简介：摘要石油是现阶段非常重要的一种化石能源，有助于世界经济的发展，与此同时，这是人们比较关注的问题之一。研究石油地质整体特征以及规律可以促进石油勘探的开采效率提升，所以，具有至关重要的意义。鉴于此，本文将对石油地质研究中的特征以及规律进行分析。

简介：摘要化工设备的故障是化工企业不可避免的难题，同时也是影响化工企业生产效益的最大障碍。因此，如何掌握化工设备故障发生规律并且做好切实的预防措施是保证化工设备正常、高效运行的最佳方式。通过结合实际工作经验来阐述化工设备的故障特征及发生规律，依据不同的情况，采取不同的故障维修和预防措施。

简介：摘要贴壁风是一种解决水冷壁高温腐蚀行之有效的方法，它在水冷壁表面形成一层空气膜，破坏了形成高温腐蚀所必须具备的还原性气氛。另外贴壁风来源于二次风，相对于炉膛内的高温烟气来说属于冷风，能够降低水冷壁附近的温度，有利于防止高温腐蚀。贴壁风技术以其简单可靠的优点在工程实际中受到广泛应用。

简介：

简介：摘要金融市场行业板块复杂多变的轮动现象，最终都表现为行业股价的周期现象，而我们通过从交易大数据中挖掘大概率的关联规则能够更加准确的辨析股市的轮动变化，帮助我们在未来的股市预测和决策中提供重要依据。本文运动多种数学模型和优化算法对命题进行剖析解决.问题中的市场板块划分问题是挖掘板块联动问题的重要前提，而不同角度的板块划分对不同的市场变化、行业轮换有较为适合的对应分析方法。长期稳定板块划分，我们通过使用Origin分析方法抓取符合条件的研究数据，然后根据各产业的增长率划分市场板块。板块内部分化度分析，我们抓取特高增长和高增长模块，对各部分进行Origin仿真，验证了增长率越高，市场分化程度越高，市场走势越紊乱，增长率越低，市场分化程度越低，市场走势越平稳的分化度变化规律。不同时间尺度的板块分析，我们应用机器学习--无监督学习之K-means聚类方法，演示出了板块在时间上的分合与演化。

简介：摘要金融市场行业板块复杂多变的轮动现象，最终都表现为行业股价的周期现象，而我们通过从交易大数据中挖掘大概率的关联规则能够更加准确的辨析股市的轮动变化，帮助我们在未来的股市预测和决策中提供重要依据。本文运动多种数学模型和优化算法对命题进行剖析解决.问题中的市场板块划分问题是挖掘板块联动问题的重要前提，而不同角度的板块划分对不同的市场变化、行业轮换有较为适合的对应分析方法。长期稳定板块划分，我们通过使用Origin分析方法抓取符合条件的研究数据，然后根据各产业的增长率划分市场板块。板块内部分化度分析，我们抓取特高增长和高增长模块，对各部分进行Origin仿真，验证了增长率越高，市场分化程度越高，市场走势越紊乱，增长率越低，市场分化程度越低，市场走势越平稳的分化度变化规律。不同时间尺度的板块分析，我们应用机器学习--无监督学习之K-means聚类方法，演示出了板块在时间上的分合与演化。

简介：大型核电机组的发电机封闭母线一般设计采用强迫风冷的运行方式[1],而在风冷系统故障短时无法投运的情况下,封母的温升规律决定着人为干预的时机和方案。为了研究封闭母线自然冷却工况下的温升规律,文章以红沿河核电站封闭母线为例,建立了电磁场-温度场耦合有限元分析模型,计算了封母在自然冷却工况下的温升规律。