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高温高压腐蚀环境下,可溶性球座会因材料强度、硬度不足及降解过快等原因过早失效。为此,采用OM、SEM、XRD表征可溶性球座材料Fe-Mn合金的微观结构与相成分,开展电化学测试、力学性能测试、加速浸泡腐蚀试验及高温高压浸泡腐蚀试验,分析了Fe-Mn合金的力学及腐蚀性能。测试结果表明,锰元素有细化晶粒的作用,随着锰含量增大,合金硬度和屈服强度呈先增大后减小趋势,Fe-5Mn合金硬度和屈服强度分别为345 HV和812 MPa;锰含量增大,自腐蚀电位负移,腐蚀电流密度增大,Fe-5Mn合金自腐蚀电流密度为4.64×10-5 mA/cm2。在长期加速浸泡腐蚀试验环境下,锰含量增大,导致腐蚀速率降低,Fe-5Mn极限降解速率为4.3 mm/a;长期高温高压浸泡试验条件下,腐蚀初期锰含量增大,提升了腐蚀速率,腐蚀后期合金整体腐蚀速率缓慢且趋于同一水平,Fe-5Mn满足作为可溶性球座材料的性能要求。研究结果可为选择Fe-Mn合金作为井下可溶性球座材料提供参考。 相似文献
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目的 建立集成学习Stacking模型,对重大活动举办过程中的肉及肉制品进行合格安全分析与风险预测预警。方法 通过收集2015—2020年间国家市场监督管理总局食品日常监督管理抽检数据,筛选出所有肉及肉制品相关数据,选择“食品亚类”、“规格”、“生产时间”、“生产企业类型”、“生产省份”、“是否异地运输”等字段信息作为肉及肉制品合格风险因子,选取所有不合格数据5866条,从所有合格数据中随机抽取10000条数据共15866条构成数据集,按照3:1划分训练集和测试集,搭建基学习器为KNN(K- Nearest Neighbor,K最近邻)、BP(Back Propagation,反向传播)神经网络、SVM(Support Vector Machines,支持向量机),元学习器为LR(Logistics Regression,逻辑回归)的Stacking预测模型,进行训练预测与模型评估。结果 经过5次训练后,模型的准确度为94.20%,精确度为93.78%,召回率为97.57%, F1参数为95.63%,模型鲁棒性强,可靠性高。结论 基于集成学习Stacking的肉及肉制品安全风险分析与预测预警模型整体性能良好,可应用于重大活动举办过程中的食品安全风险分析预测,并精确指导监督抽检与辅助决策情报研判。 相似文献
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利用手工弧焊机、气体保护焊机、维氏硬度计、冲击试验机、金相显微镜等对不同厚度高性能桥梁钢Q370qE-HPS和普通正火桥梁钢Q370qE的焊接热影响区最高硬度、斜Y坡口焊接裂纹敏感性、不同温度下对接接头冲击功以及焊接接头-40℃冲击功分别进行了对比分析,结果表明,Q370qE-HPS比普通正火Q370qE有较低的淬硬倾向,在焊接裂纹敏感性方面无明显差异,有更好的冲击性能。较低的含碳量以及更加细小均匀的组织是Q370qE-HPS比普通正火Q370qE焊接性能优异的主要原因。 相似文献
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水热法制得介孔磷酸铌(m-NbP)固体酸催化剂,并用X-射线衍射(XRD)、氮气吸脱附、扫描电镜(SEM)、透射电镜(TEM)、氨气程序升温脱附(NH_3-TPD)、吡啶吸附红外光谱(Py-FTIR)等手段对m-NbP进行了结构和酸性质表征。将m-NbP用于催化水-DMSO两相体系葡萄糖一锅法合成5-羟甲基糠醛(5-HMF),考察了催化剂用量、水与DMSO体积比、反应温度、反应时间及催化剂循环利用次数对5-HMF收率的影响,并与其他三种催化剂(Amberlyst-15、Nb_2O_5及m-NbP-F127)比较催化性能。结果表明,m-NbP具有介孔结构和大量表面强酸性位,因而催化性能突出;当m(葡萄糖)∶m(m-NbP)=2∶1、V(水)∶V(DMSO)=1∶1、170℃反应1.5 h时,5-HMF的收率高达47.0%,且m-NbP经烧焦再生可重复利用5次而无明显失活。因此,m-NbP固体酸催化性能突出,能够高效催化葡萄糖一锅法制备5-HMF。 相似文献
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为解决传统变电站运行场景无人机巡检系统巡检查全率低的问题,提出BS架构下变电站运行场景无人机巡检系统设计.硬件方面,设计传感器以及通信链路,基于BS架构下WWW浏览器,接收变电站运行场景无人机巡检数据,利用Server层计算变电站运行场景无人机巡检相关参数,通过Brow ser层迭代分析变电站运行场景空间矢量数据,实现变电站运行场景无人机巡检,完成系统设计.设计实例分析结果表明,设计的巡检系统巡检查全率明显高于对照组,能解决传统变电站运行场景无人机巡检系统巡检查全率低的问题. 相似文献
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