基于图像处理的生物质颗粒粒度与形貌研究

颗粒粒度与形貌是影响生物质利用的重要因素,针对生物质颗粒粒度分析中存在的问题,提出一种基于图像处理技术的颗粒识别方法.该方法首先利用刀式破碎机对生物质材料进行破碎,通过机械筛分方法将颗粒分为五个粒径范围;然后基于粒径范围大小,利用不同分辨率的成像设备对每个粒级的颗粒进行图像采集,并对颗粒图像进行去噪、分割等图像分析,获得颗粒个体的长度和宽度信息,最终得到生物质材料的粒度与形貌统计分布曲线.实验结果证明,本文提出的图像处理方法可有效分析颗粒形貌,获得准确的颗粒粒度分布规律,克服了传统筛分方法引起的颗粒粒度分布不连续的问题,为生物质颗粒材料的应用研究提供了重要的粒度及形貌信息.     

基于AIOps的网管智能运维研究与实践

随着5G、云计算和微服务等技术的发展，网管系统结构复杂性和技术组件多样性愈发提高，传统运维手段已无法满足监控和运维要求，因此基于AI和大数据技术的AIOps应运而生。本文通过分析AIOps国内外研究现状和网管运维现状痛点，研究网管运维指标异常检测和故障预测能力的技术实现。基于微服务架构搭建AIOps运维平台，引入AI技术，提升网管运维智能化能力。同时平台能力以API等方式与网管工作台集成，提供AIOps能力引擎，为网管运维系统提供智能化告警监控视图。总体使网管智能运维水平达到新高度，极大降低了故障发生率。