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关键词： 滑石   机械力活化   铅离子   废水处理  

摘要： 为高效去除水溶液中重金属铅离子，对天然黏土矿物滑石进行机械力活化，探究活化滑石沉淀铅离子的效果，并对其机理进行分析。研究表明，机械力活化引发滑石晶格畸变，降低其结晶度直至完全非晶化。滑石表面活性羟基暴露并溶出，与大气中的CO2共同与铅离子反应生成碱式碳酸铅沉淀。相较于反应活性较低的天然滑石，机械力活化后显著提升矿物理化性质。当球磨机转速为400r/min时，滑石用量为0.4g/L时，机械力活化滑石在500mg/L硝酸铅溶液中对铅离子的处理量达到了1069mg/g以上。研究结果为黏土矿物资源化利用提供了新途径，并兼具环境修复与固废再生双重效益，对推进重金属废水治理的绿色可持续发展具有重要意义。

关键词： 大数据   地理信息系统   城市空间结构   智能分析   可视化设计  

摘要： 本文聚焦大数据驱动下地理信息系统(GIS)在城市空间结构分析与可视化设计中的应用。阐述借助大数据与GIS技术开展城市空间结构智能分析和可视化设计的价值,剖析当前存在的问题,并提出针对性策略,旨在为优化城市空间规划、推动智慧城市建设提供理论与实践参考。

关键词： 冶炼机械   润滑管理   润滑系统优化   监测评估机制  

摘要： 冶炼机械设备润滑管理是提高设备运行效率,延长设备寿命,减少故障率的重要环节。然而,许多企业在润滑管理中存在诸多问题,本文深入分析冶炼机械设备润滑管理中存在的问题,并提出针对性的对策,以优化润滑管理流程,提高设备的整体运行性能。通过对润滑油选择、润滑系统设计、润滑周期设置、操作人员培训及监测与评估机制等方面的分析,研究表明,企业可以通过对润滑油的优选,改进润滑系统的设计,科学地设定润滑周期,强化人员培训,建立监控评价机制等措施来提高润滑管理水平。

关键词： 智能制造   智能工具设计   企业服务化转型   转型管理  

摘要： 随着智能制造时代的来临,智能工具设计与企业服务化转型成为企业提升竞争力的关键方向。本文深入探讨智能制造背景下智能工具设计的要点,分析企业服务化转型的内涵与驱动因素,并着重研究如何通过有效的管理策略推动两者协同发展。旨在为企业在新的制造环境中实现智能工具的合理设计与服务化转型的成功实施提供理论指导与实践参考。

关键词： 大数据分析   建筑机电系统   能耗优化   节能策略  

摘要： 随着全球能源危机的加剧和环境保护意识的提升,建筑机电系统的节能优化成为了研究热点。本文通过大数据分析技术,对建筑机电系统的能耗现状进行了深入分析,并探讨了节能优化策略。首先概述了建筑机电系统,然后详细介绍了能耗数据的采集与预处理方法,接着分析了建筑机电系统的能耗特征,并对能耗的影响因素进行了深入探讨。在此基础上,提出了针对性的节能优化措施,以期为建筑机电系统的节能管理提供科学依据和技术支持。

关键词： 大数据   安装工程   造价成本预测   风险评估   机器学习  

摘要： 本文聚焦于大数据技术在安装工程造价成本预测与风险评估中的应用,构建了基于大数据和机器学习的成本预测模型及风险评估模型。通过案例分析,验证了模型在项目全生命周期中的应用效果,结果 表明其能够有效提升造价管理的精准度和时效性。研究指出,大数据技术可优化资源配置、降低风险、提高经济效益,但模型存在数据依赖性及动态适应性不足等问题。未来需优化数据质量管控,引入实时数据更新机制,提升模型动态调整能力与可解释性,以推动安装工程造价管理的数字化转型和精细化发展。

关键词： 机械自动化   煤矿开采   煤矿机械  

摘要： 新时代下,随着现代科技的不断发展,自动化技术广泛应用于各个领域,煤矿行业也不例外。将机械自动化应用于煤矿机械中,可有效提高煤矿开采效率,保证人员安全,降低生产成本,因此,如何将机械自动化应用于煤矿机械中成为煤矿行业研究重点。本文以提高煤矿机械自动化为目的,先概述机械自动化含义及其在煤矿机械中应用的重要性与必要性,并从煤矿开采、运输、支护和安全监管四方面分析机械自动化具体应用,最后探究其应用挑战及解决方案,以期为相关人员提供有益借鉴。

关键词： 时间序列   大数据   数据挖掘   深度学习   序列预测  

摘要： 时间序列数据广泛来源于社会各个领域,从气象学到金融学再到医学,准确的长期预测是时间序列数据分析、处理与研究中的一个关键问题.针对时间序列数据中存在的不同尺度相关性的挖掘与利用,提出一种基于神经网络的多尺度信息融合时间序列长期预测模型ScaleNN,旨在更好地处理时间序列数据中的多尺度问题,从而实现更准确的长期预测.首先,结合全连接神经网络和卷积神经网络,有效提取全局信息与局部信息,并将2种信息聚合后进行预测;其次,通过在全局信息表征模块中引入压缩机制,以更轻量化的结构接受更长的序列输入,增大模型的感知范围并提高模型效能.大量实验结果表明,ScaleNN在多个真实世界数据集上的性能优于当前该领域的优秀模型PatchTST(Patch Time Series Transformer),在运行时间降低35％的同时仅需19％的参数量.可见,ScaleNN可广泛应用于不同领域的时间序列预测问题,为交通流量预测、天气预报等领域提供预测的基础.

关键词： 五金制造企业   质量管理体系   自动化建设  

摘要： 在市场竞争日益激烈的背景下,五金制造企业为提升产品质量和生产效率,对质量管理体系进行自动化建设显得尤为重要。本文深入探讨五金制造企业质量管理体系自动化建设的意义、关键要素、实施步骤以及面临的挑战与对策。通过分析自动化技术在五金制造企业质量规划、质量控制、质量改进等环节的应用,旨在为五金制造企业实现质量管理体系的自动化转型提供理论支持与实践指导,助力企业提高质量管理水平,增强市场竞争力。

关键词： 大数据分析   网络安全态势感知   机器学习   云计算   威胁分析与预防  

摘要： 随着信息化进程的加快和大数据时代的来临,网络安全问题日益突出。本文主要针对基于大数据分析的网络安全态势感知系统的设计与实现进行深入探讨。详细研究了网络数据收集、大数据处理、威胁分析与预防等多个环节,通过设计和实现了一套完整的网络安全态势感知系统,为网络安全管理和决策提供有效支持。本文不仅为当前网络安全领域提供了一种新的、有效的网络安全态势感知手段,也为大数据时代的网络安全提供了新的研究思路和方法。