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1.
近年来,聚合物驱在许多油田得到实践和应用,效果也比较好。探究蒙脱土对DAOAAC-AM两亲共聚物性能的影响,对得到的聚合物分别配样进行黏度和分子量的测定。通过一系列实验,分析加入不同蒙脱土量对聚合物抗温性、抗盐性的影响,结果表明:MMT含量为2%时,聚合物的抗温、抗盐性能较好。  相似文献   
2.
利用粉煤灰制备莫来石是粉煤灰高附加值资源化利用研究的一个重要方面,本文采用正交实验的方法,利用电厂高铝粉煤灰制备莫来石,经过XRD对制备的莫来石样品进行物相组成研究,结果表明:利用粉煤灰添加部分工业氧化铝可制备出物理性能满足质量标准的莫来石,烧结样品其物相组成主要是莫来石和少量的玻璃相。影响烧结合成莫来石的主要因素是粉煤灰组成、烧结温度和保温时间,利用粉煤灰直接制备莫来石适宜的烧结温度为1550℃,恒温时间以4h为宜。  相似文献   
3.
目的编制《北京社区环境满意度问卷》并进行调查,以充分了解北京居民对社区环境满意度现状。方法首先,随机选取社区进行预测和再测,确定《北京社区环境满意度问卷》的信效度和结构模型。然后,从北京7个城区中随机选取12个社区进行实地调查。结果编制的问卷的信度为0.919、结构效度为0.700。社区环境满意度的总体情况为42.85±8.833,7个城区中石景山区、东城区、朝阳区的环境满意度位于前3位。生活北京、服务北京、人文北京、自然北京4个维度中,居民最为满意的服务北京,最不满意的是自然环境维度。结论编制的《北京社区环境满意度问卷》具有较好地信效度,而且通过该问卷真实系统的地反映了北京社区环境满意度状况。  相似文献   
4.
目前市场上现有的垃圾箱无法对垃圾进行主动的、有针对性的、初步的分类,而市场上常见的智能垃圾箱仅仅做到了投掷的智能化,严格意义上讲这不属于智能垃圾桶,无法普及且性价比低。因此,基于垃圾的自动检测、区分和存放的目的,采用SolidWorks三维设计、PLC和多传感器技术,从机械设计、功能实现等方面,设计出一款智能垃圾桶,针对金属、纸制品、塑料、玻璃瓶、其他垃圾进行分类。为了验证该垃圾智能检测方案的合理性,研制出试验样机并进行了试验,结果表明:利用该装置,垃圾分类检测的准确度为84.5%,实现垃圾的初步自动分离。该智能垃圾桶的推广和应用不仅能实现资源的二次利用,对于环境保护、智慧城市建设也有积极意义。  相似文献   
5.
针对原有屏幕空间环境遮挡算法存在的自遮挡距离误差问题,提出了一种基于深度剥离的屏幕空间环境遮挡算法(Depth Peeling based Ambient Occlusion,DPAO).该算法通过深度剥离过程萃取了多深度层次的ZBuffer,为遮挡计算提供了更精确的遮挡采样片段,同时利用深度剥离技术进行了修正,从而得到了更具有物理真实性地渲染结果.整个流程充分利用了现有GPU的SIMD特性并行实现.实验结果表明,该算法能够在高帧速率情况下为具有丰富高频细节的几何场景产生真实感强的柔和阴影,适用于视频游戏、科学仿真等对实时性要求较高的应用领域.  相似文献   
6.
用酶处理污泥能够有效提高污泥的厌氧消化效率,改善污泥脱水性能。主要从酶对污泥的作用机理、影响因素、处理效果以及提高厌氧消化性能的策略等方面对国内外污泥的酶处理进行了归纳,重点介绍了污泥的酶处理效果,包括酶对污泥的溶解作用、厌氧消化性能、脱水性能的影响。最后提出了酶处理研究中存在的问题,并展望了今后的发展趋势。  相似文献   
7.
为了提高农作物幼苗的移植效率,通过分析现有国内外移植机的发展状况,以链传动为传动形式,对一种手扶式幼苗移植机进行方案设计,并对影响定点移植秧苗的移植器以及移植器上的悬杯装置进行设计与分析。设计完成的移植机是以电动机作为动力带动移植机前进,由人进行方向的控制。整体装置结构简单、体积较小。该设计为解决幼苗移植问题提供了新的设计思路。  相似文献   
8.
针对新能源机组出力的随机性与波动性导致其消纳难的问题,利用一种基于等效电量函数法的随机生产模拟算法辅助新能源与常规能源的协调规划。首先,以多状态机组为基础,引入分段模拟体现新能源的时序性,克服传统等效电量函数法丢失时序信息的缺点。然后,在系统可靠性指标(LOLP和EENS)的基础上,提出两个描述系统调峰性能的指标——调峰容量不足概率与调峰电量不足期望值。最后,采用IEEE的RTS-86测试系统验证算法的准确性和可行性,以及探究风光能源接入对系统可靠性和调峰性能的影响。  相似文献   
9.
本文提出了一种非压缩数字传输方案。采用时分复用技术及高速串/并转换单元对多路视频/音频/数据信号进行二次复接,在接收端实行相应的解复用以及串/并转换,实现多路低速数据信息与高速数字音视频信息的混合传输,本文重点分析了其关键技术和音频部分的时序关系。  相似文献   
10.
社交网络发展迅速,即时消息系统已成为人们日常生活中必不可少的沟通交流工具。在线群聊能使人们迅速交流生活、技术及工作等信息,但是由于群聊信息更新较快,大量的信息导致跟进群聊话题是困难的。传统的主题挖掘模型不能很好地适用于群聊文本的挖掘。通过对群聊文本的特征进行分析,提出一种基于GRU和LDA的群聊会话主题挖掘(GLB-GCTM, GRU and LDA Based Group Chat Topic Mining)模型,解决了传统主题模型不能解决的词语顺序问题。首先,假定每个文档有一个基于高斯分布的主题向量,然后根据GRU原理产生每个词的隐含状态,根据当前词的隐含状态的伯努利分布确定当前词是否为停用词,以决定所使用的语言模型。该方法使用笔者加入的10个QQ群最近3个月的群聊数据集进行试验验证,结合对比实验评估标准,该模型能够有效识别出群聊文本中的主题。  相似文献   
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