湖南保靖地区下志留统重力流沉积特征及沉积模式

为揭示页岩气储层的形成机制,明确时空展布规律,指导页岩气的勘探部署,通过岩心观察和重力流理论分析,对湖南保靖地区下志留统重力流沉积特征及沉积模式进行研究。结果表明,湖南保靖地区下志留统主要发育浊流、碎屑流和液化流3种重力流沉积类型。其中,浊流发育不完整的鲍马序列浊积岩,下部以多期次单段式或两段式浊积岩叠加的进积型地层组合为主,上部以多期次三段式浊积岩叠加的加积型地层组合为主;碎屑流以块状细砂岩为主;液化流以厚层的泥质粉砂岩或粉砂质泥岩为主,发育变形层理。从下志留统龙马溪组沉积时期到马脚冲组沉积时期,湖南保靖地区断续发育海底扇、远岸水下扇和滑移-滑塌扇3种沉积模式。浊流主要发育海底扇扇端亚相浊积砂、扇端泥微相,扇中亚相网状水道、水道侧缘、前缘席状砂微相以及远岸水下扇扇中亚相水道侧缘、前缘席状砂微相,碎屑流发育远岸水下扇扇中亚相辫状水道微相,液化流发育滑移-滑塌扇扇中亚相滑移-滑塌水道、水道间湾微相。     

基于攻击预测的电力CPS安全风险评估

为准确评估当前电力信息物理系统（cyber physical system，CPS）的风险状态，针对信息、电力紧密耦合的特点，提出一种基于攻击预测的电力CPS风险评估方法。利用已检测到的攻击告警信息，基于隐马尔科夫模型（hidden Markov model，HMM）识别出可能的攻击场景，推测攻击者的攻击意图，分析其未来的攻击目标和概率。攻击预测结果表征着系统当前的攻击威胁状况，将其作为输入，结合传统的单域（信息域或物理域）风险评估方法计算单域风险，再基于电力CPS复杂网络模型评估跨域风险，融合二者的结果得到最终的风险值。基于智能配电网IEEE 33节点的仿真平台，对攻击预测方法以及安全风险评估方法进行了验证，证明了基于攻击预测的风险评估方法的可行性和合理性。     

基于DGGE分析的大鼠粪便及肠道细菌DNA提取方法研究

为获得高质量肠道细菌总DNA用于研究膳食纤维对大鼠肠道菌群的影响,本实验以SD大鼠为实验动物,灌胃番茄皮膳食纤维,收集大鼠粪便及盲肠,-70℃冰箱保存。分别采用Tiangen细菌基因组试剂盒法、蛋白酶K-十六烷基三甲基溴化铵(CTAB)法和溶菌酶法提取粪便和肠道中的细菌总DNA,通过琼脂糖凝胶电泳、细菌通用引物PCR扩增和变性梯度凝胶电泳(DGGE)对提取效果进行观察比较,发现将溶菌酶法进行改进后,可以获得满意效果。改进后的溶菌酶法与另外两种方法比较,具有成本低、时间短、DNA得率高和多样性好等特点;该方法获得的DNA样品适合于用DGGE技术分析大鼠粪便及肠道菌群。     

合金化对铝镇静钢中夹杂物的影响

 为了研究合金化过程对钢液洁净度的影响规律，分析了一种铬铁合金中的夹杂物类型，并采用这种合金在实验室开展合金化试验。通过对比合金化前后钢中的夹杂物类型，研究了合金化过程中夹杂物的演变行为。研究发现，合金和钢中的夹杂物类型超过9种。其中，合金中的夹杂物主要为Cr2O3 SiO2 MnO系夹杂物和Cr2O3 SiO2 MnO包裹SiO2系夹杂物。合金化后，这些由合金带入的夹杂物均在钢液中逐渐消失，并全部转变为氧化铝夹杂物。合金化实际上是一个污染钢液的过程，在工业精炼晚期进行合金调整，钢中会生成大量的氧化铝夹杂物，增加浸入式水口堵塞的可能性。为了尽可能改善钢液质量和避免水口堵塞，合金化应尽量在精炼前期完成。     

浅析反渗透膜污染的原因及解决措施

综合介绍了酒钢焦化厂干熄焦除盐水处理系统中反渗透装置的使用情况,以及在使用过程中反渗透膜出现严重污染原因的分析及解决办法,采取在线清洗与离线清洗相结合的方式对反渗透膜元件进行清洗,从而确保反渗透的安全稳定运行。     

基于倒立摆原理的智能平衡车设计

本文在一阶倒立摆理论分析与创新的基础上,以飞思卡尔公司推出的MK60FX512VLQ15单片机为平台,设计了一种性价比高、稳定性强的两轮平衡车控制系统.通过对车体速度以及姿态等信息的采集,使用PID算法对平衡车的安全行驶与平稳转向进行控制.同时通过蓝牙模块,将当前速度、姿态控制参数、转向控制参数等数据上传至上位机并保存,便于研究人员掌握小车信息,使系统具有更好的鲁棒性.     

带有大位阻基团α-二亚胺镍配合物催化降冰片烯聚合

选用2,6-二(二苯甲基)-4-甲基苯胺与苊醌、(DME)Ni Br2合成了一种带有大位阻基团的α-二亚胺Ni(Ⅱ)配合物[Ar N=C(Nap)-C(Nap)=NAr]Ni Br2(Ar=2,6-Dibenzhydryl-4-methyl,Nap=1,8-napthdiyl).以该配合物作为主催化剂,以MAO(甲基铝氧烷)为助催化剂,催化降冰片烯聚合,对所得的聚降冰片烯进行TG、1HNMR和FTIR表征.结果表明:聚合物的热稳定性较好,聚合方式为加成聚合;随着铝镍摩尔比和温度升高,配合物的催化活性呈上升趋势;当铝镍摩尔比为1 500∶1、反应温度为70℃时,该Ni(Ⅱ)配合物的催化效果最好,对降冰片烯的催化活性为133 kg/(mol·h).     

基于ANN的改进Spark系统在空管大数据处理中的应用

针对Spark系统参数量巨大且手动调整参数具有耗时、效率低下等问题,提出一种基于人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）的方法来对Spark系统的配置参数进行自动调整,保障在处理空管大数据时的速度和性能。使用Dell PowerEdge T430服务器测试了空管大数据中5种常用的不同大小的数据集,以验证该方法。研究表明,与默认参数配置相比,该方法可将Spark系统的性能平均提高约35％。随着数据集大小的增加,性能呈现进一步提高的趋势。该方法可以有效地保障Spark系统的参数调整效率,达到高效处理空管大数据的目的。