高压电缆运行数字化分析关键技术研究

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针对高压电能输送领域存在线缆运行多状态量数据监测不足、故障定位准确度差和消除不及时的难题,提出了一种一体化的智能技术方案。以各传感器、数据监测中心和地区电网数据服务器为硬件平台,将检测到的信号发送到服务器进行滤波变换、分析计算,通过构建改进型经验小波变换的故障定位算法实现高压电缆故障位置评估,通过MEA-BP网络算法模型实现高压电缆运行的故障分析和类型识别。实验表明,提出的方法极大地减少了故障的处理时间,提高了故障定位的精准度。
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伴随着新课标的颁布与实施,跨学科学习成为教育领域一道亮点,同时也是一大难点。本研究围绕义务教育阶段核心素养导向下的跨学科主题学习,从内涵特征、价值意蕴、设计逻辑三个方面进行论述,由关键词入手分析跨学科主题学习的内涵,从内在与外在两方面阐述其特征,基于生命、学生、学科、人才四个立场分析其价值意义,最后采用UbD理论来进行跨学科主题学习的教学设计,并提供以“我为校园添把绿——植物的生长探究活动”为主题
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本文采用热裂解-气质联用技术(Py-GC/MS)对彩妆类化妆品中聚苯乙烯(PS)、聚乙烯(PE)、聚丙烯(PP)、聚甲基丙烯酸甲酯聚(PMMA)4种塑料微珠进行检测。结果显示,不同塑料微珠高温裂解产生的特征碎片信息经色谱分离和质谱鉴定,能够有效鉴别彩妆类化妆品中塑料微珠成分并进行定量分析。本方法对4种塑料微珠的检出限均为0.02μg·g-1,线性范围为0.02~0.5μg·g-1,线性相关系数为0
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