多型航空重力仪同机测试及其数据分析

本文介绍了运8飞机加装4型5套航空重力仪开展同机测试的整体情况，对5套重力仪所获取的重复线和测网成果数据进行了对比分析。试验结果表明，俄罗斯GT-1A航空重力仪具有最佳的综合性能技术指标，平差前测量精度为±2.45mGal；美国TAGS航空重力仪为其次，平差前测量精度为±3.9mGal；SII型船载海空重力仪可改造升级为航空重力仪，并具有与TAGS同等的综合性能技术指标；国内自主研发的SGA-WZ01捷联航空重力仪具有最佳的重复线测量精度，测网精度接近于GT-1A航空重力仪水平，平差前测量精度为±2.96mGal，另一款自主研制的GDP-1重力仪首次成功实现了航空重力测量功能，平差前测量精度为±4.52mGal。

2022-02-23
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提高现有余热发电系统热效率的思路

提出了水泥厂低温余热发电系统余热深度回收利用的技术路线，以解决水泥厂低温余热发电系统普遍存在的余热锅炉排烟温度过高和蒸发量不足的问题。提出的两种余热深度利用方案，分别为窑头余热锅炉排烟余热回收至给水系统技术路线（方案一）和窑头窑尾余热锅炉能量优化配置技术路线（方案二）。方案一通过加热窑头余热锅炉给水温度，将窑头余热锅炉排烟温度从115℃降低至85℃，提高了系统余热利用效率。方案二通过优化能量在窑头和窑尾余热锅炉之间的分配，将窑尾余热锅炉排烟温度从219℃降低至201.3℃，提高了系统余热利用效率。方案一低温余热发电系统的年收益为101.24万元/年，静态投资为190万元，静态投资回报期为1.88年。方案二低温余热发电系统的年收益为210.88万元/年，静态投资为165万元，静态投资回报期为0.78年。这两种方案均在节能方面具有显著的经济效益，符合国家节能减排的要求，对水泥厂低温余热发电系统的余热深度利用具有一定的指导意义。

2022-02-22
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余热发电高效稳定运行为碳减排做贡献

通过对水泥余热发电运行现状的分析，提出水泥余热发电安全、高效生产运行核心关键指标及其标准，对指标标准的评定、相关指标提升方案、案例进行阐述，并从水泥余热发电制度规范、行业标准等多个方面论述如何引领水泥余热发电机组实现安全及经济高效运行，确保水泥余热发电实现一流高效，为碳达峰和碳中和做贡献。

2022-02-22
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冷链储运装备发展现状、市场需求、未来规划与重大工程

近年来，随着人们对食品品质和安全的重视以及各级政府的大力支持，我国生鲜农产品冷链储运技术装备得到了快速发展。冷链储运在迅速崛起的同时，也暴露出技术水平低、安全隐患多、冷藏运输设备匮乏、物流信息“断链”等一系列问题。此外，新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情的发生，对冷链行业的发展提出了新的挑战。为保证冷链流通中的食品安全，亟需研究具有杀毒抗菌功能的冷链技术，发展安全高效的全程冷链技术装备体系。

2022-02-22
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大数据互联网时代光纤通信技术的发展与挑战

随着信息通信技术及各种高速带宽业务的飞速发展，对承载这些业务的光纤传输网络在功能及网络灵活性、扩展性方面提出了更高要求，其必须在实现大容量、超高速传送的同时实现网络智能化转型。软件定义网络（software defined networking，SDN）技术被视作具有颠覆性的网络革命技术，必将促进网络技术的发展，促进网络智能化转型。阐述了SDN基本概念及其功能；分析光纤传输网络的现状及发展趋势，介绍将SDN技术应用于光纤传输网络的软件定义光网络（software defined optical networking，SDON）概念及其特性；提出了解决光纤传输网络扩展性、灵活性和平滑升级的方法，即引入SDN技术向SDON演进；分析大数据互联网时代光纤通信的发展及面临的挑战。

2022-02-22
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大数据+AI：构筑数字化转型的未来

数字化转型是信息社会发展的必然要求。在数字化转型的浪潮中，大数据、人工智能（AI）及区块链技术相互协作、融合，将数字化转型的未来推向更高的层次。以数字化转型为出发点，充分认识了大数据的升维价值、发展方向及关键驱动因素，揭示了数字化转型过程中大数据作为核心要素驱动的信息基础设施的转变方向，阐释了数字化转型时代下大数据与人工智能、区块链技术协同发展的关系，及共同推动全面数字化转型的作用。

2022-02-19
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基于HOG-SVM的GIS设备智能拆装机器人系统研究

相比于传统敞开式高压设备，GIS（气体绝缘金属封闭开关）因其具有构造紧凑、占地面积小、检修周期长、运行可靠性高、装置整体重量轻、接地性良好等优点[1]，自60年代问世以来，逐渐成为变电站中的重要设备，在电力系统中有着至关重要的地位[2]。但目前，在GIS设备安装和检修过程中仍存在运行维护水平和检修效率较低的问题[3]，突出体现在：

2022-02-17
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电力文本数据挖掘现状及挑战

随着智能电网建设的全面展开，以及电力信息通信与电网企业经营管理的深度融合，电力数据出现爆发性增长[1-2]。这些数据中隐藏着丰富的关系到电网安全稳定经济运行的信息，因而成为电网企业宝贵的数据资产[3]。电力大数据虽已成为当前热点研究对象，然而每年只有少量的数据被挖掘利用[4]，因此电力数据挖掘是智能电网发展迫切需要研究的前沿领域。

2022-02-17
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