废气蓄热式热氧化炉装置的安全优化

分析近年来RTO装置发生的安全事故,找出了该类环保装置存在的安全风险,并在储罐与污水池废气分类处理、在线废气浓度检测仪与废气切断阀的位置设置、新风稀释及风机控制、阻火器与爆破片、操作压力、储罐呼吸阀后采用非接触废气罩收集、风机材质等方面提出了建议。     

面粉厂车间楼定向倾倒爆破

该楼体为框架结构,是车间楼和办公楼的结合体,由于加工面粉设备流程的需要,该楼同时承受动荷载和静荷载。楼体按照伸缩缝分为3部分,每部分的结构不相同,同部分不同层结构也各异。在爆破过程中严格控制各种参数,并采取有效的减振与防护措施,使此爆破工程在安全和质量上都达到了预期效果。     

基于气相色谱-离子迁移色谱分析不同贮藏方式对洋葱浆馕风味的影响

采用气相色谱-离子迁移谱（gas chromatography-ion mobility spectrometry，GC-IMS）对洋葱浆馕6 种不同贮藏条件下挥发性物质进行分析，包括低温贮藏、室温贮藏、真空贮藏、脱氧贮藏、保鲜剂贮藏和保鲜剂结合脱氧贮藏。研究表明：在洋葱浆馕中共鉴定出66 种挥发性风味物质，其中包括醇类9 种、酮类4 种、醛类18 种、酯类4 种、呋喃衍生物3 种，酸类1 种和未能识别的化合物27 种。随着贮藏时间的延长，低温贮藏和真空贮藏洋葱浆馕在贮藏期内醛类挥发性有机物基本不变，其他处理组的醛类挥发性有机物在贮藏期内变化呈降低的趋势。结合主成分分析和欧氏距离可以发现低温贮藏和其他贮藏方式的第0天挥发性物质种类和浓度较为接近，主成分分析图中点的位置也相聚在一起，说明低温贮藏馕的挥发性物质变化不明显。该研究建立不同贮藏方式洋葱浆馕挥发性气味指纹图谱，可视化出洋葱浆馕挥发性成分轮廓，为洋葱浆馕贮藏期间风味变化规律提供信息。     

斑衣蜡蝉在葡萄上的危害及防治措施

斑衣蜡蝉是一种危害多种林木和果树的重要刺吸性害虫,主要分布于中国、日本、越南、韩国、印度和美国等地。该虫在经济林木中最喜危害葡萄,目前在宁夏地区随着转换寄主,现已扩散到了部分葡萄园,成为贺兰山东麓酿酒葡萄的重要虫害之一。为全面了解其研究进展,本文概述了国内外关于斑衣蜡蝉的寄主植物、形态特征、危害状况、发生规律、生活习性、诱发因素及防治措施等研究现状,以期为防治该虫,寻求进一步研究方向及探讨新的防治途径提供帮助。     

食用槟榔货架期内品质控制研究

目的：探究食用槟榔返卤返白的原因。方法：主要通过搜集2000—2020年涉及食用槟榔卤水专利，以及相关工厂案例进行研究与分析。结果：在食用槟榔卤水的制备过程中原料的粒径大小、环境温度与湿度的高低、样品中水分含量及设备的自动化程度均可能造成食用槟榔返卤返白。结论：加工槟榔时应采取以严格控制水分、复配添加剂使用为主，工艺包装调整为辅,给予低温贮藏市售环境的方法，抑制返卤返白的产生。     

PSO优化多核RVM的模拟电路故障预测

针对模拟电路健康管理的特点，提出了一种基于PSO优化多核RVM的模拟电路故障预测方法。利用参数分析得到电路的输出频域响应作为特征，计算其与电路无故障标准响应的欧氏距离来表征电路元件健康值，将多个核函数线性组合，并用PSO优化多核RVM参数后的模型实现对各个时间点元件的健康值变化轨迹进行预测。仿真结果表明，该方法在小样本情况下，预测效果优于单一核函数的RVM模型，适用于健康管理中实时预测，具有较好的实用性。     

近距离煤层群采空区漏风规律及防控措施研究

贵州地区煤层赋存条件复杂,煤层间距小,相邻采空区存在漏风通道的问题。采用SF6示踪法及重点区域指标气体数据分析法,对发耳煤矿采空区漏风规律及其治理措施进行研究。分析结果表明,由于相邻密闭效果欠佳,导致31004开切眼联络巷及31004工作面回风巷密闭漏风严重。31004采空区漏风通道主要是31004开切眼联络巷密闭及10^#煤层开采过程中对上部7^#煤层采空区造成二次扰动形成的纵向漏风通道;漏风量为83 m^3/min,采空区风速约为0.17 m/s。对存在的煤自燃隐患采取了注水降温措施,CO体积分数显著下降至(5~9)×10^-6。为即将开采的50105、50107工作面的煤自燃防控提供了科学依据和管控措施方案。     

Shape from focus based on 3D structure tensor using optical microscopy

Shape from focus (SFF) is a widely used passive optical method for 3D shape reconstruction. In SFF, a focus measure, which is used to estimate the relative focus level, plays a critical role in depth estimation. In this article, we present a new focus measure for accurate 3D shape estimation in optical microscopy based on the analysis of 3D structure tensor. First, the 3D tensors are computed from the input image sequence for each pixel. Then, each tensor is decomposed into point, curve, and surface tensors by decomposing tensors into eigenvalues and eigenvectors. Finally, the surfaceness is used to measure the quality of sharpness. The proposed focus measure provides accurate focus values and better resistance against noise. The proposed measure is evaluated by conducting experiments using image sequences of simulated and microscopic real objects. The comparative analysis demonstrates the effectiveness of the proposed focus measure in recovering 3D shape.