混凝气浮工艺在高标准、短工期背景下的应用

苏州某污水处理厂现状规模4万m3/d,出水执行《城镇污水处理厂污染物排放标准》(GB 18918-2002)一级A标准.随着苏州地区"三年行动计划"的实施,要求辖区内污水处理厂自2021年1月1日起出水标准按照"苏州特别排放限制"执行.工程难点在于TP的稳定达标(＜0.3 mg/L),且施工工期短、用地紧张.通过比选,采用混凝气浮工艺作为TP深度处理工艺,并介绍了该工艺的原理和核心设计参数,以及投运以来的进出水数据及成本分析.结果表明,TP出水值可以稳定达到0.3 mg/L以下,总水头损失可控制在0.7 m以内,直接运行成本0.076元/m3.采用一体化装置,可实现快速启动、运行.相关经验可供施工周期短、水质要求高的工程参考.     

降雨对高填土路堤的入渗深度的确定及有限元稳定分析

能持续一定时间的强降雨使得非饱和土高填土路堤的稳定性大幅度降低 ,应用两种不同的降雨入渗深度计算方法 ,计算了路堤在不同的降雨重现期、降雨强度、降雨持时情况下的入渗深度 ,通过两种方法的对比研究 ,提出了合理的降雨入渗深度的计算公式 ;在所得出的入渗深度的基础上 ,运用渗流有限元和弹塑性有限元程序对高填土路堤进行了稳定分析 ,得出了一些有价值的结论 ,可供工程设计和施工参考     

强化"三种意识"不断提高依法管装治装层次和质量

强化条例法规意识，确保部队装备管理工作正规有序 一是要学条例法规，提高依法办事的自觉性。要把对条例法规的学习纳入部队政治教育计划，做到学习时间、学习内容、学习人员、学习效果等“四落实”。通过宣讲辅导、智力竞赛、讨论交流等形式，逐条逐款地弄清条例标准，使各级、各类人员学懂弄通装备管理的基本制度，掌握装备管理的各项规定，提高依法管理的能力，形成依法管装、依法洽装的良好氛围。二是要对照条例，治理装备管理的重点和难点问题。要建立、健全装备管理机制，对照条例要求，严格落实装备动用、使用、保养、保管、封存、登记、统计等规定，杜绝管理漏洞。对重点和难点问题，要集中力量进行治理，认真查找原因，深入剖析根源，制定相应的整改措施，确保整治效果。三是要加大检查督导力度。落实装备管理检查制度，在经常化、制度化上下功夫，将经常检查与定期检查、随机抽查与普遍检查相结合，以检查促管理。督促装备管理工作落实。     

无锡市胡埭污水处理厂提标改造方案研究

胡埭污水处理厂一期改造建成有10年之余,出水标准难以满足激增的排放量与日益严格的排放标准,本次提标改造在原规模基础上增加深度处理工艺。 通过进、出水水质分析与现污染物去除的要求,确定了本次提标改造的深度处理工艺,深度脱氮工艺采用深床反硝化滤池,深度除磷工艺采用气浮工艺,并介绍了深度处理单元与新增构筑物的单体工艺设计。本工程于2020年12月建成,运行效果稳定。     

基于改进的YOLOv3模型的焊缝缺陷检测方法研究

文章针对目前汽车生产线中焊接检测自动化程度较低、检测鲁棒性较差等问题,利用深度学习算法的特征提取能力,提出了一种基于改进的YOLOv3模型的焊缝缺陷检测方法.该方法基于连通域提取工件上的焊缝图像,并将提取到的焊缝图像输入到改进的深度学习模型中进行训练,通过融合大、中、小3个尺度的感受野,实现不同尺度焊缝缺陷的高精度识别...     

三一重工智能碾压系统在路面施工中应用研究

三一重工研发的智能碾压技术是通过在压路机上安装智能监测与控制体系,实时获得路面碾压各项数据,实现对路面压实度、渗水、构造深度均匀性进行控制。对溧高高速公路路面智能碾压段中间带边缘、路肩边缘和行超车道内随机取样,其渗水系数、构造深度均值、方差假设检验P值均大于0.05,说明其渗水、构造深度均值、方差均相等,表明路面碾压均匀,而在普通碾压段内相应位置取样,得到结果完全相反。对智能压实值与压实度关系研究发现智能压实值与压实度相关关系较弱,但其仍可准确地反映路面压实效果。由此得出结论:智能碾压技术对路面压实效果优于普通碾压,智能压实值可以作为路面碾压过程控制重要参数,这一技术值得推广应用。     

高架桥预制拼装承台抗震性能数值模拟研究

城市中大部分高架桥基础承台施工以现浇为主,施工工期长,施工风险较大。针对上海市济阳路快速化改建工程二标项目,提出采用预制承台施工代替传统现浇承台施工。通过FLAC3D数值模拟软件建立了预制承台的三维计算模型,模拟了预制承台在受到地震荷载作用时,承台配筋率、桩基直径、轴压比以及桩基插入承台深度对预制承台抗震性能的影响。结果表明:较小的配筋率和适中的桩基直径能有效提高预制承台的延性抗震性能;同时在设计和施工中应当考虑到轴压比对预制承台抗震性能的影响,轴压比越大,预制承台的延性抗震性能越差。此外,桩基插入承台的深度对预制承台的抗震性能也有一定的影响,且存在一个最合理的承插深度;在本次模拟中,0.6 D为最合理的承插深度。     

基于深度学习与支持向量机的钢轨伤损智能识别系统

目前国内钢轨探伤车检测系统都带有自动伤损识别功能,但由于采用了基于既有规则的简单逻辑判断方法,其自动识别的准确率不高,误报较多,伤损漏报的现象时有发生。针对该问题,根据钢轨探伤车所检测数据的特点,提出了基于深度学习与支持向量机的钢轨伤损智能识别系统技术方案;采用深度可分离卷积与选择性搜索相结合的方法进行目标定位;基于人工构建的多维特征,采用支持向量机方式进行伤损图像分类;并通过使用实际线路所测数据中的人工标注样本进行测试,验证了方法的有效性。测试结果表明,该系统在各项技术指标上均表现优异,伤损检出率达到99.8%,误报率降为12%,分类准确率达到95%以上。     

基于L1自适应理论的AUV深度控制器设计

[目的]为抑制自主式水下航行器(autonomous underwater vehicle,AUV)运动过程中水动力参数变化和复杂外界环境干扰的影响,针对AUV深度控制通道设计一种自适应控制器.[方法]首先建立AUV系统动力学模型,然后以REMUS AUV系统的纵向控制模型为被控对象设计L1自适应控制器,最后在考虑不同...