浅谈国际焦煤在国内焦化业的应用

来源 :燃料与化工 | 被引量 : 0次 | 上传用户:dingwei1234
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
分析了目前国内、国际焦煤价格的变化趋势,从这2种煤的性质、炼焦质量等方面,讨论这2种煤的差异.结果表明,国际焦煤价格比国内焦煤价格更低,同时在配煤炼焦性能方面有明显优势,进口优质焦煤能对我国焦煤短缺起到良好的补充作用.
其他文献
数据采样是快速提取大规模数据集中有用信息的重要手段,为更好地应对越来越大规模的数据高效处理要求,借助近邻传播算法的优异性能,通过引入分层增量处理和样本点动态赋权策略,实现了一种能够非常有效地平衡处理效率和采样质量的新方法.其中的分层增量处理策略考虑将原始的大规模数据集进行分批处理后再综合;而样本点动态赋权则考虑在近邻传播过程中对样本点进行合理的动态赋权,以获得采样的数据空间上更好的全局一致性.实验中,分别使用人工数据集、UCI标准数据集和图像数据集进行性能分析,结果表明:新方法与现有相关方法在采样划分质量
协同过滤推荐算法中的矩阵分解因其简单、易于实现,得到了广泛的应用.但是矩阵分解通过简单的线性内积建模用户和物品之间的非线性交互关系,限制了模型的表达能力.为此,He等人提出了广义矩阵分解模型,通过非线性激活函数和连接权重,将矩阵分解推广到广义矩阵分解,为模型赋予建模用户和物品间的二阶非线性交互关系的能力.但是广义矩阵分解模型是一个浅层模型,并不能很好地建模用户和物品间高阶交互关系,一定程度上可能会影响模型性能.受广义矩阵分解模型启发,提出了深度矩阵分解模型(deep matrix factorizatio
为解决可验证外包数据库方案存在的预处理阶段开销较大及不支持公共可验证的问题,提出了一个全委托的公共可验证的外包数据库模型.给出了模型的架构及交互流程,对模型进行了形式化定义,并给出了模型的正确性定义和安全性定义.利用双线性映射及可验证外包模幂运算协议,构建了一个全委托的公共可验证外包数据库方案,且给出了各个算法的详细描述,证明了方案的正确性和安全性.其安全性可规约为BDHE(bilinear diffie-hellman exponent)难题.与现有方案及不进行全委托计算的方案相比,全委托的公共可验证的
已有的隐私保护频繁模式挖掘随机化方法不考虑隐私保护需求差异性,对所有个体运用统一的随机化参数,实施同等的保护,无法满足个体对隐私的偏好.提出基于分组随机化的隐私保护频繁模式挖掘方法(grouping-based randomization for privacy preserving frequent pattern mining,简称GR-PPFM).该方法根据不同个体的隐私保护要求进行分组,为每一组数据设置不同的隐私保护级别和与之相适应的随机化参数.在合成数据和真实数据中的实验结果表明:相对于统一单参
随着大数据、机器学习等技术的发展,网络流量与任务的计算量也随之快速增长.研究人员提出了内容分发网络(CDN)、边缘计算等平台技术,但CDN只能解决数据存储,而边缘计算存在着难以管理和不能跨集群进行资源调度等问题.容器化技术广泛应用在边缘计算场景中,但目前,边缘计算采取的容器编排策略普遍比较低效,导致任务的计算延迟仍然过长.提出了功能分发网络FDN(function delivery network),一方面为用户提供了访问边缘计算资源的统一接口和容器化的计算平台,无需进行繁琐的计算资源配置;另一方面,FD
对ⅡB~IVA期的宫颈鳞癌患者来说,放化疗治疗后肿瘤区域可能会出现完全缓解和不完全缓解的情况.根据临床经验可知,如果放化疗后肿瘤区域不能完全缓解,那么患者的生存率很低,而且再采取手术治疗或口服靶向药治疗等其他疗法很难有效.因此,在治疗前筛选出对放化疗不敏感的患者,转而探索个性化治疗方案很有必要.针对上述问题,将放化疗疗效预测问题视为图像分类问题,提出一种基于随机森林算法的宫颈鳞癌放化疗疗效预测模型,筛选出对放化疗不敏感的患者.该模型首先利用小波变换和高斯拉普拉斯算子对3D宫颈鳞癌MRI(magnetic
为解决视频行人重识别数据集标注困难的问题,提出了基于单标注样本视频行人重识别的近邻中心迭代策略.该策略逐步利用伪标签视频片段迭代更新网络结构,以获得最佳的模型.针对预测无标签视频片段的伪标签准确率低的问题,提出了一种标签评估方法:每次训练后,将所选取的伪标签视频片段和有标签视频片段特征中每个类的中心点作为下一次训练中预测伪标签的度量中心点;同时提出基于交叉熵损失和在线实例匹配损失的损失控制策略,使得训练过程更加稳定,无标签数据的伪标签预测准确率更高.在MARS,DukeMTMC-VideoReID这两个大
由于低照度环境下所采集的图像存在亮度低、对比度差、出现噪声和色彩失衡等低质问题,严重影响其在图像处理应用中的性能.为了提升低照度图像质量,以获得具有完整结构和细节且自然清晰的图像,结合Retinex理论与卷积神经网络,提出了一种基于MDARNet的低照度图像增强方法,并引入Attention机制模块和密集卷积模块以提升性能.首先,MDARNet利用同时包含二维和一维的3个不同尺度卷积核对图像进行初步特征提取,并用像素注意模块对多尺度特征图进行针对性学习;其次,设计跳跃连接结构对图像进行特征提取,使图像特征
指令集作为软硬件之间的接口规范,是信息技术生态的起始原点.RISC-V是计算机体系结构走向开放的必然产物,其出现为系统研究领域带来了新的思路,即系统软件问题的研究深度可以进一步向下延伸至指令集架构,从而拓展甚至颠覆软件领域的“全栈”概念.对近年来RISC-V指令集架构相关的研究成果进行了综述.首先介绍了RISC-V指令集的发展现状,指出开展RISC-V研究应重点关注的指令集范围.然后分析了RISC-V处理器设计要点和适用范围.同时,围绕RISC-V系统设计问题,从指令集、功能实现、性能提升、安全策略这4个
为了揭示煤中不同组分的热解特征和成焦规律,利用离心分离获取黄陵煤的显微组分富集物,研究显微组分的热解特性,利用显微镜热台原位观测热解过程中显微组分的软化熔融特征.结果发现,镜质组和惰质组富集物的纯度分别可达90%和80%以上,壳质组富集物的纯度接近70%.壳质组的初始热解温度在385℃左右,其他显微组分的初始热解温度在410℃左右,最大热解温度为470?480℃,最大失重速率和热解总失重率均以壳质组、镜质组、半镜质组和惰质组的次序降低.显微热台原位热解实验表明,壳质组(含腐泥基质)的软化温度为350?37