靶面激光光斑尺寸原位测量的研究

提供了一种简便易行的靶面激光光斑尺寸原位测量的方法。从高斯光束的横向光强分布特性出发,建立了激光烧蚀斑半径与辐照激光能量、光斑尺寸、烧蚀阈值间的关系式,模拟分析发现辐照激光光斑尺寸对烧蚀斑半径随辐照能量变化曲线有较大影响。对于脉宽为2 ms,波长为1064 nm的激光,实验测量了不同能量激光辐照下相纸烧蚀斑半径,并用推导出的关系式拟合测量数据,获得了靶面处光斑尺寸和样品烧蚀阈值。同时,也测量了不同位置处的光斑尺寸和样品烧蚀阈值,对高斯光束束腰位置和样品烧蚀阈值的光斑尺寸效应进行了验证。研究结果表明该技术结果可靠,简单高效。该技术可以为高能激光与固体物质相互作用的基础研究和激光加工等应用领域中实现简单方便地测量靶面光斑尺寸提供帮助。     

(S)-6-乙烯基-2,2'-二甲氧基-1,1'-联萘的合成

以S-1,1'-联二苯酚为起始原料,通过多步反应合成了标题化合物。该联萘酚通过羟基保护、傅克酰基化、羰基的还原和卤代烃的消除反应制备得到目标产物。对实验条件进行了适当改进,找到了较好的合成条件,并用1HNMR和13CNMR对各步产物进行了表征。     

超支化镍系催化剂构效关系及催化乙烯齐聚机理

采用1.0G超支化大分子（1.0G）、3-取代水杨醛和NiCl₂·6H₂O为原料，依次经席夫碱反应和络合反应合成了3种新型具有不同取代基位阻的超支化水杨醛亚胺配体及其镍系催化剂，利用红外光谱（FTIR）、核磁共振氢谱（¹H NMR）、紫外光谱（UV-vis）、电喷雾质谱（ESI-MS）及电感耦合等离子体质谱（ICP-MS）等方法对合成出产物的结构进行表征。考察了配体空间位阻、溶剂种类、助催化剂种类及反应条件对催化乙烯齐聚性能的影响。研究结果表明，配体空间位阻对催化乙烯齐聚性能有较大的影响，当以甲苯为溶剂、甲基铝氧烷（MAO）为助催化剂，在最佳反应条件下，超支化邻苯基水杨醛亚胺镍系催化剂催化乙烯齐聚的活性为2.81×10⁵g/(mol Ni·h)，对高碳烯烃（C₁₀₊）的选择性为34.28%。此外，在超支化水杨醛亚胺镍系催化剂催化性能评价的基础上，对其催化乙烯齐聚的机理进行研究。     

SBBR反应器中耐冷微生物的驯化与识别

以模拟生活污水为处理对象，三种不同填料为生物膜载体，运行 A、B、C三个SBBR，通过逐步降温（25、20、15、10、6和5℃）培养驯化处理低温污水的生物膜。运行251周期，三个反应器COD出水浓度均低于50 mg/L；B反应器对氨氮去除效果优于A和C。特别在低温5℃时，A、B和C三个反应器氨氮平均出水浓度分别为14.1、3.79和14.1 mg/L。高通量测序结果显示，5℃时，三个反应器中均以降解有机物的微生物为主；只有B反应器中驯化富集出了嗜冷硝化菌（Candidatus Nitrotoga）；而其他有硝化作用的菌属在B反应器中的丰度也高于A和C反应器；不利于脱氮的类固氮菌（Elstera）在A和C反应器中丰度较高。此结果可从微生物角度解释三个反应器处理效果的差异性，表明B反应器处理低温污水有显著优势，其所用填料可结合低温菌进一步开发利用。     

ATSP:时态网络可视化的自适应时间片划分方法

现有的时态网络可视化方法大多采用等量时间片来可视化网络的演变，不利于时态模式的快速挖掘和发现。为此，根据时态网络固有的特征提出自适应时间片划分方法（Adaptive Time Slice Partition method，ATSP）。在时态网络的两种表示方式（基于事件的表示方式和基于快照的表示方式）的基础上，构建了ATSP的基础模型，同时提出了一种改进模型用来描述事件间隔时间服从长尾分布的时态网络。为了实现时间片的不等量划分，针对探索任务的不同提出了基于时态模式的ATSP规则和基于中心节点的ATSP规则，并提出了实现算法--层次划分算法（Hierarchical Partition algorithm，HP）和增量划分算法（Incremental Partition algorithm，IP）。实验结果表明，ATSP方法比传统的时间片划分方法更能准确地表示网络的时态特征，且该方法应用于可视化时，能有效归纳并展示网络的特征，明显提高了视觉分析的效率。     

基于桥连接的词典学习方法的语义解析

现阶段的语义解析方法大部分都基于组合语义,这类方法的核心就是词典。词典是词汇的集合,词汇定义了自然语言句子中词语到知识库本体中谓词的映射。语义解析一直面临着词典中词汇覆盖度不够的问题。针对此问题,该文在现有工作的基础上,提出了基于桥连接的词典学习方法,该方法能够在训练中自动引入新的词汇并加以学习,为了进一步提高新学习到的词汇的准确度,该文设计了新的词语—二元谓词的特征模板,并使用基于投票机制的核心词典获取方法。该文在两个公开数据集(WebQuestions和Free917)上进行了对比实验,实验结果表明,该文方法能够学习到新的词汇,提高词汇的覆盖度,进而提升语义解析系统的性能,特别是召回率。     

采用八叉树和OSG分页结点的海量点云三维可视化

针对现有海量点云可视化方法存在索引构建时间长、内存占用大等问题，研究一种八叉树索引结合OSG分页结点的快速可视化方法，可在占用较小内存的基础上快速建立点云索引并实时调度。采用八叉树索引结构对海量点云进行数据组织，建立各层级的八叉树结点并以文件映射的方式分块保存，对结点文件重组织转换为支持OSG渲染引擎的多分辨率点云数据。采用基于OSG分页结点的实时调度技术，对海量点云进行高质量可视化。与目前两款主流的点云数据处理商业软件进行实验对比分析，结果表明所提方法具有索引建立速度快、内存占用小等优点，同时可视化交互更加流畅，适用于各种配置计算机下海量点云数据的调度管理与实时可视化。     

基于神经网络算法的井下裂缝诊断与堵漏技术

在钻井过程中，常常钻遇不同宽度的井下地层裂缝。钻遇裂缝时容易发生钻井液漏失现象，甚至发生钻井液失返现象，严重影响了安全、高效钻井。目前裂缝封堵的方法常存在封堵成功率不高、堵漏承压能力低的问题，其中一个重要的原因是对井下地层的裂缝宽度等特征认识不清。基于地层裂缝产生的岩石力学机理，确定影响裂缝宽度关键的6个力学和工程因素，并利用神经网络计算的非线性、大数据特点建立了井下地层裂缝宽度的分析模型，模型包含输入层、输出层和3个隐藏层。通过该模型诊断井下裂缝宽度，提高了计算精度，平均误差仅为2.09%，最大误差为5.88%，解决钻井现场仅凭经验判断裂缝误差较大和依靠成像测井成本较高的问题。同时根据神经网络模型诊断得到的裂缝宽度优化堵漏材料的粒径配比，提高了裂缝内的架桥封堵强度和架桥的稳定性，封堵层的承压能力达到12.8 MPa，反向承压能力达到4.5 MPa。现场堵漏试验最高憋压10 MPa，经过封堵作业后大排量循环不漏，达到了裂缝性地层高效堵漏的目的，堵漏一次成功。