明：（1）与自然脱碳工艺炉次相比，采用强制脱碳工艺的炉次在转炉结束与RH进站钢中的平均[O]含量更低；（2）两种工艺脱碳结束钢中的[O]含量基本在同一水平；（3）强制脱碳工艺的炉次在RH结束时渣中平均T.Fe的质量分数降低了1.3%。在能满足RH脱碳效果的前提下，尽量提高转炉终点钢液碳含量、降低钢液氧含量，后续在RH精炼时采用强制吹氧脱碳工艺，适当增大吹氧量来弥补钢中氧，可显著降低IF钢顶渣氧化性。自然脱碳工艺与强制脱碳工艺控制热轧板T.O含量均比较理想；与自然脱碳工艺相比，强制脱碳工艺可有效降低IF钢[N]含量，这与强制脱碳工艺真空室内碳氧反应更剧烈所导致的CO气泡更多和气液反应面积更大有关。脱碳工艺对IF钢热轧板中夹杂物类型、尺寸及数量没有明显影响，夹杂物主要由Al2O3夹杂、Al2O3–TiOx夹杂与其他类夹杂物组成，以夹杂物的等效圆直径表示夹杂物尺寸，以上三类夹杂物平均尺寸分别为4.5、4.4和6.5 μm，且钢中尺寸在8 μm以下的夹杂物数量占比高于75%。在RH精炼过程中，尽量降低RH脱碳结束钢中[O]含量，有利于提高钢液洁净度

《工程科学学报》：油气资源开发的大数据智能平台及应用分析（北京科技大学、中国科学院计算机网络信息中心、中国石油大学（华东）石油工程学院）

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