严寒地区室内多层贯通空间热湿环境实测研究

通过对严寒地区贯通空间温湿度在水平方向及垂直方向上的连续实测，分析了供暖前后，太阳辐射、建筑开口、供暖等因素对贯通空间热湿环境的影响有很大差异。结果表明供暖前贯通空间受到太阳辐射、建筑开口的影响较大，温湿度波动明显；供暖期间受供暖因素影响，温差波动不稳定但幅度小。水平方向上非供暖期最大温差为2℃，供暖期最大温差为8℃；垂直方向上非供暖期的最大温差为3℃，供暖期最大温差为7℃。     

Threshold privacy-preserving cloud auditing with multiple uploaders

International Journal of Information Security - Data integrity is a critical security issue in cloud storage. The data integrity checking schemes by a third-party auditor (TPA) have attracted a lot...     

电喷雾质谱法示踪钨回收过程离子的转化路径

将环隙式离心萃取器(ACCs)与电喷雾飞行时间质谱(ESI-TOF-MS)相结合，在线监测了回收过程中的钨萃取行为(宏观)和钨形态的转化路径(微观)，发现宏观萃取反应和微观离子形态转化同时发生并相互补充。伯胺N1923萃取钨在144 s内即可达到萃取平衡，萃取率高达98%以上，同时，酸钨比n(H)/n(W)是一个关键变量，当酸钨比n(H)/n(W)=2.4时，全流程钨回收率超过93%。最后，得到了基于钨形态监测的萃取机理，同时，减少原料液中W1含量，增加W10含量，可有效提高钨回收效率。     

冷链条件下气调包装酱卤鸭肉制品货架期预测模型的建立

目的 以气调包装酱卤鸭肉制品为研究对象,在冷链温度范围内建立一套准确、高效的货架期预测模型。方法 利用选择性培养基测定不同温度下产品各微生物数量,确定4~25℃条件下产品优势腐败菌。对乳酸菌数量与感官评定值进行了回归分析确定最小腐败量Ns。分别采用修正的Gompertz方程和平方根方程建立一、二级模型,并通过预测值与实测值对比验证模型的可靠性。结果 确定了4~25℃条件下产品优势腐败菌为乳酸菌,最小腐败量Ns=6.14(lg(cfu /g))。一、二级模型拟合度均良好,三种温度下模型预测值与实际值间的差异均在30％左右,波动幅度在10%以内。结论 实现了对4~25℃内任何时间点产品剩余货架期的预测,为冷链条件下气调包装酱卤鸭肉制品品质的变化提供了理论指导。     

老旧建筑结构改造加固

从老旧建筑结构现状展开论述，详细阐述了砌体墙加固设计、构造柱与圈梁加固设计、基础结构加固设计这几种老旧建筑结构改造加固设计，实现了对建筑结构改造工程施工技术的深入分析，希望能够为城乡建设事业的发展提供助力。     

Experimental Study of Oilfield Water Plugging with Organic Chromium Gel

Chemistry and Technology of Fuels and Oils - Application of water flooding technologies in the oilfield causes intensive heterogeneity of the oil reservoir and improper circulation of the injected...     

木片筛余物高得率半化学法清洁制浆技术研究

以太阳纸业备料车间木片筛选碎料（筛余物）为原料，对其烧碱法半化学制浆的实验室工艺和生产试验进行了研究。结果表明，筛余物采用半化学法制浆可获得较高得率和环压强度的纸浆，且用碱量对纸浆性能有显著影响。相对8%NaOH （相对于绝干原料）化学预处理，采用14%NaOH化学预处理结合两段浆浓22%的高浓磨浆工艺，所制半化学浆抄造浆张的裂断长和环压指数分别达2.89 km和9.76 N·m/g，是前者的1.9倍和1.2倍，而且优于现用国内OCC废纸浆抄造浆张；生产试验得到的浆张性能指标与实验室相吻合，其中紧度和环压强度分别达到GB/T 13023—2008瓦楞芯（原）纸AA级和A级优等品要求。     

黄沙坪铅锌多金属矿的成矿规律及深部找矿远景

众所周知,矿物质的成分是多种多样的,社会的发展和科学的进步需要运用到多重金属矿物质,在专业人员的勘探与挖掘中,发现了黄沙坪铅锌多金属矿,这个矿区中有丰富的有色金属,这个矿的发掘为研究成矿规律提供了物质基础,同时也为深部找矿提供了可靠的依据。本文主要分析黄沙坪铅锌多金属矿的成矿规律及深部找矿远景。     

结合优化支持向量机与K-means++的工控系统入侵检测方法

针对工业控制系统传统单一检测算法模型对不同攻击类型检测率和检测速度不佳的问题，提出一种优化支持向量机和K-means++算法结合的入侵检测模型。首先利用主成分分析法（PCA）对原始数据集进行预处理，消除其相关性；其次在粒子群优化（PSO）算法的基础上加入自适应变异过程避免在训练的过程中陷入局部最优解；然后利用自适应变异粒子群优化（AMPSO）算法优化支持向量机的核函数和惩罚参数；最后利用密度中心法改进K-means算法与优化后的支持向量机组合成入侵检测模型，从而实现工业控制系统的异常检测。实验结果表明，所提方法在检测速度和对各类攻击的检测率上得到明显提升。