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煤气化装置煤气管线阻力控制技术综述

氮肥与合成气 2024年第4期52卷 1-3页

作者：闫军河北正元氢能科技有限公司河北黄骅061100

无论是水煤浆气化炉还是干煤粉气化炉,气化炉至碳洗塔的煤气管道一旦出现积灰结垢现象,阻力增长变化很快,若不及时采取措施稳定管道阻力,将会出现激冷水流量缓慢降低或者波动的现象,炉压也会相应升高,给生产运行带来困难。以煤气化装置... 详细信息

无论是水煤浆气化炉还是干煤粉气化炉,气化炉至碳洗塔的煤气管道一旦出现积灰结垢现象,阻力增长变化很快,若不及时采取措施稳定管道阻力,将会出现激冷水流量缓慢降低或者波动的现象,炉压也会相应升高,给生产运行带来困难。以煤气化装置运行过程中煤气管线阻力控制技术为主,通过实际运行经验详细地介绍了煤气管线气液固三相流混合冲洗技术及其特点,同时根据现场管道布局特点优化改进了管件型式。

关键词：气化煤气管线阻力大倍径弯管旋流冲洗气液固三相流

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航天炉渣口阻力控制技术论述

氮肥与合成气 2024年第6期52卷 1-3,37页

作者：闫军河北正元氢能科技有限公司河北黄骅061100

以航天炉运行过程中渣口处阻力控制技术为主,通过实际运行经验详细地介绍渣口压差出现上涨的常见原因、渣口堵塞后的表征现象,同时对渣口压差上涨后可能产生的危害和控制解决措施进行了陈述。除此之外,针对航天炉的入炉煤相关控制要求... 详细信息

以航天炉运行过程中渣口处阻力控制技术为主,通过实际运行经验详细地介绍渣口压差出现上涨的常见原因、渣口堵塞后的表征现象,同时对渣口压差上涨后可能产生的危害和控制解决措施进行了陈述。除此之外,针对航天炉的入炉煤相关控制要求进行了阐述,涉及到不同种类化工用煤特点的讲解说明,对灰组分中的氧化铝、二氧化硅、氧化钙三者关系变化后对入炉煤在燃烧室反应可能出现的现象进行了相关专业试验数据分析,并结合航天炉实际运行结果进行了综合阐述。

关键词：航天炉渣口渣口压差灰组分氧化铝二氧化硅

计及可用容量和调频成本的网侧多储能电站双层优化策略

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电力系统自动化 2024年

作者：李军徽宋清龙郭琦闫军李翠萍郝乾鹏现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室(东北电力大学) 内蒙古电力(集团)有限责任公司天津大学未来技术学院

针对区域内储能资源因调频指令分配不均使部分电站提前丧失充/放电能力，导致后续调频需求响应能力不足的问题，提出了一种综合考虑容量状态和运行经济性的网侧多储能电站调频功率分配策略。该策略包括储能电站调频功率分配层和储能单... 详细信息

针对区域内储能资源因调频指令分配不均使部分电站提前丧失充/放电能力，导致后续调频需求响应能力不足的问题，提出了一种综合考虑容量状态和运行经济性的网侧多储能电站调频功率分配策略。该策略包括储能电站调频功率分配层和储能单元调频功率分配层：上层引入可用容量状态系数和关于储能资源调节能力的自适应系数，设计了储能电站调频功率分区优化分配模型，实现调频功率在各储能电站的均衡分配。下层计及健康状态（SOH）和抗拒系数，与储能单元荷电状态（SOC）均衡恢复构成目标函数，实现SOH高的储能单元优先恢复SOC。仿真结果表明，所提策略在保障一定经济性的同时可提高区域内储能资源的响应调频指令的能力，实现储能资源的尽限利用。

关键词：多类型储能电站可用容量均衡控制健康状态二次调频经济运行

大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用

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软件 2024年第3期45卷 164-166页

作者：闫军太原旅游职业学院山西太原030032

随着大数据时代的到来,人工智能(AI)在计算机网络技术中的应用已成为推动行业革新的关键因素。基于此,本文探讨了AI在计算机网络技术中的应用背景,分析了AI在计算机网络技术中的具体应用,讨论AI技术应用面临的问题以及未来发展趋势。旨... 详细信息

随着大数据时代的到来,人工智能(AI)在计算机网络技术中的应用已成为推动行业革新的关键因素。基于此,本文探讨了AI在计算机网络技术中的应用背景,分析了AI在计算机网络技术中的具体应用,讨论AI技术应用面临的问题以及未来发展趋势。旨在为网络技术的发展提供一个结合AI应用的新视角,探索在大数据背景下的创新解决方案。

关键词：大数据人工智能计算机网络技术信息技术

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基于大数据技术的计算机网络安全策略分析

电子技术 2024年第5期 220-221页

作者：闫军太原旅游职业学院

阐述基于大数据技术的计算机网络安全问题及原因，探讨提高计算机网络安全的有效方法，包括完善安全管理体系、强化防护软件效果、合理运用安全系统、加强网络安全管理。

关键词：大数据技术计算机网络网络安全

行右三肝切除且保留肝外扩张胆管的Caroli综合征1例

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中华肝胆外科杂志 2024年第3期30卷 220-221页

作者：杨雷杨宇帆徐竟益闫军清华大学附属北京清华长庚医院清华大学临床医学院北京102218

患者女性,25岁,因"间断发热2个月"入院。磁共振胰胆管成像提示肝内胆管可见多发囊状扩张,内见血管穿行,胆总管梭形增宽至1.2 cm,考虑为Caroli病伴先天性胆总管扩张症。增强CT提示双肾见多发囊肿和小结石。行腹腔镜右三叶切除术,肝外扩... 详细信息

患者女性,25岁,因"间断发热2个月"入院。磁共振胰胆管成像提示肝内胆管可见多发囊状扩张,内见血管穿行,胆总管梭形增宽至1.2 cm,考虑为Caroli病伴先天性胆总管扩张症。增强CT提示双肾见多发囊肿和小结石。行腹腔镜右三叶切除术,肝外扩张胆管暂不行切除和行胆肠吻合。术后病理:肝内大胆管呈囊性扩张;肝脏纤维化,病变符合Caroli综合征。随访7年,患者生存良好。

关键词：磁共振胰胆管成像肝脏纤维化 Caroli病囊性扩张胆肠吻合囊状扩张胆总管三叶切除术

主动脉瓣上狭窄术后早期心血管不良事件临床危险因素的回顾性队列研究

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中国胸心血管外科临床杂志 2024年

作者：章思梦韦才奕吕力知彭博夏简明王强闫军史艺北京大学人民医院心外科北京大学基础医学院首都医科大学附属北京安贞医院小儿心脏中心外科中国医学科学院北京协和医学院国家心血管病中心阜外医院心脏外科云南省阜外心血管病医院心脏外科

目的明确主动脉瓣上狭窄（supravalvar aortic stenosis,SVAS）矫治术后早期主要心血管不良事件（major adverse cardiovascular events,MACEs）的危险因素。方法纳入北京及云南阜外医院2002—2019年收治的SVAS并接受手术矫治的患者... 详细信息

目的明确主动脉瓣上狭窄（supravalvar aortic stenosis,SVAS）矫治术后早期主要心血管不良事件（major adverse cardiovascular events,MACEs）的危险因素。方法纳入北京及云南阜外医院2002—2019年收治的SVAS并接受手术矫治的患者。根据术后早期（住院期间或术后30 d内）是否发生MACEs，将患者分为MACEs组和non-MACEs组。获取患者术前、术中及术后临床资料，进行多因素logistic回归分析。结果共纳入302例患者，其中男199例、女103例，中位年龄63(29.2,131.2)个月。SVAS矫治术后早期MACEs发生率为6.95%(21/302)。多因素logistic回归模型显示，术后早期MACEs的独立危险因素为住ICU时间[OR=1.01,95%CI(1.00,1.01),P=0.032]、术中体外循环（intraoperative cardiopulmonary bypass,CPB）时间[OR=1.02,95%CI(1.01,1.04),P=0.014]、主动脉瓣环直径[OR=0.65,95%CI(0.43,0.97),P=0.035]、主动脉窦内径[OR=0.75,95%CI(0.57,0.98),P=0.037]和狭窄部内径[OR=0.56,95%CI(0.35,0.9),P=0.016]。结论 SVAS矫治术后早期MACEs的独立危险因素是住ICU时间、CPB时间、主动脉瓣环直径、主动脉窦内径和狭窄部内径。及早明确MACEs高危人群有利于临床治疗策略的制定。

关键词：先天性心脏病主动脉瓣上狭窄外科治疗心血管不良事件危险因素

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电炉短流程冶炼圆钢热顶锻开裂分析与控制

炼钢 2024年第3期40卷 20-26页

作者：闫军康旭徐鹏曹震巍王强刘崇河钢集团张宣科技河北宣化075100 河钢材料技术研究院河北石家庄052135

以张宣科技电炉短流程冶炼圆钢为研究对象,对圆钢热顶锻出现的单条和多条小裂口缺陷、单条和多条细长条状裂口缺陷、多条严重长条裂口缺陷产生原因进行分析,并针对缺陷产生原因对生产工艺进行优化。通过检测分析发现热顶锻单条和多条小... 详细信息

以张宣科技电炉短流程冶炼圆钢为研究对象,对圆钢热顶锻出现的单条和多条小裂口缺陷、单条和多条细长条状裂口缺陷、多条严重长条裂口缺陷产生原因进行分析,并针对缺陷产生原因对生产工艺进行优化。通过检测分析发现热顶锻单条和多条小裂口缺陷为连铸过程卷入结晶器保护渣导致,单条和多条细长条状缺陷为铸坯气泡缺陷导致,多条严重长条裂口缺陷为铸坯裂纹缺陷导致。根据缺陷产生原因对电炉、LF精炼和连铸冶炼过程进行优化,有效降低了卷渣缺陷、铸坯气泡缺陷和铸坯裂纹缺陷产生,热顶锻合格率明显提高,优化后冶炼过程未发现热顶锻开裂现象,热顶锻合格率接近100%。

关键词：热顶锻圆钢开裂气泡卷渣

基于闭环聚类和多目标优化的风电短期功率预测方法

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上海交通大学学报 2024年

作者：郭琦闫军郝乾鹏韩东杨志豪闫馨月张海鹏李然内蒙古电力(集团)有限责任公司天津大学未来技术学院上海交通大学国家电投智慧能源创新学院上海交通大学电力传输与功率变换控制教育部重点实验室上海非碳基能源转换与利用研究院

在区域风电短期功率组合预测领域，常用的深度学习预测模型虽然能够充分学习各单一模型的预测特征，但样本数据规模较小时，深度学习模型容易对训练数据分布产生依赖，从而产生过拟合现象；此外，虽然聚类方法被用来提升区域级预测的精... 详细信息

在区域风电短期功率组合预测领域，常用的深度学习预测模型虽然能够充分学习各单一模型的预测特征，但样本数据规模较小时，深度学习模型容易对训练数据分布产生依赖，从而产生过拟合现象；此外，虽然聚类方法被用来提升区域级预测的精度，但现有方法的聚类目标通常为最小化不同类中风电场的差异，如地理位置差异，而未考虑与预测目标的一致性。为解决以上问题，本文提出一种基于闭环聚类和多目标优化的风电短期功率预测方法。在该方法中，首先通过闭环聚类算法将风电场分为多类；对于每类中的风电场数据，运用Bootstrap方法从原始数据集中随机有放回地抽取N组训练子集；然后利用N组子集数据分别训练卷积神经网络模型；最后采用多目标优化算法对N个卷积神经网络的预测结果进行集成。基于中国内蒙古地区的实际风电场数据开展算例验证，结果表明，所提方法在均方根误差方面相比长短期记忆网络模型降低了33.81%，相比基于卷积神经网络的组合预测模型降低了24.08%，相比基于K-means聚类方法的预测降低了14.05%。

关键词：新能源预测聚类 Bootstrap 多目标优化深度学习