浅谈检验检测实验室的样品管理

样品管理是实验室管理工作的重要组成部分,是检测过程中的必须环节和关键控制点,其管理的公正性和客观性决定着检验检测报告是否公正、客观。本文针对检验检测实验室的样品管理,从样品接受、样品标示系统、样品传递、样品保存、样品处置5个方面简要阐述了实验室的样品管理工作。     

张新井田F_(49)号断裂形成的初步探讨

探讨了F49号断裂存在的依据、性质、主成时期、形成的条件。并根据断裂形成条件及断裂存在的依据 ,判断出F49断裂性质为平移性正断裂     

咪唑啉在高温碱性环境中对碳钢的成膜机理研究

合成了一种新型咪唑啉类缓蚀剂OM－2，探讨了OM－2在高温碱性条件下对碳钢的成膜机理。用DTA研究了OM－2的热分解温度。用IR和XPS等方法研究了高温试验后产物的结构变化以及成膜试片表面的元素组成。试验结果表明，高温条件下，咪唑啉发生开环反应，生成了酰胺类物质。OM－2是一种成膜型缓蚀剂，通过五元环上的氮原子与试片表面的铁发生化学反应而形成致密的膜。     

电力电缆故障测距综述

随着大量电力电缆的投运,相应的电缆故障率也随着使用年限等上升,造成停电事故和巨大的经济损失,为此快速修复故障成为迫切需要.但是由于电缆的敷设特性决定了需要对电缆故障性质进行了解.该文从多方面分析了造成电缆故障的原因,然后按电缆材料、故障发生部位和基于行波理论测距方法分类做进一步深入研究,并依故障测距的步骤着重介绍了当前电缆精确测距的方法和当前比较新颖的电缆故障在线检测及其相关讨论,突出介绍了基于小波变换电缆故障测距.还介绍当前在电力系统中的电缆故障检测应用设备情况,概括了当前国内设备同国外公司的差别,对电缆故障测距的发展趋势做了一定程度的展望.     

锅炉的停用保护与停用缓蚀剂

随着电力生产的发展和运行情况的变化,锅炉机组停备用情况日益增多,停备用时间日趋延长,导致机组停备用状态下的腐蚀程度大大增加,严重影响机组的寿命及安全经济性。为此,介绍锅炉停备用期保护的常用方法,讨论目前所用方法的适用范围和存在的问题,并详述停用缓蚀剂的研究动态。     

矮子沟泥石流影响因素及运动参数分析

通过对矮子沟流域进行现场勘查,收集相关气象及水文等资料,获取矮子沟流域的地形地貌特征、不良地质体分布规律、地震活动等数据,结合矮子沟流域的地质条件及降雨特征,对矮子沟泥石流的影响因素进行分析,探讨矮子沟泥石流的形成过程。在此基础上选取五个典型断面结合经验公式进行运动参数的分析计算,经计算沟口处断面的泥石流的流速为7.54 m/s,流量为948.63 m3/s,此次泥石流总量为60.08万m3,这些运动参数可以为矮子沟泥石流防治方案的选择及防治工程的设计提供参考。     

基于BP神经网络的肿瘤特征基因选取

该文提出基于BP神经网络的灵敏度分析方法,并用于选取肿瘤特征基因。以结肠癌基因表达谱为例,首先定义基因对BP神经网络模型输出函数的灵敏度,递归去除灵敏度较低的若干基因,生成一组嵌套的候选特征基因子集。然后以支持向量机为分类器,检验候选特征基因子集对样本分类的贡献,选取错分率最低的候选特征基因子集为结肠癌特征基因子集。通过实验对比,该特征基因子集的分类结果优于文献给出的其他特征基因子集,表明了该方法的可行性和有效性。     

南京地区冬绿地被植物耐寒性试验

在定点观察的基础上,结合引种栽培和定量分析,对12种冬绿地被植物的耐寒性进行了研究。结果表明:(1)野外越冬观察:2001年冬季最低气温-8.4℃,12种冬绿地被植物都能安全越冬,且第二年春季恢复生长良好。蔓长春花嫩梢和部分叶片受冻枯死。吉祥草叶片1/3以上受冻,呈黄褐色。无毛紫露草叶片段1/2以上受冻变黑。其他种类植株地上部分未显示受冻特征。(2)电导法测定叶片耐寒性:经-10℃的低温处理后,表现出极强耐寒性的种类分别是:矮山麦冬、虎耳草、青绿苔草;其他种类耐寒性由强至弱依次为:活血丹、顶花板凳果、蔓长春花、凹叶景天、扶芳藤、刺果毛茛、紫露草、吉祥草、玉竹。(3)TTC法测定根活力:经-10℃的低温处理后,耐寒性极强的种类分别是:顶花板凳果、虎耳草、扶芳藤、凹叶景天、矮山麦冬、活血丹,其他种类耐寒性由强至弱依次为:青绿苔草、刺果毛茛、蔓长春花、吉祥草、紫露草、玉竹。     

基于基因表达谱的小圆蓝细胞瘤亚型识别

基于基因表达谱提出了一种依据类加权Bhattacharyya距离提取特征基因并使用人工神经网络(ANN)进行肿瘤亚型识别的方法。分析了儿童小圆蓝细胞瘤(SRBCTs)的基因表达数据后，在训练样本集上计算出各个基因的类加权Bhattacharyya距离，并据此选择特征基因构造若干ANN模型，利用独立测试集验证其分类能力，且依据分类错误率最小的原则确定了含40个基因的特征基因组合。基于该特征基因组合的ANN模型不仅正确地识别了所有的患病样本的亚型，还能鉴别非患病样本。     

一种SRBCT亚型识别与特征基因选取方法

基于基因表达谱提出了一种选取特征基因并使用多类支持向量机(MSVM)进行肿瘤亚型识别的方法。就小圆蓝细胞瘤(SRBCT)的亚型识别问题,以组间和组内平方和比率(BSS/WSS)作为衡量基因分类重要性的标准,据此选择基因构造若干MSVM模型,由分类错误率确定了含25个基因的特征集合,并利用基于相关距离的冗余分析方法去除冗余,得到15个特征基因。基于该特征子集构造的MSVM在测试集上取得100%的预测准确率。与相关文献的比较表明了该方法的有效性和可行性。