太原电网低周分析

在电力供需矛盾仍然尖锐,全省缺电状况仍将持续的形势下,对太原电网孤立系统低频减载的分析具有重要意义。着重对南社、太原第二热电厂老厂及冶峪、太原第一热电厂老厂地区的低周运行情况进行了分析。     

油页岩含油率近红外光谱原位分析方法研究

为实现油页岩含油率的原位检测,采用便携式近红外光谱分析技术,针对吉林扶余油页岩基地2号钻井的66个岩芯样品开展了原位检测的分析建模方法研究。采用自制便携式近红外光谱仪器获得反射率、吸光度、K-M函数三种数据形式光谱数据,结合主成分-马氏距离(PCA-MD)剔除异常样品、无信息变量消除法(UVE)波长筛选及二者组合的四种建模数据优化方法,采用相同的数据预处理方法进行偏最小二乘(PLS)和反向传播神经网络(BPANN)两种方法的建模分析研究,确定最佳分析模型及方法。结果表明(1)不论是否采用四种不同的数据优化方法,两种建模方法所用建模数据库适合采用反射率或K-M函数的光谱数据形式;(2)两种建模方法,采用四种不同的数据优化方法,对相同数据库建模精度的影响不同：采用PLS建模方法、以PCA-MD和UVE+ PCA-MD两种方法进行数据优化、可以提高K-M函数光谱数据形式数据库的建模分析精度,采用BPANN建模方法、以UVE、PCA-MD 与UVE组合的 三种方法进行数据优化、对三种数据形式数据库的建模精度均有所提高;(3)除以反射率光谱数据并进行PCA-MD数据优化外,采用BPANN方法的建模精度好于PLS法。其中采用反射率光谱数据形式、只进行UVE数据优化外的BPANN建模精度最高,预测相关系数为0.92、标准偏差为0.69%。     

微小零件图像处理与分析方法的精度、稳定性和效率

对于微小零件的尺寸检测 ,传统方法是通过工具显微镜观察放大图像进行手工测量 ,它的缺点是精度不足、稳定性差、效率低。因此本文提出在工具显微镜上采用“图像处理与分析”方法 ,这种方法不仅可以检测微小零件的尺寸精度 ,还可以检测其形位误差。文中对检测过程中的测量精度、稳定性和效率进行了分析和论证 ,并通过与传统方法的比较验证了“图像处理与分析”方法的新颖性、先进性和实用性     

太原地区110kV东郊变电站事故预案

介绍了太原地区东郊变电站的运行方式、保护措施、检修方法,拟定了东郊变电站事故预案所采用的紧急方案。     

太原电网潮流分析

对太原电网正常运行方式及N-1方式下的潮流进行了分析,发现电网存在的薄弱环节,为合理安排运行方式、进行电网改造,规划电网结构提供科学依据。     

光谱数据对油页岩含油率近红外光谱分析PLS建模精度的影响

目前油页岩关键的评价参数——含油率的检测方法均无法实现原位测量,无法满足油页岩资源的勘查和开采中样品检测的要求。便携式近红外光谱分析技术,为实现油页岩含油率的原位检测提供了可能性。由于光谱数据的不同形式与样品的成分含量值之间有不同的相关关系,样品不同成分的吸收特性表现在不同的近红外波段上,因此利用合成样品,针对反射率、吸光度、K-M函数等三种不同的光谱数据表示形式和四种不同的建模区间,研究它们对油页岩含油率PLS模型精度的影响情况。结果表明：对于合成样品,进行PLS建模的最佳光谱数据形式是反射率,最佳建模区间是组合特征区间,即适当的光谱数据形式及建模区间可提高模型的精度。     

浅谈企业负债经营

分析了企业负债经营的必要性和面临的障碍,提出了负债经营既是企业的一种财力策略,更是一项经营战略,全面准确地把握负债经营、科学动用所筹资金,对于企业经营的意义十分深远。     

基于最小二乘支持向量机的油页岩含油率近红外光谱分析

为了提高油页岩含油率近红外光谱分析建模的预测精度和稳定性,开展了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)建模方法的对比研究.采用主成分-马氏距离(PCA-MD)和基于蒙特卡洛采样(MCS)2种方法进行了奇异样本的检测,采用径向基核函数的LS-SVM、偏最小二乘(PLS)和反向传播神经网络(BPANN)3种方法进行建模方法对比.结果表明,对于64个油页岩岩芯样本,与PCA-MD方法相比,采用MCS方法剔除奇异样本后所建PLS模型的预测精度提高了28%.对于MCS方法剔除奇异样本后的58个样品,采用KennardStone法划分了44个样品的校正集和14个样品的预测集,采用2阶导数和标准化预处理方法,建立了100个LS-SVM的校正模型,模型的预测决定系数R2平均值达到0.90以上,高于PLS和BPANN模型的对应值;且R2的变化量(0.02)小于BPANN模型的对应值(0.32).因此,MCS奇异样本检测结合LS-SVM方法可提高油页岩含油率样本建模的精度和稳定性.