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近年来在下扬子地区页岩气地质调查井所获取的地层岩心资料,揭示该地区下志留统风暴沉积较为发育。基于精细的岩心观察描述,详细分析了下扬子地区下志留统高家边组下段中上部风暴沉积的特征,并阐明了风暴作用对泥页岩的影响。研究表明:研究区风暴岩岩性偏细,以粉砂岩为主,石英含量较高,结构成熟度较低,具2种不同的粒度概率曲线;主要发育底部冲刷面、块状层理、平行层理、丘状交错层理、波纹交错层理、准同生变形构造等沉积构造;垂向上主要识别出4种风暴沉积序列,均具有从底到顶粒度变细的沉积特征,不同的沉积序列与风暴流能量的强弱有关。下扬子地区早志留世频繁的风暴活动与研究区的古地理背景和古气候条件具有内在联系。特大型风暴对浅海陆棚深水区的细粒泥质沉积物特征产生重要影响,包括降低有机质含量、减少单层厚度、破坏垂向连续性、改变原始沉积构造和侧向稳定性等,总体上降低了泥页岩的品质。因此,研究认为在页岩气的勘探和评价过程中应重视风暴因素对陆棚深水区原始泥质沉积物的影响。 相似文献
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刘欢语 《湖南工业职业技术学院学报》2021,21(5):40-42
一直以来,学术界都认为后现代主义的语言行为是属于一种充满质疑、反思和批判的认知范式.而对于提倡通俗文艺的今天,它所代表的意义又具有鲜明的时代特征.其独特的语言方式,既充满对美好事物的期盼,又对当下一些社会现象进行了有力批判.同时也应认识到后现代主义思潮下网络语言的局限性.因此,本文的重点是寻求一种对时代发展具有推动作用的语言行为,以此来实现大众更好的交流,进而推动社会政治经济文化和谐发展. 相似文献
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为了研究循环流化床(CFB)锅炉燃用无烟煤时床温及选择性非催化还原(SNCR)脱硝对于NO和N2O排放的影响,在1 MW CFB试验装置上开展了试验研究。结果表明:床温由880 ℃提高到970 ℃,NO排放质量浓度由119.5 mg/m3上升到226.0 mg/m3,N2O排放质量浓度由216.0 mg/m3降低到102.2 mg/m3;在氨氮摩尔比(NSR)为0~3.7之间,随着NSR的提高,脱硝效率从0上升到50.72%;进一步提高NSR到5.2,脱硝效率升至53.61%,增加较为缓慢;随着NSR从0提高到1.7,N2O排放质量浓度由84.3 mg/m3上升至118.3 mg/m3,增长较为缓慢;进一步提高NSR至2.0,N2O排放质量浓度上升至187.7 mg/m3,增长速度提高;继续提高NSR至5.2,N2O排放质量浓度上升至381.4 mg/m3;CFB锅炉采用以尿素为还原剂的SNCR脱硝工艺时,单纯通过加大NSR来提高脱硝效率不仅效果有限,过量喷入的还原剂会造成N2O排放量的显著提高。 相似文献
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在新型二次电池产业的发展中,氢镍电池市场不断萎缩,锂离子电池市场正处于黄金时代。通过对日本和中国新型二次电池产业发展历程分析,我国主要针对低端市场,高端市场为日本占据,并从日本发展经验中提出了可供我国锂离子电动车电池发展的借鉴之处。 相似文献
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在全国天然气管道“主干互联、区域成网”(以下简称“互联互通”)基础格局逐渐形成的背景下,天然气管网规模日益扩大、管道分支和气源增加,并且分布不集中、输送方向可变,使得输气方案更加灵活,可以更好地解决某些地域的供气紧张问题;但受现有站场和设备的限制,暂不能满足某些多线组合极限工况,使得“互联互通”的初衷难以全部实现。为了使得现有的各输气干线在实现“互联互通”之后可以满足更多的多线组合工况,在分析“互联互通”背景下M管网工况变化的基础上,研发了可以进行水力仿真和压气站方案制订的计算软件,并对3种极限工况下的不同输气量情况进行了可行性试算,进而基于试算结果提出了相应的管网改进建议。研究结果表明:(1)经验证,软件计算误差满足要求;(2)在M管道某处增设压气站或在某些输气站场配置压缩机组;(3) M管网改进调整后,可以完成大部分的多线组合极限工况,真正实现“互联互通”的输气方案。结论认为,该研究成果有助于推进全国天然气管网早日实现“互联互通”。 相似文献
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红外偏振光治疗仪是一种将红外技术与电子技术应用到医学领域的康复理疗设备,主要用于软组织损伤和慢性疼痛的康复治疗,已在医院得到了推广使用。然而,现有医院使用的台式治疗仪由于体积大、售价高等特点,不方便居家使用。为了开发体积小、售价低、家庭可用的红外偏振光治疗仪,满足家用市场的潜在需求,本文提出了一种新的便携手持式红外偏振光治疗仪,并开发了该智能控制系统。本文首先介绍了一种新的家用手持式治疗仪应具备的特点和关键技术指标,在此基础上设计了手持式治疗仪的硬件总体方案和软件架构,简要介绍了该治疗仪的一些关键技术,最终实现了治疗仪样机的研制。为了验证该样机的性能,本文通过大量的测试,结果表明,研制的手持式红外偏振光治疗仪在关键参数指标上达到了医院同类产品的水平,能够很好地满足家用的需求,具有良好的市场前景。 相似文献
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利用计算机实现自动、准确的秀丽隐杆线虫(C.elegans)的各项形态学参数分析,至关重要的是从显微图像上分割出线虫体态,但由于显微镜下的图像噪声较多,线虫边缘像素与周围环境相似,而且线虫的体态具有鞭毛和其他附着物需要分离,多方面因素导致设计一个鲁棒性的C.elegans分割算法仍然面临着挑战。针对这些问题,提出了一种基于深度学习的线虫分割方法,通过训练掩模区域卷积神经网络(Mask R-CNN)学习线虫形态特征实现自动分割。首先,通过改进多级特征池化将高级语义特征与低级边缘特征融合,结合大幅度软最大损失(LMSL)损失算法改进损失计算;然后,改进非极大值抑制;最后,引入全连接融合分支等方法对分割结果进行进一步优化。实验结果表明,相比原始的Mask R-CNN,该方法平均精确率(AP)提升了4.3个百分点,平均交并比(mIOU)提升了4个百分点。表明所提出的深度学习分割方法能够有效提高分割准确率,在显微图像中更加精确地分割出线虫体。 相似文献