超深地连墙施工中槽壁加固对地层变形控制研究

地下连续墙在基槽开挖前通常需进行槽壁加固。随着地连墙开挖深度增加,穿越地层条件更为复杂,槽壁加固措施尤为重要。对工程中常用的水泥搅拌桩、高压旋喷桩及压密注浆法三种槽壁加固措施进行对比分析,利用数值方法对槽壁加固进行仿真模拟,分析不同加固条件下地层变形规律。针对苏州地铁5号线某基坑地连墙工程,对地连墙施工诱发地层变形进行数值模拟,通过与现场实测对比研究发现,槽壁加固能很好抑制地层变形,有效降低施工对周边地层扰动。     

罗汉果内生菌及其周边土壤中产α-淀粉酶菌株的筛选

对罗汉果内生菌及其种植区土壤中的微生物进行分离,筛选淀粉酶产生菌,并研究其发酵条件,结果得到15株内生菌和8株微生物,从中筛选到2株产淀粉酶高的菌株2-1(土壤)和R-4(根部内生菌)。经初步鉴定,菌株2-1为球菌,菌株R-4为芽孢杆菌,均为革兰氏阳性菌。研究显示,菌株2-1产酶条件为1.0%氯化铵、0.5%酵母粉、1.0%可溶性淀粉、0.4%氯化钠,发酵温度为40℃,发酵3 d,其产酶量为127.65 U/m L;R-4菌株产酶条件为0.5%酵母粉、1.0%氯化铵、0.05%氯化钠、2.0%可溶性淀粉,发酵温度为40℃,发酵3 d,其产酶量为197.21 U/m L。     

新型热解吸仪在室内空气TVOC检测中的应用

对购买的北京某厂生产的新型热解吸仪在室内空气TVOC浓度检测中进行试用,发现存在拖尾和高沸点组分丢失的问题。通过分析热解吸仪的程控电路和气路工作原理,找到了出现拖尾和高沸点组分丢失现象的一些原因,进而设计出初步解决方法,并通过实践进行了验证。     

紫薯渣果胶提取工艺研究

该试验以紫薯渣为原料研究果胶提取工艺,对预处理后的紫薯渣以果胶含量为考察指标,研究酸提取条件及脱色条件。结果表明,紫薯渣在pH 7.0,温度75 ℃时,α-淀粉酶用量60 U/g原料,酶解时间30 min条件下除去淀粉;酸提取工艺条件为盐酸提取液pH值1.5,温度85 ℃,时间105 min;脱色条件为活性炭用量1%,脱色温度70 ℃,时间30 min;在此条件下制备的果胶含量为3.979%。     

对预拌混凝土质量控制的探讨

混凝土是建筑结构的重要材料,目前在建筑工程中普遍使用预拌混凝土浇筑.本文探讨了如何加强对预拌混凝土的质量控制与管理,以供同行参考.     

浅谈住宅建筑工程质量通病与防治措施

本文介绍了目前我国住宅建筑工程中所存在的诸如渗漏,楼面开裂等质量通病,分析了这些质量问题所产生的原因,提出了切实可行的防治措施,以资借鉴.     

基于Haken理论的舰艇规避鱼雷攻击研究

水面舰艇防御鱼雷攻击是一个紧迫而又复杂的问题,在对水面舰艇防御鱼雷的过程进行详细分析的基础上,提炼了防御鱼雷的若干模式,并将这些模式和鱼雷防御态势进行映射,建立了基于Haken模型的水面舰艇防御声自导鱼雷攻击模型,最后用实例验证了该模型的有效性。     

浅埋矩形隧道掘进面被动失稳混合破坏机制

浅埋条件下矩形隧道顶管法施工中因支护压力波动极易诱发掘进面被动失稳。采用平面分析对该问题进行研究,并建立被动失稳机动破坏机制。该机制是由平面螺旋与平动机动破坏机制组成的混合机制,2种机制间采用离散技术建立速度不连续面进行过渡。基于该机制,采用上限分析法推导出被动失稳支护压力上限解,并通过最优化方法得到了极限支护压力及最优破坏模式。参数分析表明,土体摩擦角对失稳影响较显著,随着摩擦角增加,失稳区域扩大而极限支护压力迅速增大,与此同时,破坏区域中平动模式所占比例增加;黏聚力对失稳模式影响较小,而地表超载增加引起失稳区域扩大,支护压力线性增长。对比分析发现,隧道宽高比较大情况下,基于平面混合破坏机制的上限解与数值解吻合较好,且吻合程度随着宽高比增加而提高。研究表明,平面混合破坏机制有着较好的应用前景,可为相关工程设计施工提供理论参考。     

紫薯渣花色苷提取及其功能饮料的研究

以紫薯渣为原料,研究其护色工艺,在单因素实验基础上研究提取花色苷的最佳工艺,在此基础上以口感、颜色、香味为指标进行饮料最佳复配实验。结果表明,最佳护色条件为0.05%的柠檬酸,花色苷的最佳提取工艺为1.0%柠檬酸与50%乙醇为提取溶剂,料液比1∶30,75℃水浴1.5 h,提取液中花色苷含量为0.170 1 g/100 m L。饮料最佳复配实验配方为:紫薯渣花色苷提取液70 m L,相对甜度为22.55的罗汉果水提液30 m L,蔗糖6 g/100 m L,其口感酸甜适宜,颜色亮紫红,具有淡淡的紫薯和罗汉果的香味,产品花色苷含量为0.219 4 g/100 m L,相对甜度为11.76。保质期实验(相当于1年)表明,保质期内饮料的色泽、口感稳定,微生物指标符合国家饮料产品卫生标准。     

基于流计算的电力调度网络流量监测平台

由于电力调度网出现任何网络故障都可能发生极度严重的事故,因此具有的极高可靠性及安全性的要求.而当前传统的网络监测系统在面对大数据量时,其实时处理能力和扩展能力都无法满足需求.因此对实时产生的大规模各类型数据的分析处理则需要一种专门的实时数据分析平台完成.本文结合电力调度信息网络的特点以及监测准确性及实时性的需求,构建出一个基于流计算的数据处理分析平台,以Apache Spark中的Spark Streaming为代表的开源流计算框架,加入如Kafka分布式消息队列、Redis内存数据库等组件,为数据分析平台提供稳定高效的数据来源和数据服务接口,从而实现适用于电力调度网的各类海量数据的实时分析处理完成流量异常监测场景.