重大科技基础设施内涵演进与发展分析

重大科技基础设施是大科学时代的标志,是产生重大原创性、引领性成果的关键支撑,已经成为国家科技竞争力的象征和创新格局演化的重要变量.新一轮科技革命正孕育兴起,要加快重大科技基础设施布局建设,催生重大科学发现和关键技术突破,牢牢把握创新主动权,增强自主创新能力,推动科研范式升级和组织方式变革,实现科技自立自强成为国家发展的战略支撑,为建设世界科技强国厚植科技创新根基.     

天然气发动机进气装置的改进

目前天然气发动机多采用节气门布置在混合器之后的布置方式,这种方式不能保证全部进入燃烧室燃烧,造成燃料不完全利用,且由于燃料喷出点距离燃烧室距离太远,易造成瞬态响应的迟缓和发动机的喘振。本文提出了一种发动机进气装置的设计,能有效解决这类问题。     

多级孔板提高井筒气体携液能力实验研究

气井生产时，井底积液会影响气井产量，甚至导致气井停产。加入泡沫剂、更换小直径油管或氮气举升等措施排出井底积液是保证气井生产的重要手段，但造成液体回流的井筒结构并没有变化。改变适合于单相流体的均一井筒结构，降低气液两相流中液体在井筒的回流，提高气体携液能力，形成适用于气液两相流的井筒结构，可以改善气井生产。实验设计了安装于管筒内的类似于倒置漏斗形的多级孔板装置，以井底气体为动能，借助“爬楼梯”原理，利用孔板减少或阻止液体回流，使液体通过多级孔板逐级上升；实验利用气体压缩机提供气源，测试了不同气体流速下，加入孔板对于气体和泡沫携液能力的影响。实验表明，在管筒内加入液体回流限制装置，大幅度地提高了管筒的气体携液能力和排液效果，减少了管筒液体回流量，降低了气体排液和泡沫排液的气体流速临界值。多级孔板可用于气井增产，能够提高气体携液能力，提高泡沫携液效果，降低泡沫剂的使用量和井底残液，但在实际生产中气体流量和装置的匹配性，还有待于在现场试验中进一步验证和优化。     

比特币价格震荡背后的经济学逻辑

今年以来,比特币价格经历了过山车似的波动。新年第一周,比特币就从不足3万美元涨破4万美元;2月以来,比特币更是一路高歌猛进,2月22日再创纪录突破5.8万美元,但在40小时后跌破4.6万美元。回望2009年,一枚比特币的价格还不足1美分。彼时的比特币是一种对新型支付技术的大胆尝试,参与者以技术爱好者为主,相信去中心化、即时结算的比特币将成为未来世界的“理想货币”。     

巷道掘进用挖掘式装载机的研究

在各类隧道工程、煤矿巷道掘进过程中,矸石的挖掘及装载设备目前采用较多主要有耙斗式装岩机、立爪式装载机、侧卸式装载机、综掘机、煤矿用挖掘式装载机等.上述各类机型各有优缺点,其中煤矿用挖掘式装载机因其机动性较好的优点,正逐步在推广应用.此机型虽然优点众多,但在用户实际使用过程中,却存在着一个严重缺陷:在带有坡度的隧道工程或煤矿巷道工作面上,无法工作,常因运输槽偏重或工作时挖斗承载的外力而出现滑移甚至倾翻现象;而隧道工程及煤矿巷道的实际工矿中,大部分都存着长距离的上下坡度,上述缺陷严重制约了该设备的使用范围.     

Cu2O/TiO2-Bi2WO6三元复合催化剂的制备及光催化性能研究

采用水热法制备花状Bi2 WO6,并利用超声分散法制备了Cu2 O/TiO2-Bi2 WO6复合光催化剂,通过FESEM、XRD、XPS、FI-IR、UV-vis DRS和PL对光催化剂进行了分析和表征.表征结果证明:花状Bi2 WO6表面负载着碎片状的TiO2和立方体Cu2 O形成Cu2 O/TiO2-Bi2 WO6复合光催化剂;以短链脂肪酸(SCFAs)为牺牲剂,考察复合光催化剂的光催化产生氢气和烷烃的性能.实验结果表明:Cu2 O/TiO2-Bi2 WO6复合光催化剂以乙酸为牺牲剂,主要产氢气和甲烷,降解率高达91.82;;以丙酸为牺牲剂,产物主要是乙烷和丁烷,降解率高达90.70;;以丁酸为牺牲剂,除了氢气,甲烷,乙烷,丙烷,丁烷外,气体产物还含有一定量的戊烷,其降解率高达91.50;.结合反应液中间产物的成分进行检测,由此推断出光催化反应的可能机理.     

应用于屋面蒸发降温的多孔质材料重复吸水性能实验

测试改性酚醛材料和醋酸纤维材料的重复吸水性数据,并通过改造原有的浸润吸水装置,实测改性酚醛材料和醋酸纤维材料在单面接触水源状态下的重复浸润的吸水特性曲线.根据前人的相关研究模型,计算两种材料实际的毛细吸水系数曲线并进行评价.结果表明:两种材料初次进行浸润后,吸水性能降低比例均在25%左右;改性酚醛材料快速吸水阶段会维持1 min左右,而醋酸纤维材料快速吸水阶段会维持10 s左右;两种材料实际应用于被动蒸发降温技术时仍需增强重复吸水性能.     

关于氯碱化工装置电气接地保护安全性分析思考

氯碱化工装置在长期运行中将会面临不同程度的腐蚀问题,有必要保障其电气接地保护安全性。通过阐述氯碱化工装置电气接地保护的重要性,分析了氯碱化工装置电气接地保护技术;最后讨论了氯碱化工装置电气接地保护安全性中的问题及处理。     

基于深度学习的ELM实时识别研究

基于深度学习的方法，在HL-2A装置上开发出了一套边缘局域模(ELM)实时识别算法。算法使用5200次放电数据(约24.19万数据切片)进行学习，得到一个深度为22层的卷积神经网络。为衡量算法的识别能力，识别了HL-2A装置自2009年实现稳定ELMy H模放电以来所有历史数据(约26000次放电数据)，共识别出1665次H模放电，其中误识别35次，误报率为2.10%。在实际的1634次H模放电中，漏识别4次，漏识别率为0.24%。该误报率和漏报率可以满足ELM实时识别的精度要求。识别算法在实时控制环境下，对单个时间点的平均计算时间为0.46ms，可以满足实时控制的计算速度要求。