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油气资源大数据智能平台的总体框架应以数据资源为基础、大数据平台算力为支撑、人工智能算法为核心,面向油气行业生产需求,构建集勘探、开发、生产数据于一体的油气数据资源池,通过数据清洗与融合提升数据质量,整合物理模拟与数据挖掘等手段,实现服务功能模块化,并在PC端、管控大屏、手机移动APP等多维平台实现智能监测、预警与展示。通过对深度学习等人工智能方法在油气工业领域的应用案例分析,表明其具有较好的应用前景。未来石油公司应与科研院所通力合作,挖掘石油工业数据的巨大潜能,实现降本增效,建设全新的智能油气工业生态圈,完成产业升级
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带钢热连轧是一个多阶段的生产过程,在工序繁多的加工过程中与产品质量直接相关的控制参数和目标参数近百个.如何找到控制参数和目标参数之间存在的信息加以利用,提高热轧带钢产品质量一直是科研人员和工程技术人员努力的目标.研究表明,利用数据挖掘方法结合热连轧生产的工业特点,提取潜在的、有用的、最终可理解的工艺知识,得到质量缺陷与控制状态的对应关联关系,通过控制变量权值向量和数据挖掘高危关联状态集合综合分析,可以迅速对带钢质量问题的产生原因进行定位,找出关键控制变量做出调整,减少经济损失,提高生产效率,为热轧带钢产品质量问题分析提供科学、准确的思路
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线性赋范空间与它的共轭空间之间的相互依存和相互作用是泛 函分析中内容丰富的论题.共轭空间不仅仅是由原空间派生出来的一 种新空间,而且提供了认识原空间的新工具.特别是由此派生了强拓 扑、弱拓扑乃至弱*拓扑的概念.有界算子与它的共轭算子的关系也 是如此.本章将首先把共轭空间具体化一一给出共轭空间的表现,然 后讨论由共轭空间引出的序列的弱收敛和弱·收敛概念及其性质,讨 论共轭算子和紧算子的性质,最后阐述自反空间和一致凸空间的特殊
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在给定了一个测度空间以后,由定义在这个空间上的一个函数可以自然地产生出各种 各样的集.为用测度论的方法研究这个函数我们自然要求这些集是可测的.由此产生了可 测函数的概念在定义积分时候,对被积函数的一个基本要求就是这个函数必须是可测的我 们将看到可测函数是一类很广泛的函数.特别地,欧氏空间R上的 Lebesgue可测函数是比 连续函数更广泛的一类函数.而且可测函数类对极限运算是封闭的,这将使我们在讨论积 分的时候更加便利
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分析了304不锈钢电炉冶炼流程的传搁时间和传搁过程温降情况,建立各个工序冶炼温度制度与连浇炉数的关系,得知已有温度制度下的连浇炉数仅为2炉,并以6炉连浇为例给出不同连浇炉数情况下温度制度.通过计算流程中传搁能耗,讨论了连浇炉数与浇次总传搁能耗和平均传搁能耗的关系.提出了一种考虑传搁能耗确定最优连浇炉数的方法.对比发现,当增加连浇炉数的传搁能耗小于开浇一次耗材消耗的能耗时,最大连浇炉数为最为合理的连浇炉数
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第八章萃取 1概述 8-1萃取概念及应用 我们以手工洗衣服为例,打完肥皂、揉搓后,如何将肥皂沫去除呢?用清水多次漂洗,这是人们熟知的过程。多次漂洗的过程即为化工中的液固萃取过程。如图8-1所示,漂洗次数越多,衣服与肥皂沫分离越完全,衣服越干净 图8-1的衣物漂洗过程为错流萃取过程。清水称作萃取剂,含沫水为萃取相,衣物和沫为萃余相。皂沫为溶质A。经验还告诉我们,每盆水揉搓的时间越长(即萃取越接近平衡),拧得越干(即萃取与萃余相相分离越彻底),所用漂洗次数越少(即错流级数越少)
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通过对不同厂家或产线生产的相近成分和显微组织的8种低合金工程结构钢样品进行中性盐雾加速腐蚀试验,结合成分测试、微观组织分析、腐蚀产物分析及数据统计与计算拟合等方法,提出了评价低合金结构钢耐蚀性的综合耐蚀指数及其包含钢材成分、夹杂物、组织及晶粒度等多因素的数学表达式。研究结果表明,低合金工程结构钢的耐蚀性除与传统的耐蚀指数I相关外,还受钢中夹杂物、显微组织、晶粒度等多种材料因素的耦合影响,其影响程度按从大到小排序依次为耐蚀合金元素所决定的耐蚀指数I、夹杂物总量、珠光体含量和晶粒度级别。综合耐蚀指数Y可作为比耐蚀指数I指数更有效的低合金钢耐蚀性判据,具有重要的工程应用价值
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因子分析( Factor Analysis)是多元统讣分析技术的一个分支,其主要目的 是浓缩数据。它通过研究众多变量之间的内部依赖关系,探求观测数据中的基本 结构,并用少数几个假想变量来表示基本的数据结构。这些假想变量能够反映原 来众多的观测变量所代表的主要信息,并解释这些观测变量之间的相互依存关 系,我们把这些假想变量称之为基础变量,即因子( Factors)。因子分析就是研 究如何以最少的信息丢失把众多的观测变量浓缩为少数几个因子 因子分析是由心理学家发展起来的,最初心理学家借助因子分析模型来解释 人类的行为和能力,1904年查尔斯·斯皮尔曼( Charles spearman)在美国心理学 杂志上发表了第一篇有关因子分析的文章,在以后的三四十年里,因子分析的理 论和数学基础逐步得到了发展和完善,它作为一个一般的统计分析工具逐渐被人 们所认识和接受
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运用差示扫描量热法、采用XRD检测等手段探讨研究了Fe-Ni-O-C体系中Fe、Ni的还原行为,样品主要包括NiO+C、Fe2O3+C、NiFe2O4+C、NiO+Fe2O3+C和Ni+Fe2O3+C等5种体系.结果表明:NiO+Fe2O3体系中由于NiFe2O4及Fe-Ni合金的生成使得该体系被还原的反应开始温度高于纯NiO,且最大反应速率对应的温度及还原反应结束温度均高于纯NiO但低于纯Fe2O3物质;相对于NiO+Fe2O3,NiFe2O4被C还原的开始及结束温度均更高,且还原速率更小;Fe2O3被C还原可分为三个阶段,金属Ni的存在能够明显促进铁氧化物的还原,主要是促进了Fe的各种氧化物形式(Fe2O3、Fe3O4和FeO)直接向金属Fe形式的转换;数据显示C还原NiFe2O4的过程也基本可分为三个阶段,不同阶段中产物的形态和种类均存在一定差别
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生产中发现原本板形良好的镀锌后带钢,经过卷取成卷运至下道工序(彩涂)再开卷后,带钢边部出现了严重的密集边浪,使带钢因无法涂层而成废次品.通过现场实测分析和运用逐层迭代法对卷取过程中带钢弹性变形行为解析求解,以及定量研究钢卷卷取层数、卷取张力、带钢厚度和板廓负凸度等因素对带钢在卷取状态下的应力场和位移场的影响,揭示出产生这一现象的力学背景.以解析分析结果和现场实测结果为依据,提出了卷取工艺参数的改进方案并投入生产使用,彻底消除了卷取过程产生的带钢边部板形缺陷,使机组的产品板形质量和成材率明显提高
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