装配式结构钢塑复合板拟静力试验研究

对两种由镀铬C型钢做骨架、聚苯乙烯颗粒填充热塑压轧而成的钢塑复合板(其中A类板件规格为3 650mm×2 395mm×140mm(长×宽×厚),B类板件是在A类板件的内外侧表面增加厚度为10mm的硅酸钙板)进行了低周往复水平加载试验,分别研究其承载力、变形能力、滞回特性等方面性能。试验结果表明,两种板件均具备一定的侧向承载力,其中B类板件的水平极限承载力更高;两者变形性能均较好,两种板件均展现了良好的耗能能力,能满足作为非承重垂直分隔构件的要求,符合抗震设计的延性要求。试验结果可为装配式结构墙体在设计和施工方面提供参考。     

坛紫菜蛋白质提取工艺优化及其特性分析

为了开展坛紫菜高值化加工利用，以坛紫菜为原料、蛋白质提取率为评价指标，通过考察提取溶剂、超声时间和功率、料液比、pH等单因素实验、正交试验设计优化超声波提取工艺，对其等电点、乳化性、起泡性等基础特性进行分析，并进行抗氧化活性测定。结果表明，在超声全程时间50 min、超声功率1350 W条件下，坛紫菜蛋白质提取率为60.98%±1.01%。同时通过对所提取的坛紫菜蛋白质特性分析结果显示，坛紫菜蛋白质的等电点为4.5，在等电点附近，坛紫菜蛋白质有较好的泡沫稳定性，可达80.84%±2.95%；抗氧化测定结果显示，坛紫菜蛋白质在5~50 mg/mL范围内具有较强的抗氧化活性，浓度为50 mg/mL时，总抗氧化能力为2.89±0.09 U/mL，ABTS+自由基清除能力相当于0.83±0.08 mmol/L Trolox，DPPH清除率在10 mg/mL时达到68.04%±0.73%。该研究可以为坛紫菜资源的开发利用提供一定的理论依据和技术支持。     

振动轴转速对双卧轴振动搅拌流场的影响

为研究双卧轴振动搅拌机搅拌筒内流场振动搅拌过程中固液混合流体瞬态流动情况,基于计算流体力学(CFD)提供的计算方法,结合动网格技术、欧拉多相流模型、Realizable k-ε湍流模型及离散相模型,采用C语言编写用户自定义程序(UDF),并将其动态链接到CFD中,在非稳态条件下数值模拟双卧轴振动搅拌机搅拌质量受振动轴转速、固相颗粒体积分数的影响规律,并在此基础上,进行了振动搅拌试验研究。结果表明:当搅拌轴转速为35 r/min、混合料颗粒体积分数为20%、颗粒直径分别为10 mm、20 mm和30 mm时,振动轴转速分别为960 r/min、1 460 r/min和1 800 r/min时其搅拌质量最佳;数值分析结果与试验结论基本一致,说明了数值计算结果的准确性和计算方法的可行性。     

基于三次样条曲线插值的压力传感器温度补偿研究

压阻式压力传感器受半导体温度特性的影响,易产生热零点漂移和热灵敏度漂移,这是影响传感器性能的主要因素。现介绍了采用三次样条曲线插值方法对压阻式压力传感器热零点漂移和热灵敏度漂移进行补偿修正的方法,通过试验验证了三次样条曲线插值补偿方法对压力传感器热零点漂移和热灵敏度漂移的补偿效果。该方法对于解决高精度压力传感器的温度补偿问题具有较高的推广应用价值。     

碳酸盐岩岩溶储层多井评价方法及地质应用

多井评价是建立在单井精细解释对比分析基础上的预测储层及含油气性平面分布规律的技术方法,而常规测井资料无法区分碳酸盐岩岩溶储层,因而利用多井评价结果确定岩溶发育程度在平面上的分布规律就显得十分重要。为此,在岩心标定成像测井的基础上,对四川盆地高石梯—磨溪地区15口井的成像测井岩溶发育特征进行分析,建立了中二叠统茅口组岩溶发育各分带的标准成像图版,利用交会图及直方图分析各分带的常规测井响应特征,在此基础上形成了电成像测井刻度常规测井识别岩溶发育带的新方法。研究结果表明:①高石梯—磨溪地区茅口组岩溶带自上而下可划分为风化壳残积带、垂直渗流岩溶带、水平潜流岩溶带以及受岩溶作用较弱的基岩;②风化壳残积带在成像测井图像显示为"暗—亮—暗"条带状模式,垂直渗流岩溶带为垂直线状与暗色斑状组合模式,水平潜流岩溶带为水平线状—层状与斑状组合模式,基岩整体显示为亮色块状模式偶见线状或斑状特征;③有效储层主要发育在垂直渗流带和水平潜流带的顶部;④该区茅口组岩溶发育主要受裂缝发育控制,而裂缝发育又与断层关系密切。结论认为,该新方法对碳酸盐岩岩溶储层的多井评价具有普遍适用性,为四川盆地中二叠统风险探井的部署提供了技术支撑。     

深度学习识别光网络单元故障的设计与应用

为解决依赖装维上门鉴别光网络单元故障带来的不便,可以从机器视觉入手实现自动化故障识别。近年,ImageNet挑战赛的成功推动了物体识别技术的跨越式发展,特别是基于卷积的深度学习技术在视觉识别方面已经达到人类水平,为光网络单元故障的自动识别提供了技术基础。文章对识别光网络单元的工作状态进行了研究,将设备工作状态分为7个场景,提出了利用手机APP采集图片识别故障的解决方案并投入了实际生产;重点阐述了深度学习模块的设计与实现,提出一种通过算法整合的方式综合运用物体检测和图像分类算法,分3阶段逐步求精,解决了图片过滤,光网络单元型号和状态识别等问题,实现了基于计算机视觉自动识别光网络单元故障。从数据上看产品的端到端准确率超过84%,识别速度达到10 FPS,月均提供服务超过1万人次,在减少用户等待的同时节约了人力资源。