绿色建筑工程管理存在的问题与优化策略探析

经济进步的背景下,我国建筑行业随之迎来新的发展方向,同时也遇到了全球化的环境问题,需要以绿色理念为引导改进工程管理。地球上可利用的资源是有限的,我国将环境保护工作放在首位,提出相应的可持续发展策略,满足人们对建筑物需求,也使生态能够保持平衡。建筑业将传统意识与绿色理念结合,正视目前工程中存在的诸多问题,根据实际情况寻找相应的解决办法,落实绿色管理,做到与环境的可持续发展。     

浅析目前设备工程质量现状与对策

随着安装工程内容比重在整个建筑工程中的扩大．由原来的简单的室内给水、捧水、采暖和简单的通风系统发展到现在的复杂室内水系统、消防系统、采暖水系统、空调水系统等．总体上工程质量呈上升趋势，跑、冒、滴、漏等严重质量通病均已得到控制，提高其施工质量才能确保使用功能。     

地铁施工关键工艺探讨

地铁施工方法、工艺众多,应根据地铁工程的设计要求以及不同的地质条件,选择适合的施工方法和工艺。本文简要阐述了地铁施工的主要方法,并重点针对盾构施工中的一些关键施工工法做了分析。     

金黄色葡萄球菌GapC蛋白与鼠伤寒沙门菌鞭毛蛋白的融合表达及其活性

目的在大肠埃希菌中融合表达金黄色葡萄球菌(Staphylococcus.aureus,S.aureus)GapC蛋白与鼠伤寒沙门菌鞭毛蛋白,并检测其甘油醛-3-磷酸脱氢酶(glyceraldehyde-3-phosphate dehydrogenase,GAPDH)活性。方法采用PCR技术分别扩增鼠伤寒沙门菌鞭毛蛋白flic基因和S.Aureus GapC基因,通过overlap PCR将这两段基因拼接并克隆至载体pQE30a,构建重组表达质粒pQE30-flic-GapC,将重组表达质粒转化E.coli XL-blue,IPTG诱导表达,表达产物经镍柱亲和层析试剂盒纯化后,进行SDS-PAGE及Western blot分析,并检测其GAPDH活性。结果重组表达质粒pQE30-flic-GapC经双酶切及测序鉴定证明构建正确;表达产物相对分子质量约95 000,最佳诱导表达时间为5 h,主要以包涵体形式存在,占菌体总蛋白的31.4%;纯化产物可与小鼠抗S.aureus全菌体多抗血清和抗鼠伤寒沙门菌全菌体多抗血清发生特异性反应,GAPDH活性为(0.337±0.019)。结论成功表达并纯化了具有较高生物学活性的flic-GapC融合蛋白,为S.aureus亚单位疫苗的研究奠定了基础。     

基于3D的深埋隧洞开挖支护系统优化设计研究

针对某水电站的引水隧洞Ⅲ类围岩的开挖与支护进行了数值计算，并提出了相关的优化设计建议。现场开挖和计算结果表明，隧洞围岩稳定性较好，塑性区扩展深度也较小，即便考虑锚杆的安全储备，目前系统支护的锚杆长度也偏保守。本文附带论述了初期支护的方法。     

PX装置含苯介质管道的选用

苯介质毒性较高,可致癌,输送苯介质管道普遍存在于炼化行业中。苯介质管道在设计、安装和检验过程中,不同行业、不同规范对苯的毒性级别有不同的要求。从苯的毒性和危害出发,根据苯介质的状态、含量、温度、压力、存在场所、输送条件等参数,分析了含苯介质的管道级别应如何进行划分,以及苯介质管道选材的建议原则,苯在管道中的毒性级别应根据具体使用环境条件确定,避免人为的高估或低估其危害程度,造成损失。     

水电站全自动液压清污机的研制开发

全自动液压移动式清污机的研制开发,解决了清污机在运动过程中的定位,液压系统输油管线动静结合及清渣齿耙结构形式等关键技术问题,完成了抓斗移动式格栅全自动清污机的技术研制开发工作。     

基于全局运动对比度的轮廓编组元提取算法

在轮廓编组计算模型中,编组元的提取对于轮廓编组结果具有重要的影响。针对复杂场景中目标轮廓易与非目标边缘混淆的问题,提出了一种基于全局运动对比度的编组元提取算法。提出了基于边缘片段的运动相似度度量方法,并通过相似度定义了场景中的全局运动对比度,以此对非目标边缘片段进行抑制,从而提取出更为有效的目标轮廓边缘片段构成编组元集合。在Moseg_dataset数据集上的实验结果证明,提出的全局运动对比度对于非目标边缘片段具有良好的鉴别能力,相比较目前轮廓编组计算模型中基于边缘检测和轮廓检测的编组元提取算法,该算法显著降低了编组元集合的规模,提高了编组元集合的有效性。在相同的轮廓编组算法中,该算法提取的编组元集合能取得更优的编组结果。     

一种频域特征的飞机目标提取方法

针对军事遥感影像智能判读的目标定位与提取问题,将先验知识引入到目标提取过程中,提出一种基于频域特征的飞机目标提取方法.该方法通过绘制目标圆周剖面线将二维图像信号简化为一维信号,运用频谱能量的谐波叠置原理对飞机形状进行频谱分析,确定目标轮廓的固有频率;然后设计多尺度的Gabor滤波器组提取图像的纹理特征图,并进行特征图融合形成目标显著图;最后利用数学形态学的方法对目标显著图进行处理,得到最终的目标提取结果.实验结果表明,与基于无先验知识的视觉显著性目标检测方法相比,该方法抗干扰能力强,能够清楚、准确、完整地提取目标区域,是一种有效的飞机目标提取方法.