绿色缓蚀阻垢剂S-羧乙基硫代琥珀酸的合成及应用研究

在实验室中合成了S-羧乙基硫代琥珀酸(CETSA),并对其合成条件进行了优化研究,确定出最佳的合成工艺。首先以NaHS和丙烯腈合成β-巯基丙酸,再用它与无水马来酸酐聚合生成CETSA。对产品的阻垢及缓蚀性能分别进行了测试,结果表明它对冷却水水质有很强的适应性,能够与多种金属离子发生螯合作用,从而有效抑制结垢。与此同时,CETSA还能在金属表面生成致密的保护膜,有效抑制金属腐蚀。将其与几种其他药剂复配后缓蚀效果大幅度提高,用量减少,使成本大大降低。复配后的缓蚀阻垢剂效果明显优于传统磷系缓蚀阻垢剂,而该配方主要成分均易被生物降解,是一种环境友好型缓蚀阻垢剂,有很好的应用前景。     

钚部件的中子无损测量方法

采用脉冲时间序列采集分析法,根据中子多重性硬件分析原理和数据解谱算法,研制了相应的数据分析处理软件,实现了裂变链中子多重性和中子衰减常数分析测量、系统参数标定、钚质量求解等功能。利用锎源对探测器、核电子学器件与脉冲序列采集器及分析软件组成的测量系统进行了测试和参数标定。采用3个不同质量的金属钚部件进行实验测量和方法验证,测量结果与样品标称值的偏差小于15%。     

双低油菜籽的油脂萃取动力学研究(Ⅰ) ——油脂萃取过程内部扩散特性研究

采用循环连续柱萃取装置对双低油菜籽中油脂的萃取动力学进行研究 ,以获得 60 2油菜籽品种的萃取特性参数 ,建立萃取模型 ,为其油脂的加工提供理论参数。结果表明 :在萃取过程中 ,油脂的扩散系数随萃取时间呈先上升后下降的趋势。采用球形模型计算粉碎油菜籽的萃取动力学参数 ,其扩散速度常数为 0 0 0 8L/min,平衡常数为 1 570 ,萃取过程的平均扩散系数为 2 1× 1 0 -5mm2 /min。粉碎油菜籽的油脂萃取符合指数模型。     

蒸汽冷凝水的两种除铁工艺的比较

叙述了离子交换法除铁和锰砂除铁的工艺原理，简述了蒸汽冷凝水的水质特点，并且对两种除铁工艺的出水水质、投资和运行效益进行了比较。     

烤烟育苗三种方式的育苗成本解析

解析了我国烟叶生产不同发展阶段烤烟育苗3种方式(传统小拱棚营养袋育苗、初期漂浮育苗和现代集约化漂浮育苗)的育苗成本。结果表明:尽管育苗3种方式的成本构成要素仍主要为占地费、材料费、配套设备折旧费和管理费,但是随着烤烟育苗方式的发展,因新技术的应用,机械化、集约化程度的提高,各构成要素在总成本所占比例发生了变化,使育苗总成本及劳动强度不断下降;育苗总成本由传统小拱棚营养袋育苗方式的82.10元/666.67m~2降低到初期集约化育苗方式的57.09元/666.67m~2,最后降低到现代集约化漂浮育苗方式的39.14元/666.67m~2;用工数由传统小拱棚营养袋育苗方式的1.96个/666.67m~2降低到初期集约化育苗方式的0.64个/666.67m~2,最后降低到现代化漂浮育苗方式的0.18个/666.67m~2。     

一种Web评论自动抽取方法

Web用户评论是许多重要应用的信息来源,比如公众舆情的检测与分析,Web用户评论必须从网页中准确地抽取出来.用户生成内容(user-generated content)不受页面模板的限制,这就给Web数据抽取提出了新的挑战:首先,不同用户评论内容的不一致性严重影响了评论记录在DOM树和视觉上的相似性;其次,评论内容在DOM树中是一棵复杂的子树,而且彼此之间在DOM树中的结构相差巨大.为了解决这两个问题,提出了一种完整的解决方案,使用多种技术来实现对用户评论内容的抽取.抽取过程分为两个步骤,基于深度加权的树相似性算法评论记录首先从网页中抽取出来,然后通过比较DOM树中节点的一致性,将纯粹的用户评论内容从评论记录中抽取出来.在多个新闻网站和论坛网站上的实验结果表明,该方法可以达到较高的准确度和效率.     

多Web数据源环境下的重复实体识别方法研究

Web中大量可访问的数据源为人们获取有用的信息带来了极大的便利。作为Web数据源集成的一个必要的步骤,需要将存在于不同数据源表达形式各异的重复Web实体准确地识别出来。在已有的重复实体识别的工作中,主要是在两个数据源之间进行。由于Web数据源数量众多,使得这些方法无法应用于多个Web数据源之间的重复实体识别。针对这个问题提出了一种基于迭代训练的Web重复实体识别方法,可以在较小规模的训练样本上实现在多个Web数据源上的重复实体识别。通过在图书和计算机产品两个不同领域中多个Web数据源上的广泛实验,表明了提出方法的有效性。     

基于颜色聚类和多帧融合的视频文字识别方法

提出一种基于颜色聚类和多帧融合的视频文字识别方法,首先,在视频文字检测模块,综合考虑了文字区域的两个显著特征:一致的颜色和密集的边缘,利用近邻传播聚类算法,根据图像中边缘颜色的复杂程度,自适应地把彩色边缘分解到若干边缘子图中去,使得在各个子图中检测文字区域更为准确.其次,在视频文字增强模块,基于文字笔画强度图过滤掉模糊的文字区域,并综合平均融合和最小值融合的优点,对在不同视频帧中检测到的、包含相同内容的文字区域进行融合,能够得到背景更为平滑、笔画更为清晰的文字区域图像.最后,在视频文字提取模块,通过自适应地选取具有较高文字对比度的颜色分量进行二值化,能够取得比现有方法更好的二值化结果;另一方面,基于图像中背景与文字的颜色差异,利用颜色聚类的方法去除噪声,能够有效地提高文字识别率.实验结果表明,该方法能够比现有方法取得更好的文字识别结果.