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由天津大學(xué)設(shè)計(jì)開發(fā)，主要用于混合戊烷中正戊烷、異戊烷和環(huán)戊烷的分離，并兼作混合碳四中正丁烷和異丁烷以及混合己烷中正己烷的分離。產(chǎn)品用途廣泛,可作為可發(fā)性聚苯乙烯及聚氨酯泡沫體系的發(fā)泡劑，用于無氟冰箱、冰柜、冷庫(kù)及管線的保溫等領(lǐng)域；可作線性低密度聚乙烯催化劑的載溶劑,脫瀝青的工業(yè)溶劑、分子篩脫蠟的萃取劑等；也可作為化工原料,如異戊烷脫氫制異戊烯、異戊二烯,戊烷混合物經(jīng)氯化、精餾、催化水解,可生產(chǎn)粗戊醇,經(jīng)多級(jí)分離蒸餾后得到1-戊醇,同時(shí)正戊烷氧化生產(chǎn)苯酐和順酐的研究也取得一定進(jìn)展。裝置首次采用四塔可拆分流程，還可兼作混合碳四中正丁烷和異丁烷以及混合己烷中正己烷的分離裝置，有利于壓縮建設(shè)投資。改變傳統(tǒng)裝置先分離出混合戊烷中純品正戊烷、異戊烷和環(huán)戊烷，再將前兩者按比例混合生產(chǎn)發(fā)泡劑的做法，直接產(chǎn)出發(fā)泡劑、正戊烷或者異戊烷以及環(huán)戊烷產(chǎn)品。通過消除過度分離和事后再混合的不合理操作以及對(duì)換熱網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化創(chuàng)新，不僅較同類裝置能降低30%左右的能耗，還提高了裝置柔性和適應(yīng)性（適應(yīng)多種比例發(fā)泡劑生產(chǎn)要求和多重工況）以及企業(yè)對(duì)市場(chǎng)變化的應(yīng)對(duì)能力。本技術(shù)通過自主創(chuàng)新開拓了分離領(lǐng)域新的精細(xì)分離方法。設(shè)計(jì)采用天津大學(xué)新型規(guī)整填料及塔內(nèi)件技術(shù)（包括專利技術(shù)和專有技術(shù)如導(dǎo)向梯形浮閥、金屬折峰式波紋填料ZUPAC、大直徑絲網(wǎng)填料塔填料盤增強(qiáng)技術(shù)、通透式填料支撐結(jié)構(gòu)、端效應(yīng)減小裝置、變孔徑流預(yù)分布管技術(shù)、新型單級(jí)導(dǎo)板式液體分布器、槽盤式集油箱、雙列葉片進(jìn)料分布器等）。產(chǎn)品質(zhì)量高于同類產(chǎn)品，滿足了混合戊烷同分異構(gòu)體精細(xì)分離的需要，各項(xiàng)技術(shù)指標(biāo)均達(dá)到或超過了設(shè)計(jì)要求。

本發(fā)明公開了一種平抑風(fēng)電輸出功率波動(dòng)的混合儲(chǔ)能系統(tǒng)容量配置方法，結(jié)合國(guó)家風(fēng)電并網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)采 用改進(jìn)的滑動(dòng)平均法提取風(fēng)電功率波動(dòng)分量，計(jì)及儲(chǔ)能設(shè)備的荷電狀態(tài)采用可變?yōu)V波時(shí)間常數(shù)的高通濾 波法分配波動(dòng)功率，可避免儲(chǔ)能設(shè)備的過充過放，最后以儲(chǔ)能設(shè)備全生命周期經(jīng)濟(jì)性最優(yōu)為目標(biāo)函數(shù)建 立容量配置模型，相比于傳統(tǒng)的僅考慮一次性初始投資的方法，更符合儲(chǔ)能系統(tǒng)長(zhǎng)期運(yùn)行的實(shí)際情況， 對(duì)實(shí)際工程建設(shè)具有指導(dǎo)意義

成果描述：本發(fā)明申請(qǐng)要解決的問題是，云計(jì)算平臺(tái)中的動(dòng)態(tài)任務(wù)調(diào)度問題。本專利針對(duì)動(dòng)態(tài)任務(wù)調(diào)度問題的特點(diǎn)，引入了排隊(duì)論對(duì)任務(wù)分配、執(zhí)行前的狀態(tài)進(jìn)行快速建模、結(jié)構(gòu)化處理；針對(duì)現(xiàn)有以任務(wù)高度值（粒度）來作為主要參考因素的任務(wù)調(diào)度算法所存在的嚴(yán)重不足，本專利提出了任務(wù)-計(jì)算資源分配矩陣，用以描述任務(wù)（或虛擬機(jī)）與計(jì)算資源（節(jié)點(diǎn)）之間的關(guān)系，并結(jié)合人工免疫理論給出了運(yùn)算模式，保證能以概率1搜索到問題的最優(yōu)解，能有效提高收斂速度和精度，快速搜索到合理配置，提高集群資源利用率市場(chǎng)前景分析：本發(fā)明為云計(jì)算平臺(tái)下的動(dòng)態(tài)任務(wù)調(diào)度研究提供了一種新的途徑，本發(fā)明首先利用排隊(duì)論對(duì)任務(wù)進(jìn)行排隊(duì)處理，然后用人工免疫理論中的免疫克隆選擇策略對(duì)集群中的計(jì)算資源進(jìn)行合理配置，再利用負(fù)載均衡調(diào)整抗體基因，使得集群資源的配置更加滿足任務(wù)處理的需要，本發(fā)明能適應(yīng)云平臺(tái)的動(dòng)態(tài)變化和虛擬化的環(huán)境，快速搜索出最優(yōu)配置，提高集群資源利用率。與同類成果相比的優(yōu)勢(shì)分析：本專利提出了任務(wù)-計(jì)算資源分配矩陣，用以描述任務(wù)（或虛擬機(jī)）與計(jì)算資源（節(jié)點(diǎn)）之間的關(guān)系，并結(jié)合人工免疫理論給出了運(yùn)算模式，保證能以概率1搜索到問題的最優(yōu)解，能有效提高收斂速度和精度，快速搜索到合理配置，提高集群資源利用率。

哈爾濱工程大學(xué)攻防對(duì)抗演練云終端采購(gòu)項(xiàng)目競(jìng)爭(zhēng)性磋商

本發(fā)明公開了一種基于云計(jì)算的數(shù)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集及處理系統(tǒng)， 包括由遠(yuǎn)程服務(wù)器集群搭建而成的云平臺(tái)，該云平臺(tái)包括計(jì)算服務(wù)器 集群和存儲(chǔ)服務(wù)器集群，計(jì)算服務(wù)器集群中集成有虛擬機(jī)集群，且分 別與數(shù)控系統(tǒng)和存儲(chǔ)服務(wù)器集群連接通信，虛擬機(jī)集群具有多個(gè)分布式并行計(jì)算單元，用于執(zhí)行數(shù)據(jù)采集與并行計(jì)算，存儲(chǔ)服務(wù)器集群中 用于對(duì)采集或分析處理后的車間數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式存儲(chǔ)。本發(fā)明還公開 了相應(yīng)的方法。本發(fā)明以虛擬機(jī)代替實(shí)體機(jī)實(shí)現(xiàn)并行計(jì)算，并通過虛 擬化管理平臺(tái)對(duì)虛擬機(jī)集群進(jìn)行管理，使車間服務(wù)器資源不再受單點(diǎn) 配置的限制，并

本發(fā)明公開了一種云環(huán)境下的分布式系統(tǒng)多級(jí)故障容錯(cuò)方法， 包括：基于虛擬機(jī)磁盤快照的分布式應(yīng)用協(xié)同備份算法，能夠?qū)?I/O 狀態(tài)以及所依賴的操作系統(tǒng)環(huán)境進(jìn)行備份；分層故障檢測(cè)和恢復(fù)機(jī)制， 能夠?qū)崟r(shí)地檢測(cè)物理層、虛擬化層、云平臺(tái)層、虛擬機(jī) OS 層和應(yīng)用 層故障，針對(duì)不同的故障采用相匹配的故障恢復(fù)方法。使得故障檢測(cè) 和恢復(fù)細(xì)化到模塊，采用自頂向下逐級(jí)恢復(fù)的策略，做到恢復(fù)開銷最 小化；基于模板的虛擬容錯(cuò)集群服務(wù)部署策略，用

本發(fā)明提供一種針對(duì)云平臺(tái)虛擬機(jī)度量的主動(dòng)遠(yuǎn)程證明方法，包括遠(yuǎn)程證明客戶端主動(dòng)操作過程和 云管理端的服務(wù)器可信驗(yàn)證過程，在云平臺(tái)虛擬機(jī)啟動(dòng)后進(jìn)行靜態(tài)度量和運(yùn)行后周期性的動(dòng)態(tài)度量，度 量完成后，進(jìn)行主動(dòng)的遠(yuǎn)程證明，云管理端獲得度量的值和度量報(bào)告后，通過與基線值的對(duì)比，驗(yàn)證虛 擬機(jī)的狀態(tài)是否被篡改。該方法改變了傳統(tǒng)的被動(dòng)式遠(yuǎn)程證明方法，由度量模塊主動(dòng)觸發(fā)遠(yuǎn)程證明客戶 端，實(shí)時(shí)將度量結(jié)果發(fā)送給云管理服務(wù)器端，無需將度量值保存在 TPM 的 PCR 中，