裂解工艺实训装置 （1）装置特色 本装置结合《安监总宣教（2014）139号国家安全监管总局关于印发特种作业安全技术实际操作考试标准及考试点设备配备标准（试行）的通知》的标准（下称“标准”），定制开发用于危化生产从业人员培训和考试的设备系统，该系统有如下特色： 1．本系统由危化工艺单元组成，并包含硬件设备、仿真模拟系统、集散控制系统、实训中心管理系统、教学培训软件、音视频和出版教材等多个组成部分，全方面服务学生教学和员工培训。 2．本系统参照“标准”要求，充分理解培训及考试需求，形成一套完整的、先进的、具有鲜明特色的培训和评价体系。 3．本系统还可面向企业员工、企业管理人员、企业安全管理人员、监管部门管理和执法人员，提供系统的、全面的、标准的、权威的实训、培训与考试服务。 4．本系统还可以满足面向本科、高职教学，进行危化生产工艺实操培训、设备认知培训、设备检维修培训与安全作业培训等。 （2）系统功能及训练目标 1．工艺培训： 工艺选用石油催化裂化工艺，原料为加氢重油，温度180℃，直接送入原料油缓冲罐（V2202），然后用提升管进料泵（P2201A/B）抽出，与油浆换热（E2201A/B）升温至～200℃后，与回炼油混合，进入到提升管底部进料喷嘴。原料油与雾化蒸汽在原料喷嘴混合后，经过进料喷嘴（12组，分为两排，每排6个）喷出与第二再生器来的高温再生催化剂（690～700℃）接触后，立即在提升管第一反应区内汽化，在较高的反应温度和较大剂油比的条件下，裂解成轻质产品（干气、液化气、汽油、轻柴油），并生成油浆及焦炭。 2．危化考核与工艺培训： 本装置可实现危化工艺开停车工艺的操作以及工艺装置隐患排查与应急处置相关的操作。操作的流程步骤符合化工单元安全操作的要求与规范。 主要培训的内容： (1)了解和掌握危险化工工艺生产工艺流程和工艺危险特点 (2)了解和掌握危险化工工艺需重点监控的设备单元与工艺指标 (3)了解和掌握危险化工工艺安全控制的基本要求、宜采用的自动控制方式与联锁的设置 (4)了解和掌握重点反应压力容器的紧急断料、冷却系统的设计与控制方式 (5)了解和掌握重点反应压力容器的紧急泄放系统的设计和控制方式 (6)了解和掌握单元设备的基本操作：如离心泵开停操作；换热器的检修等单元操作 (7)了解和掌握异常工况下的应急处置、多人应急处置下的协同演练 (8)了解和掌握化工设备、管道、阀门、框架、电气、仪表在危险化工工艺作业环境下的规范安装和安全操作； 3．操作的记录与考核： 危化工艺考评系统包括硬件和软件两部分组成，硬件包括数据采集模块、控制模块、电源模块、通讯转换器等组成，软件部分由定制考核软件组成，系统通过软件与现场控制站模块通讯采集数据、控制运算、控制输出，实现数据交互，根据危化工艺操作步骤，将现场操作数据传送至软件之后，实现危化工艺操作的记录与考核。 4．环境的建设： 本装置在隐患点设置泄漏发生器、爆炸发生器与失火发生器；真实模拟危化工艺中遇到异常及应急处置的情景，可以让学员真实的感受现场氛围。

本发明公开了一种石墨电极气体开关的充气配比控制装置、充 气装置及方法；充气配比控制装置包括第一可控压力阀、第二可控压 力阀、第三可控压力阀、第四可控压力阀、第一气压传感器、第二气 压传感器、第一机电控制器、第二机电控制器、控制终端，第一缓冲 气室、第二缓冲气室和混合气室。按照一定的惰性气体设置方案，通 过一定充气配比方法，控制终端控制机电传感器，使可控压力阀动作， 通过气压传感器监控压力值，使缓冲气室中的充入的气体达到设定的 气压值，最终在混合气室中得到所需的完成配比的混合气体，并完成 对气体开关的

浙江大学水质自动监测站竞争性磋商

主要功能和应用领域： 本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。 特色及先进性： 1）复杂背景环境下的自动识别。采用自适应双闭值分割算法进行粗分割，提取出ROI区域中的单个细胞或细胞群作为分析目标，细胞图像的精细分割将在每个ROI区域里完成，极大地减少了数据运算量。 2）针对形态各异和边缘模糊图像的精准分割。针对有型成分的显微生物图像特点，去除边界拓扑结构复杂、细胞各组成区域内灰度不均匀以及成像易受噪声干扰等因素的影响，基于Chan一Vese模型，提出几何活动轮廓模型方法，使用几个独立的水平集进行有型成分图像的分割，与传统分割方法对比准确率提升30%。 3）针对种类繁多的神经网络集成识别。基于普通神经网络泛化能力不高的问题，提出利用有限个神经网络进行集成并将其结果进行合成，显著的提高整个分类学习器的泛化能力，提高了整个系统的识别能力。 4）采用重叠分离算法精准分类。有型成分分离、细胞个数的准确读取决定了整个系统的精准程度。通过寻找到合适的分离点并构建分离线，实现重叠区域的快速合理分离，从而将粘连、重叠的细胞分离开来，并进行准确计数。 技术指标： 有型成分 漏检率 误检率 白细胞 5% 15% 脓球 20% 30% 吞噬细胞 20% 30% 红细胞 5% 15% 孢子 15% 25% 夏科雷登结晶 10% 10% 寄生虫 5% 15% 脂肪球 10% 15% 单张图片检测时间：＜0.5 s 关键问题和实施效果 现今国内大多数医院和研究单位对生物细胞或微生物病菌等检测还是采用人工处理的方式，即将样品制成涂片，在显微镜下观察并根据大小、形状等特征进行分类计数以得到数据结果，医务人员再通过这些数据结果凭借自身的知识和经验诊断病症或得出研究数据。该技术能够实现样本显微镜检有型成分的自动识别，满足了临床开展常规及特殊检测需要，使得生物检测在自动化、无异味、无危险性的情况下进行，提高了检测效率，改善工作环境，保护工作人员，降低检测成本和检测时间，提高在国际市场的竞争力，有利于医疗检测行业的智能化发展。该技术可识别的部分生物细胞图像如下图所示。 红细胞 白细胞 霉菌 虫卵

本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。

本发明公开了一种自动钻铆机的插钉压铆单元，所述插钉压铆单元包括壳体，该壳体的外侧安装有驱动模块，该驱动模块包括用于提供插钉压铆单元作业时所需动力的驱动电机；壳体内设有进给模块，该进给模块包括与驱动电机相连并转动安装在壳体内的滚珠丝杠副，该滚珠丝杠副中的丝杠螺母座背向滚珠丝杠副和驱动电机连接处的一面固定有伸出壳体外侧的伸缩柱，伸缩柱背向丝杠螺母座的一端固定有用于作业的上铆模；所述壳体上还设有通过检测进给模块的轴向载荷和伸缩柱的轴向位移的检测模块。本发明具有结构紧凑、反馈精确、安全性和可靠性高以及适应性好的特点。