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磷化工行业节能降碳措施探讨
来源:云南化工 发布日期:2024-12-30
我国磷化工行业面临磷矿资源逐渐稀缺、能耗控制和环保制约这三大限制因素。近年来随着国家对于磷化工产业可持续发展的重视，推出了《磷石膏综合利用行动方案》和《高耗能行业重点领域节能降碳改造升级实施指南(2022年版)》等一系列政策与方案。在此基础上，对其中所提到的关于硝酸磷肥工艺、二水法工艺改造、多效蒸发和磷石膏利用等一系列推动磷化工行业绿色发展的相关技术开展了详细介绍和探讨。
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新能源汽车电机控制器液冷散热系统热仿真分析及特性研究
来源:机床与液压 发布日期:2024-10-28
新能源汽车电机控制器散热系统中针柱的直径、高度和冷却液体积流量对系统的综合性能有重要影响。采用数值仿真方法，分析3个设计参数对热源最高温度和冷却液压降的影响规律，得到3个参数的最优设计范围；利用仿真数据和响应面方法，建立3个参数与热源最高温度和冷却液压降的多项式代理模型；建立散热系统综合优化数学模型，并进行求解，得到最优设计参数；最后，利用数值仿真方法对最后设计结果进行验证。所述方法可以在较少的计
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中国数字经济核心产业创新测度——以电子信息产业百强企业文本挖掘为例
来源:中国科技论坛 发布日期:2024-11-05
数字经济作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，已经成为推动新质生产力发展的重要引擎。本文聚焦数字经济核心产业——电子信息产业的创新，以上市A股电子信息产业前百强企业的分析师报告为蓝本，运用文本信息挖掘的方法来审视中国数字经济整体创新以及创新类型的基本特征和发展趋势。结果显示：中国数字经济核心产业总体创新目前呈现出快速突进的特征，众多细分领域如5G技术、芯片制造、人工智能等突破式创新迸发，而在
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基于改进重置成本法的纯电动汽车二手车价值评估研究
来源:汽车实用技术 发布日期:2024-10-23
由于纯电动汽车与传统燃油汽车在主要结构和价值占比等方面存在较大差异，传统燃油汽车二手车价格评估方法并不完全适用纯电动汽车二手车。文章对比现行市价法和重置成本法的特点，选取重置成本法作为评估方法。根据纯电动二手车实际技术状况对评估模型进行修正，并根据标称续航里程等7个因素调整综合系数。以实际案例验证了评估法的可行性和有效性，研究成果对纯电动二手车价值评估具有重要指导意义。
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钢铁行业短期承压 消费新格局下机遇与挑战并存
来源:证券日报 发布日期:2024-11-04
供需双弱格局下，钢铁行业继续承压。据钢铁行业企业所披露的三季报数据，今年前三季度，A股市场37家钢铁企业合计实现营业收入15184.07亿元，同比下降9.06%；合计实现归母净利润为-107.93亿元，同比由盈转亏。 供需矛盾仍然突出 今年以来，国内钢铁产量有所下降，但由于下游
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机械类专业高校教师在企业实践锻炼的思考
来源:当代农机 发布日期:2024-11-25
针对机械类专业高校教师行业领域实践经验不足、难以改善教学实效等问题，对机械类专业教师开展企业实践锻炼进行了探讨。
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激光甲烷遥测技术在海洋石油设施的研究与应用
来源:仪器仪表用户 发布日期:2025-01-10
石油天然气行业属于高风险行业，可燃气体燃爆、有毒气体造成人员中毒是最主要的安全生产风险，而这些风险始终贯穿于整个石油天然气行业的生产运行过程中，因此需要不断提升早期预警能力，降低运行过程中的维护强度，提高安全管理水平。传统监测方式存在诸多不足，且无法适应我国能源行业智能化发展需要。本项目围绕海上石油生产实际需求，通过对激光甲烷遥测技术进行深度研究并落地实施，有效弥补了传统有害气体监测手段中的短板和
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化工安全技术与环境风险评价分析
来源:中国石油和化工标准与质量 发布日期:2024-11-15
化工领域在推进生产过程中，最重要的就是保障安全，对此需要详细分析影响安全生产的因素，进一步采用合理的化工安全技术，同时开展客观的化工生产环境风险评价，以保证安全防范的措施科学有效，提高化工生产的水平。基于此，本文通过分析化工生产中造成安全风险的主要成因，进一步探究化工生产应用的几种安全技术以及环境风险评价实践方向。
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石油钻井试压系统智能控制优化设计研究
来源:中国设备工程 发布日期:2024-11-10
在石油钻采领域，确保作业安全的关键环节之一是对井控装备进行定期试压。传统试压流程依赖人工操作，包括试压泵的启动、停止、溢流和泄压，这不仅劳动强度高，而且存在安全风险。为适应石油设备数字化和智能化的发展趋势，我们对试压系统进行了重大升级，集成了气控泄压阀、气控比例伺服阀、控制柜以及先进的控制软件。这些技术革新使得试压系统能够实现远程控制、智能调节升压速率、自动泄压以及试压报告智能上传至数据库，从而实
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基于LSTM的汽车衡传感器寿命预测分析
来源:电子技术 发布日期:2024-10-20
阐述一种基于LSTM的汽车衡传感器寿命预测方法，通过历史数据的学习与分析，预测传感器未来状态。实验结果显示，该方法在预测精度上优于传统统计方法和其他机器学习算法，为传感器的维护和更换提供了更准确的依据。
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