【摘 要】
：
针对催化裂化装置气压机组改造,采用双蒸汽入口汽轮机,及配套的压缩机组成新气压机组,满足装置平稳生产需求;并分析气压机组喘振及防范措施。
Aiming at the reform of the
论文部分内容阅读
针对催化裂化装置气压机组改造,采用双蒸汽入口汽轮机,及配套的压缩机组成新气压机组,满足装置平稳生产需求;并分析气压机组喘振及防范措施。
Aiming at the reform of the gas pressure unit of the catalytic cracking unit, the double steam inlet turbine and the companion compressor are combined to form a new air pressure unit to meet the steady production requirement of the unit. The surge and precautionary measures of the air compressor unit are also analyzed.
其他文献
【目的】甜菜夜蛾Spodoptera exigua是蔬菜等作物上的主要害虫,而蔬菜地常会遭到重金属的污染和侵蚀。本文系统探究了重金属铅对甜菜夜蛾多个世代生殖力的影响,为评价重金属
目的脑肿瘤是一种严重威胁人类健康的疾病。利用计算机辅助诊断进行脑肿瘤分割对于患者的预后和治疗具有重要的临床意义。3D卷积神经网络因具有空间特征提取充分、分割效果好等优点,广泛应用于脑肿瘤分割领域。但由于其存在显存占用量巨大、对硬件资源要求较高等问题,通常需要在网络结构中做出折衷,以牺牲精度或训练速度的方式来适应给定的内存预算。基于以上问题,提出一种轻量级分割算法。方法使用组卷积来代替常规卷积以显著
目的通过深度学习对乳腺癌早期的正确诊断能大幅提高患者生存率。现阶段大部分研究者仅采用B型超声图像作为实验数据,但是B型超声自身的局限性导致分类效果难以提升。针对该问题,提出了一种综合利用B型超声和超声造影视频来提高分类精度的网络模型。方法针对B型超声图像及造影视频双模态数据的特性设计了一个双分支模型架构。针对传统提取视频特征中仅使用单标签的不足,制定了病理多标签预训练。并设计了一种新的双线性协同机
目的精确的肺肿瘤分割对肺癌诊断、手术规划以及放疗具有重要意义。计算机断层扫描(computed tomography,CT)是肺癌诊疗中最重要的辅助手段,但阅片是一项依靠医生主观经验、劳动密集型的工作,容易造成诊断结果的不稳定,实现快速、稳定和准确的肺肿瘤自动分割方法是当前研究的热点。随着深度学习的发展,使用卷积神经网络进行肺肿瘤的自动分割成为了主流。本文针对3D U-Net准确度不足,容易出现假
残差神经网络(residual neural network,ResNet)及其优化是深度学习研究的热点之一,在医学图像领域应用广泛,在肿瘤、心脑血管和神经系统疾病等重大疾病的临床诊断、分期、转移、治疗决策和靶区勾画方面取得良好效果。本文对残差神经网络的学习优化进行了总结:阐述了残差神经网络学习算法优化,从激活函数、损失函数、参数优化算法、学习衰减率、归一化和正则化技术等6方面进行总结,其中激活函
目的从医学影像中进行肝脏与肿瘤分割是计算机辅助诊断和治疗的重要前提。常见的胸部和腹部扫描成像效果中,图像对比度偏低,边界模糊,需要医生丰富的临床解剖学知识才能准确地分割,所以精确的自动分割是一个极大的挑战。本文结合深度学习与医学影像组学,提出一种肝脏肿瘤CT(computed tomography)分割方法。方法首先建立一个级联的2D图像端到端分割模型对肝脏和肿瘤同时进行分割,分割模型采用U-Ne
目的 X射线光片是用于诊断多种胸部疾病常用且经济的方法。然而,不同疾病的位置及病灶区域大小在X光片上差异较大且纹理表现存在多样性,是胸部疾病分类任务面临的主要挑战。此外,样本数据类别不平衡进一步增加了任务的困难。针对以上挑战以及目前算法识别精度有待提升的问题,本文采用深度学习方法提出一种基于密集挤压激励网络的多标签胸部疾病分类算法。方法将挤压激励模块同样以密集连接的方式加入密集连接网络中作为特征通
目的精准的危及器官(organs at risk,OARs)勾画是肿瘤放射治疗过程中的关键步骤。依赖人工的勾画方式不仅耗费时力,且勾画精度容易受图像质量及医生主观经验等因素的影响。本文提出了一种2D级联卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型,用于放疗危及器官的自动分割。方法模型主要包含分类器和分割网络两部分。分类器以VGG (visual geomet
目的超声检查是诊断甲状腺疾病的主要影像学方法之一,但由于超声图像中斑点强度具有随机性、组织器官复杂等问题,导致甲状腺在不同数据源间的形态、大小和纹理差异性较大,容易导致观察者视觉疲劳。针对甲状腺超声成像存在斑点强度随机性以及周边组织复杂性的问题,为了更准确地描述出器官与病理性病变的解剖边界,提出一种基于频域增强和局部注意力机制的甲状腺超声分割网络。方法针对原始数据采用高低通滤波器获取高低频段的图像
1980、1981年我站参加全国杂交水稻气候适应性的联合试验,按统一方案,通过对汕优6号等杂交组合的早(3月25日,4月5、15日)、中(5月5、16日)、晚(6月15、25日,7月5、15、25日)