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1.
以辣木籽为原料,通过超声辅助水酶法提取辣木籽油。以辣木籽油提取率为指标,利用单因素试验考察pH值、果胶酶添加量、提取时间、提取温度、超声功率对辣木籽油提取率的影响,在此基础上采用响应面法确定提取辣木籽油的最佳工艺条件。结果表明,最佳提取工艺为果胶酶添加量0.50%、pH3.5、提取温度54℃、提取时间12 h、超声功率84 W,此时辣木籽油提取率为30.56%。  相似文献   
2.
真实的裂缝性储层水力压裂并非全是经典理论中的对称压裂,有的会形成复杂的压裂缝网,天然裂缝的存在导致地应力的改变是该现象形成的一个重要原因。目前对于水力裂缝与天然裂缝相交后延伸情况的研究,虽然有系统的理论和方法,但针对特定参数进行满足实际开发需求的定量研究尚未见报道。为此,在前人的理论基础上,改进了水力裂缝与天然裂缝相交作用准则,以鄂南油藏红河92井区为对象,绘制了该区块相交作用图版,分析水力裂缝延伸规律。同时进行了真三轴物理模拟实验,对比论证了相交作用图版的正确性,并为鄂南油藏红河92井区压裂施工提出建议,力求为油田实际开发设计提供理论依据和参数指导。  相似文献   
3.
分析了PVC生产中地沟料的产生原因,并提出了相应措施.  相似文献   
4.
为优化颜色预测模型,引入织物紧密程度常数,探究色纺针织物紧密程度对颜色预测的影响。采用红和蓝2种色纤维织造不同紧密程度的织物,选用常用的Stearns-Noechel模型为颜色预测模型,求解模型中的待定参数M时,以拟合色差最小时的M值为最优参数,对比引入常数前后的预测结果。结果表明:未引入织物紧密程度常数时,所得到的M值较引入常数后得到的Mp小;当织物组织相同时,随着织物紧密程度逐渐变小,M值变化很小(0.226 5~0.221 6),而Mp值却有逐渐增大的趋势(0.292 1~0.347 1);当弯纱深度一致时,M值随着织物紧密程度的增加,有变大的趋势,但Mp值变化趋势却不明显;引入织物紧密程度常数后,预测平均色差都更小。  相似文献   
5.
52CrNiMoVSi热作模具进行热模锻运作时发生开裂,开裂处位于工作面底部。对开裂件进行切割取样,通过宏微观断口观察、金相观察、硬度测试、能谱分析等方法,分析讨论开裂原因。结果表明:52CrNiMoVSi热作模具为疲劳断裂;材料组织含有较多的非金属夹杂物,纯净度较低,成分及组织不均匀导致硬度不均匀,降低材料疲劳强度;在模具持续工作中,型腔圆角半径过小引起较大应力集中,进而导致裂纹萌生和扩展,最终导致开裂,使其寿命远远低于正常件寿命。  相似文献   
6.
采用铜模喷铸与等温热处理相结合,研究了加入2%纳米SiC的AZ91合金的亚快速凝固及其时效析出行为,揭示了SiC对快冷镁合金中晶粒细化与沉淀相形成的影响。结果表明,采用铜模激冷和添加SiC可有效促进镁合金晶粒细化,降低溶质偏析,抑制晶界离异共晶β相。经200℃×2h时效,由于SiC提高了快冷合金中的位错密度和晶格畸变能,沉淀相以不连续颗粒状形式沿晶界析出,原始过饱和固溶体中溶质含量下降。当时效时间延长到16h,原子扩散充分,合金中出现不连续析出和连续析出共存模式,其中前者形成垂直于晶界分布的长条状沉淀相,后者在晶粒内部形成无方向性的颗粒或短棒状沉淀相,并导致合金基体硬度显著提高。  相似文献   
7.
8.
为了确定不同功率对激光重熔金属陶瓷涂层温度场的影响,针对超音速等离子喷涂工艺制备的Fe40+Ni60+35WC金属陶瓷涂层,建立了三维瞬态温度场模型,分析激光重熔过程温度场加热冷却的规律,然后通过实验确定了激光重熔金属陶瓷涂层的温度场。结果表明:光斑中心的温度最高。在同一时刻,随着激光功率的增加,光斑中心的最高温度也线性增加;在同一节点,激光功率与峰值温度成正比;不同时刻下的温度场,光斑中心前侧温度梯度大于后侧温度梯度。在此重熔涂层工艺系统中,当激光功率为2.5 kW,扫描速度为800 mm/min,光斑直径为6 mm时,可得到与基体冶金结合较好的高质量涂层。  相似文献   
9.
针对计算机网络课程思政建设的需求,分析目前课程思政存在的问题,提出将"社会主义核心价值观"作为课程思政的内容供给并与计算机网络专业领域的概念匹配,具体介绍思政教学设计,最后通过调查统计分析,说明课程思政教学效果.  相似文献   
10.
肿瘤分期是指从病人的电子病历文本中推测肿瘤对应阶段的过程。在电子病历数据中存在类别严重不均衡现象,因此使用深度学习方法进行肿瘤分期具有一定的挑战性。该文提出医学知识增强的多任务学习KEMT(knowledge enhanced multi-task) 模型,将肿瘤分期问题视作面向医疗电子病历的文本分类任务,同时引入医生在人工预测肿瘤分期时参考的医学属性,提出基于医学问题的机器阅读理解任务,对上述两种任务进行联合学习。我们与医疗机构合作构建了真实场景下的肿瘤分期的数据集,实验结果显示,KEMT模型可以将医学知识与神经网络结合起来,预测准确率高于传统的文本分类模型。在数据分布不均衡的条件下,在小样本类别上的准确率提升了4.2个百分点,同时模型也具有一定的解释性。  相似文献   
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