环保中/高密度纤维板生产成本与性能问题 系统解决方案的研究(Ⅲ)

使用永港·伟方UF-1改性剂制备的改性脲醛胶粘剂生产E1级中纤板,胶粘剂生产成本降低10%,板材的各项力学性能均能达到国家标准,甲醛释放量达到了E1级标准,具有推广价值。     

抚河流域水生态环境恢复措施初探

简述江西省抚河流域的概况、水生态环境的现状及存在的问题.包括淤泥的堆积、水土的流失、水污染、沿岸圩堤的防洪标准普遍偏低等.并对这些问题提出了流域水生态环境恢复的目标,针对抚河流域水生态环境的恢复目标提出了水权分配、水土保持治理、水工程治理、水质治理等方面的一系列初步的措施与建议.     

谐振式力传感器敏感结构的研究

利用材料力学及弹性力学法，对石英晶体谐振式力传感器的悬臂梁结构进行了研究，得出了双梁单岛及三梁单岛悬臂梁结构的力转移系数，在与实验结果进行了比较后证明，支承结构的理论推导与实验结果一致。     

低频天波传播预测与低电离层模式参数的测定

在理想化的均匀球面通过进一步地与具有突变边界的均匀各向同性同心球面电离层条件下的LF天波全波解的基础上，考虑由海陆之差引起的地面导电率的变化、大气和低电离层的不均匀性以及由地磁场引起的各向异性特性等因素的影响，推导出了较严格预测实际地与低电离层条件下场强与传播相延精确预测的完善公式。 给出了一些低电离层模式参数的实测结果。这些模式参数为参考高度h0、参考浓度N0与梯度参数α。由罗兰－C天波信号场强与相位的精细测量数据求得的。     

导电聚苯胺在微波场中的升温特性

本文研究了微波辐照下导电聚苯胺的升温特性。研究表明 ,导电聚苯胺在微波场中具有快速升温的特点 ,升温速度与掺杂剂的种类、掺杂酸的浓度、聚苯胺的导电率、合成聚苯胺的温度等因素有关。盐酸掺杂聚苯胺热稳定性较差 ,在微波场中不能反复升温 ,而热稳定性较好的DBSA掺杂的聚苯胺具有一定的反复升温能力     

γ射线含水仪远传功能在油井的应用研究

根据目前含水仪无法远距离传输数据的情况设计出系统硬件,着重指出通过RS485实现数据的远传以及串口通讯设计。     

高青樊107联合站污水处理技术应用研究

根据胜利油田樊107区块低渗透油藏注水开发的需要，开展了高青樊107联合站污水处理技术研究，与辽宁华孚环境工程‘有限公司联合研发了一套适合樊107区块注水水质指标的污水处理工艺设备。结合高青樊107区块的地质特点、注水水质指标要求，介绍污水处理室内试验研究、工艺流程、工艺设备选型、现场试验、存在问题和整改措施。     

硫脲树脂对Cu~(2+)吸附性能研究

考察了不同吸附时间、pH值和吸附温度下,聚对苯甲酰基硫脲树脂和聚酯基硫脲树脂对Cu2+的吸附性能影响;并对吸附动力学和热力学进行了研究。     

2005年中国钨工业发展报告

2005年中国钨工业继续快速发展:生产总量增加,产品价格上升,经济效益提高,产品结构、产业分布进一步趋于合理;国内外钨消费继续增长,进出口量继续增长,几乎所有指标均创历史新高。但资源消耗过快、重复建设进一步扩大、市场竞争力弱仍然是中国钨工业的突出问题。     

The risk early-warning of gas hazard in coal mine based on Rough Set-neural network

This article proposed the risk early-warning model of gas hazard based on Rough Set and neural network. The attribute quantity was reduced by Rough Set, the main characteristic attributes were withdrawn, the complexity of neural network system and the computing time was reduced, as well. Because of fault-tolerant ability, parallel processing ability, anti-jamming ability and processing non-linear problem ability of neural network system, the methods of Rough Set and neural network were combined. The examples research indicate： applying Rough Set and BP neural network to the gas hazard risk early-warning coal mines in coal mine, the BPNN structure is greatly simplified, the network computation quantity is reduced and the convergence rate is speed up.