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1.
研究6种不同杀菌剂对白菜软腐病的防治效果,结果表明,化学药剂46%氢氧化铜水分散粒剂对白菜软腐病具有很好的防治效果,另两种生物菌剂100亿孢/g枯草芽孢杆菌可湿性粉剂和45%代森铵水剂也能较好的抑制软腐病的发生。  相似文献   
2.
某油田热力系统管线腐蚀情况十分严重,腐蚀穿孔、开裂现象频繁发生,通过开展现状调查研究及水质化验,分析管线腐蚀机理,有效防治管线腐蚀。结果表明,水质中含有较多的溶解氧是产生腐蚀的主要原因,根据分析结果提出了有效的防治措施。  相似文献   
3.
The end value of the dynamic resistance curve of stainless steel was proved to have strong correlation with nugget size by experiments, so it was an important factor for estimation of weld quality. BP neural network was employed to estimate the weld quality. The end value of the dynamic resistance curve, welding current and welding time were selected as the input variables while the nugget diameter, which is closely related to weld quality, was selected as the output variable. Testing results shows that such network has fine fault tolerance and real-time quality estimation is possible.  相似文献   
4.
本文以链轮为例,分析了检验过程中的标准化问题,提出了相应的措施与方法,以提高检测结果的精度  相似文献   
5.
根据声发射测试原理,利用信号峰值电压与材料形变过程中释放能量的关系建立了裂纹开裂的声发射参数与应力关系的数学模型,提出了声发射总计数和声发射计数率的一般表达式,研制了声发射装置,并在拉伸试验条件下对具有不同缺陷的ZG25试件进行了声发射检测。实验结果表明:无缺陷的ZG25材料与有气孔、疏松、夹渣和微裂纹缺陷的该材料具有不同的声发射AE事件特征,这对金属材料声发射无损检测具有实际意义。  相似文献   
6.
塔河油田属于奥陶系油气藏,所生产的原油大多为高含硫化氢,易凝高粘原油。为降低粘度,改善流动性,加热保温输送是目前正在使用的技术。对于这种热油输送的管道腐蚀问题,一直以来都是防腐作业的重要组成部分。从长输热油管道的保温、外防腐以及阴极保护等所需考虑的因素出发,通过对热传导机理及金属管道腐蚀机理的分析,结合对管道外部周围环境腐蚀性的数据比较,并且广泛了解、分析以及比较目前已有的防腐材料的防腐性能,最终完成给定长输热油管道的防腐工艺设计。  相似文献   
7.
目的:用D-乳糖醇代替异丙基-β-D-巯基半乳糖苷(isopropyl-β-D-thiogalactoside,IPTG)作为诱导剂,诱导重组葡萄糖苷酶的表达。方法:首先通过单因素试验探讨D-乳糖醇浓度、诱导时间及诱导温度对重组葡萄糖苷酶表达的影响,从而确定最佳影响因素的水平值,然后在单因素试验的基础上采用三因素三水平的响应面法对重组葡萄糖苷酶表达进行优化分析,依据回归分析方法确定最佳诱导工艺条件。结果:最佳诱导工艺条件为D-乳糖醇的诱导终浓度1.0 mmol/L、诱导时间7.0 h、诱导温度34℃。结论:D-乳糖醇可以代替IPTG作为一种高效的lac及其衍生物的启动子基因工程重组蛋白的理想诱导剂。  相似文献   
8.
塔河油田前期泵修作业中,制约机泵维修速率的主要原因是在泵轴上用来回定滚子轴承、滚珠轴承位置的锁母拆、装作业环节,由于缺乏有效的拆、装工具,往往造成锁母丝扣变形、卡槽的损坏以致锁母报废进而影响泵修质量,浪费泵修时间,增加维修成本。因此,研发了一款敲击式套筒组合扳手。应用以来,极大的缩短了泵修周期,锁母的损坏率大幅度下降,切实提高了泵修质量,最大限度的削减了泵修作业环节的不安全因素,取得了较好的经济效益和社会效益。  相似文献   
9.
白菜软腐病俗称"烂疙瘩"、"烂帮",与霜霉病、病毒病合称为大白菜三大病害,对海南省进行白菜软腐病病害调查,分析其发病原因,结合其发病规律提出防治对策。  相似文献   
10.
时间序列是一种广泛存在于现实各领域之中的海量高维数据,时间序列预测是该领域的一个研究重点.传统的时间序列预测方法仅仅从时间的维度对时间序列进行分析,忽略了外界影响因素对时间序列可能产生的影响.针对传统时间序列预测方法存在的问题,提出一种基于深度学习的时间序列预测模型DAFDCRNN (dual-stage attention and full dimension convolution based recurrent neural network).该模型引入目标注意力机制来学习输入特征与被预测特征之间的相关性,引入全维度卷积机制来学习输入特征之间的相关性,并引入时间注意力(temporal attention)机制来学习时间序列的长期时间依赖性.在实验部分首先确定模型的超参数,然后对模型部件的有效性进行验证,最后通过对比实验验证了所提出的DAFDC-RNN模型在大特征量数据集上具有最佳的预测效果.  相似文献   
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