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Hybrid model for BOF oxygen blowing time prediction based on oxygen balance mechanism and deep neural network

International Journal of Minerals,Metallurgy and Materials 2024年第1期31卷 106-117页

作者： Xin Shao Qing liu Zicheng Xin Jiangshan Zhang Tao Zhou shaoshuai li State Key Laboratory of Advanced Metallurgy University of Science and Technology BeijingBeijing 100083China Engineering Research Center of MES Technology for Iron&Steel Production Ministry of EducationBeijing 100083China Laiwu Iron and Steel Group Yinshan Section Steel Co. Ltd.Jinan 271104China

The amount of oxygen blown into the converter is one of the key parameters for the control of the converter blowing process,which directly affects the tap-to-tap time of converter. In this study, a hybrid model based on oxygen balance mechanism (OBM) and deep neural network (DNN) was established for predicting oxygen blowing time in converter. A three-step method was utilized in the hybrid model. First, the oxygen consumption volume was predicted by the OBM model and DNN model, respectively. Second, a more accurate oxygen consumption volume was obtained by integrating the OBM model and DNN model. Finally, the converter oxygen blowing time was calculated according to the oxygen consumption volume and the oxygen supply intensity of each heat. The proposed hybrid model was verified using the actual data collected from an integrated steel plant in China, and compared with multiple linear regression model, OBM model, and neural network model including extreme learning machine, back propagation neural network, and DNN. The test results indicate that the hybrid model with a network structure of 3 hidden layer layers, 32-16-8 neurons per hidden layer, and 0.1 learning rate has the best prediction accuracy and stronger generalization ability compared with other models. The predicted hit ratio of oxygen consumption volume within the error±300 m^(3)is 96.67%;determination coefficient (R^(2)) and root mean square error (RMSE) are0.6984 and 150.03 m^(3), respectively. The oxygen blow time prediction hit ratio within the error±0.6 min is 89.50%;R2and RMSE are0.9486 and 0.3592 min, respectively. As a result, the proposed model can effectively predict the oxygen consumption volume and oxygen blowing time in the converter.

关键词： basic oxygen furnace oxygen consumption oxygen blowing time oxygen balance mechanism deep neural network hybrid model

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Classification of inelastic deformation and material-intrinsic indices about mechanical performance of general solid matter

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Science China(Physics,Mechanics & Astronomy) 2023年第11期66卷 155-178页

作者： Yichao Zhu shaoshuai li Biao Wang Department of Engineering Mechanics Dalian University of TechnologyDalian116024China State Key Laboratory of Structural Analysis Optimization and CAE Software for Industrial EquipmentDalian University of TechnologyDalian116024China School of Physics and Sino-French Institute of Nuclear Engineering and Technology Sun Yat-sen UniversityGuangzhou510275China Research Institute of Interdisciplinary Science Dongguan University of TechnologyDongguan523808China

The present article is aimed to detect material-intrinsic indices that can be used to supervise the mechanical performance of general solid *** novelty carried in this article can be summarised as ***,an inelastic deformation state of almost any solid matter can be treated as the combination of two fundamental modes due to different microscopic causation:Mode I inelastic distortion due to the movement of sliding types of defects and Mode II inelastic dilation due to the evolution of voids/***,each inelastic deformation mode is characterised by a single principal inelastic deformation descriptor(PIDD):Mode I by a newly introduced quantity of maximum distortional angle changeαand Mode II by the logarithm of dilating magnificationω.In particular,the concept of maximum distortional angle change gives rise to a geometrically intuitive yield criterion ofα>α_(c),which in situations of small deformation,is shown to asymptote von Mise's,and to become Tresca's in cases of plane ***,the deformation process of a solid matter under monotonic and ambient loads is formulated by means of trajectories of thermodynamic equilibria with respect to the PIDD *** a pair of physical quantities which measure the stresses needed to change the local PIDD state are singled *** termed as inelastic deformation resistances(IDRs),these two quantities are shown to depend only on the onsite atomic *** is also shown that key descriptive properties about the mechanical behaviours of materials,such as ductility,are encoded in IDRs as functions of *** the IDR pair may serve as material performance indices that may be more intrinsic than conventional stress-strain relationships.

关键词： inelastic deformation modes mechanical performance index thermodynamic principal inelastic deformation descriptor inelastic deformation resistance

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耦合NSGA-Ⅲ和FLUS模型的生态脆弱农区土地利用多目标协同优化配置

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陕西师范大学学报（自然科学版） 2024年第4期52卷 109-119页

作者：李少帅刘晓煌张超靳京曹文静禄竸张琰自然资源部国土整治中心北京 100035 自然资源综合调查指挥中心北京 100055 中国农业大学土地科学与技术学院北京 100094 中国科学院中国现代化研究中心北京 100190 深圳市房地产和城市建设发展研究中心广东深圳 518028 自然资源部国土卫星遥感应用中心北京 100190

依托数学模型和情景模拟,形成弹性的土地利用优化配置方案,对促进生态脆弱农区生态、农业和经济用地协调发展具有重要意义.以河套灌区乌兰布和灌域为例,采用MSPA(mor-phological spatial pattern analysis)和斑块重要性指数识别和提取... 详细信息

依托数学模型和情景模拟,形成弹性的土地利用优化配置方案,对促进生态脆弱农区生态、农业和经济用地协调发展具有重要意义.以河套灌区乌兰布和灌域为例,采用MSPA(mor-phological spatial pattern analysis)和斑块重要性指数识别和提取生态源地,耦合NSGA-Ⅲ(non-dominated sorting genetic algorithm Ⅲ)和 FLUS(future land use simulation)模型,基于 4 种情景模拟形成具有弹性的生态脆弱农区土地利用优化配置方案.结果表明:基于NSGA-Ⅲ可以快速形成研究区多目标下的Pareto解集,且解集内的各目标效益均优于2020年土地利用效益值.生态安全优先发展、粮食生产优先发展和经济优先发展情景存在其他两项目标效益提升不明显的情况.相对来说,最小土地利用变化条件下的均衡效益发展情景可在土地利用变化幅度最小的情况下,达到更高、更均衡的综合效益.制订土地利用优化配置方案时,在参考各情景土地利用优化配置布局的基础上识别土地利用协调冲突区,有助于形成弹性的土地利用优化配置方案,以适应区域可能发生的内外部经济政策环境变化.

关键词：土地利用 NSGA-Ⅲ FLUS模型多目标协同生态脆弱农区

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Enemies atpeace:Recentprogressin Agrobacterium-mediated cereal transformation

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The Crop Journal 2024年第2期12卷 321-329页

作者： shaoshuai liu Ke Wang Shuaifeng Geng Moammar Hossain Xingguo Ye Aili li Long Mao Karl-Heinz Kogel State Key Laboratory of Crop Gene Resources and Breeding Institute of Crop SciencesChinese Academy of Agricultural SciencesBeijing 100081China Institute of Phytopathology Centre for BioSystemsLand Use and NutritionJustus Liebig UniversityHeinrich Buff-Ring 26-32D-35392GiessenGermany

Agrobacterium tumefaciens mediated plant transformation is a versatile tool for plant genetic engineering following its discovery nearly half a century *** modifications were made in its application to increase efficiency,especially in the recalcitrant major cereals *** breakthroughs in transformation efficiency continue its role as a mainstream technique in CRISPR/Cas-based genome editing and gene *** modifications led to higher transformation frequency and lower but more stable transgene copies with the capability to revolutionize modern *** this review,we provide a brief overview of the history of Agrobacterium-mediated plant transformation and focus on the most recent progress to improve the system in both the Agrobacterium and the host recipient.A promising future for transformation in biotechnology and agriculture is predicted.

关键词： Agrobacterium tumefaciens Cereal species Genome editing Genetic engineering Plant breeding

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山东省乡村卫生人力资源配置公平性研究

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医学与社会 2023年第11期36卷 38-44页

作者：李召帅王超卢祖洵武汉大学公共卫生学院湖北武汉430071 华中科技大学同济医学院公共卫生学院湖北武汉430030

目的:分析2020年山东省乡村卫生人力资源配置状况及公平性,为优化乡村卫生人力资源配置提供参考。方法:描述性分析山东省乡村卫生人力资源分布的基本情况,运用基尼系数、洛伦兹曲线及泰尔指数研究乡村卫生人力资源配置的公平性。结果:... 详细信息

目的:分析2020年山东省乡村卫生人力资源配置状况及公平性,为优化乡村卫生人力资源配置提供参考。方法:描述性分析山东省乡村卫生人力资源分布的基本情况,运用基尼系数、洛伦兹曲线及泰尔指数研究乡村卫生人力资源配置的公平性。结果:山东省乡村卫生人力资源总量处于全国前列,全省每千乡村人口乡村医生和卫生员数为1.26人、乡镇卫生院卫生技术人员数为1.65人,其中鲁南经济圈每千乡村人口的乡村卫生人力资源拥有量最多,分别为乡村医生和卫生员1.38人、乡镇卫生院卫生技术人员1.90人。基尼系数和洛伦兹曲线显示,山东省各类乡村卫生人力资源按面积配置的基尼系数均大于按人口分布,其中按人口分布的乡镇卫生院卫生技术人员的基尼系数最小,为0.10591;按面积配置的乡镇卫生院注册护士的基尼系数最大,为0.24984。此外山东省各类乡村卫生人力资源配置的泰尔指数分析发现,其组内差异贡献率均超过50%。结论:山东省乡村卫生人力资源配置存在区域差异,其按人口配置的公平性优于按面积配置,区域内差异是影响总体差异的主要原因。因此山东省政府仍需科学制定规划,优化乡村卫生人力资源配置,改善资源分布的不平衡性,持续加强乡村卫生健康队伍建设。

关键词：乡村卫生人力资源公平性山东

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风险情景下人工智能技术信任机制建构与解析

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中国科技论坛 2022年第1期 150-160页

作者：孙丽文李少帅河北工业大学经济管理学院天津300401

人工智能在创造巨大经济价值、引领产业变革同时也引发众多风险。从信任角度看,诸多风险问题都与技术信任密切相关,且风险情景下技术信任更加复杂并充满挑战。本文梳理提炼既有技术信任文献,从主导范式、能动主体、核心愿景、规制体系4... 详细信息

人工智能在创造巨大经济价值、引领产业变革同时也引发众多风险。从信任角度看,诸多风险问题都与技术信任密切相关,且风险情景下技术信任更加复杂并充满挑战。本文梳理提炼既有技术信任文献,从主导范式、能动主体、核心愿景、规制体系4个维度构建人工智能技术信任机制模型。研究发现:责任式创新能够为风险情景下的技术信任提供方向指示和行为准则并成为主导范式;技术信任核心愿景包括技术可用性、可靠性、可知性、可控性和可追责;技术信任机制建立需政府、行业组织、企业等主体共同参与;以法律为保障的风险防控体系和以伦理为导向的社会规范体系成为技术信任规制体系两大支柱。技术信任机制运行可概述为在责任式创新范式指引下,能动主体通过多元化协同塑造值得信赖的治理群落,核心愿景通过相互联结形成安全负责的技术体系,规制体系通过彼此融合提供刚柔并济的环境保障。

关键词：技术信任风险核心愿景规制体系人工智能

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基于多层次分析框架的人工智能创新生态系统演化研究

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中国科技论坛 2022年第3期 62-71页

作者：孙丽文李少帅河北工业大学经济管理学院天津300401

本文基于多层次分析框架构建人工智能创新生态系统演化模型,根据技术生态位、市场生态位、社会技术范式和社会技术地景特征,把系统演化分为技术保护期、积累探索期和战略发展期,以百度、阿里和腾讯为研究对象,采用多案例探索性研究方法... 详细信息

本文基于多层次分析框架构建人工智能创新生态系统演化模型,根据技术生态位、市场生态位、社会技术范式和社会技术地景特征,把系统演化分为技术保护期、积累探索期和战略发展期,以百度、阿里和腾讯为研究对象,采用多案例探索性研究方法,探究该创新生态系统的演化过程与机理,并验证模型的科学适用性。研究结果显示:人工智能创新生态系统经历了技术保护期、积累探索期和战略发展期,已经跨越技术生态位和市场生态位,并迈入规模化应用阶段,以人工智能为核心的新社会技术范式加速形成;核心企业的发展战略对创新生态系统的演化具有决定性作用;社会技术地景正向迁移对创新生态系统演化具有重要推动作用;创新生态系统的演化需要系统内部成员之间紧密合作与相互协同。

关键词：生态位社会技术范式社会技术地景创新生态系统

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能量转换视角下人工智能关键核心技术产业化路径解析

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科技进步与对策 2022年第14期39卷 73-82页

作者：孙丽文李少帅孙洋河北工业大学经济管理学院天津300401 南开大学津南研究院天津300350

人工智能是驱动新一轮科技革命和产业变革的中坚力量,探究人工智能关键核心技术产业化路径对于我国数字经济发展、数字化转型和创新型国家建设具有重要意义。基于能量转换视角,探讨人工智能技术产业化路径形成机理,识别人工智能关键核... 详细信息

人工智能是驱动新一轮科技革命和产业变革的中坚力量,探究人工智能关键核心技术产业化路径对于我国数字经济发展、数字化转型和创新型国家建设具有重要意义。基于能量转换视角,探讨人工智能技术产业化路径形成机理,识别人工智能关键核心技术产业化路径并对其进行解析。研究发现:①人工智能技术产业化过程存在能量转换,技术创新能量、催化孕育能量、商业转化能量和业态塑造能量共同构成能量转换的核心环节,决定技术产业化路径具体过程;②人工智能关键核心技术包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理等八大技术领域,不同属性核心技术构成相应技术集群,形成以识别、交互和执行为主题的技术产业化路径;③技术集群属性是影响技术产业化路径的关键因素。从能量视角对人工智能关键核心技术进行有效识别和归纳,为我国科学推进人工智能技术产业化进程提供相应思路启示与政策响应。

关键词：能量转换人工智能关键核心技术技术产业化路径案例归纳

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基于影响因素区域聚类的光伏组件灰尘沉积及其应用研究

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太阳能学报 2022年第1期43卷 375-383页

作者：刘卫东罗吉姜小华李少帅文根南昌大学机电工程学院南昌330031 南昌航空大学经济管理学院南昌330063

从灰尘沉积影响因素的区域差异性分析入手,提出基于影响因素区域聚类和计算流体动力学相结合的灰尘沉积仿真试验研究方法。首先,选取对灰尘沉积影响较大的风速、相对湿度、温度和灰尘浓度4个环境因素对中国大陆进行区域聚类;其次,按区... 详细信息

从灰尘沉积影响因素的区域差异性分析入手,提出基于影响因素区域聚类和计算流体动力学相结合的灰尘沉积仿真试验研究方法。首先,选取对灰尘沉积影响较大的风速、相对湿度、温度和灰尘浓度4个环境因素对中国大陆进行区域聚类;其次,按区域类别设定灰尘沉积影响条件,将试验设计与Fluent软件仿真分析相结合,研究光伏组件的安装倾角和安装高度与灰尘沉积率的关系;最后通过灰尘沉积对光伏组件发电量的实际值和预测值的比较,验证方法的准确性和有效性,并将结果应用于优化安装参数。研究成果可应用于分区域类别的灰尘沉积的预测和光伏组件安装参数的优化。

关键词：光伏组件灰尘沉积影响因素区域聚类仿真分析

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改进的Wiener退化模型对一回路管道的可靠性评估

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核动力工程 2016年第6期37卷 146-149页

作者：李少帅陈玲蔡琦海军工程大学核能科学与工程系中国人民解放军92351部队59分队

Wiener退化过程模型能够良好地解决监测数据存在的波动性,已逐渐成为退化数据处理的热点模型。然而,带漂移的Wiener退化过程模型主要针对线性退化轨迹模型,且要求同批次产品漂移参数为固定值,这限制了其使用范围。本研究对Wiener模型进... 详细信息

Wiener退化过程模型能够良好地解决监测数据存在的波动性,已逐渐成为退化数据处理的热点模型。然而,带漂移的Wiener退化过程模型主要针对线性退化轨迹模型,且要求同批次产品漂移参数为固定值,这限制了其使用范围。本研究对Wiener模型进行改进,使其具备处理非线性问题的能力,以满足评估对象的要求。将漂移参数假设为随不同研究对象而不同的随机变量,对Wiener退化过程模型进行补充完善。最后基于反应堆一回路管道裂纹数据对其进行可靠性分析,通过实例应用证明了模型的合理性。

关键词： Wiener退化过程退化轨迹漂移参数一回路管道可靠性

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