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1.
底板破坏深度影响底板注浆改造层位的选择,采取钻孔压水试验、声波测试、钻孔窥视3种实测技术手段,选择桑树坪煤矿下组煤3105工作面进行底板破坏深度综合测试。研究结果表明,钻孔压水试验测试显示底板破坏深度为14.9 m,声波测试显示底板破坏深度为14.7 m,钻孔窥视显示底板破坏深度为15 m,声波测试结果真实合理地反应了工作面回采过程中底板岩层应力、应变变化规律,最终综合评价3105工作面底板破坏深度为15 m,可应用于同一采区其他工作面,为底板注浆加固层位选择提供了技术参数。 相似文献
2.
3.
在高海拔寒区,围岩与支护结构的相互作用过程是影响水工隧洞结构稳定的重要因素。为了研究热-力作用下水工隧洞围岩-支护结构相互作用的时空演化规律,以新疆某寒区水工隧洞为依托,基于现场监测资料,采用有限元仿真模拟,计算温度效应下围岩-衬砌相互作用的弹塑性解析解,分析热力作用下隧洞耦合结构温度场和应力场的时空分布特征。结果表明:洞内低温对耦合结构的温度场和应力场影响较大,应实施防寒保温措施,保证在极端天气下,结构沿径向2.7 m内温度不低于0 ℃;通风前期,温度应力对耦合结构的应力变化起主导作用,21 d后还要考虑衬砌支反力、围岩被动支反力以及围岩外边界约束的共同耦合作用;对流前48 d结构内侧受拉,结构洞腰内侧出现最大拉应力155 kPa,48 d后结构压应力激增,并且48~60 d内耦合应力增长速率最快。随着温度的降低,-1.95 ℃为洞顶和洞底的拉应力激增点,洞腰前期拉应力急剧增大,于-3.5 ℃开始缓慢减小。本次研究揭示了热-力作用下围岩支护结构相互作用的动态全过程,可为寒区隧洞安全施工提供依据。 相似文献
5.
大气中日益增加的CO2浓度导致了气候变化等环境问题。将CO2催化转化为有价值的化学品具有重要意义。利用太阳能、风能等可再生能源产生的电能,通过电化学方法将CO2还原转化为有价值的碳基化合物是最具有应用前景的方式。分子催化剂具有明确的结构和清晰的活性位点,可实现基于机理的性能优化。综述了近年来金属酞菁/卟啉分子在电催化CO2还原为CO的实验和理论方面的最新研究进展。首先,介绍了金属酞菁/卟啉分子电催化CO2还原为CO的详细机理。然后,重点介绍了如何通过分子分散和配体修饰提升金属酞菁/卟啉分子电催化CO2还原为CO的活性和选择性。最后,讨论了金属酞菁/卟啉分子电催化CO2还原存在的挑战及其可能的解决方案。 相似文献
6.
该研究以提高板栗淀粉提取率为设计目标,筛选了三种提取方法并对提取参数进行响应面优化获得最佳提取工艺,进一步利用该工艺对不同品种板栗淀粉进行提取并对其性质进行了比较分析研究。结果表明,酶法(碱性蛋白酶)较表面活性剂法和碱法两种提取方法能更高效地提取板栗淀粉,且最佳提取工艺条件分别为酶解时间100 min,酶用量0.22%,酶解温度43 ℃,获得的最佳理论提取率和实际提取率分别为96.73%和96.61%,且淀粉纯度可高达99.28%。对三个品种板栗淀粉的性质进行比较结果表明,东岳早丰的溶解度(2.13%)最大,膨胀度(11.52%)最小而大峰的溶解度(0.67%)最小但是膨胀度(13.44%)最大。在相同的冻融次数下,大峰的冻融稳定性(67.33%)最差,而油榛和东岳早丰的稳定性一致(64.52%和64.23%)且较好。东岳早丰、大峰和油榛三种板栗淀粉的抗消化淀粉(RS)分别为60.88%、74.44%和60.70%,其中大峰抗消化淀粉含量最高。该研究可为板栗淀粉的高值化应用提供基础数据和理论依据。 相似文献
7.
小雁塔是"丝绸之路"世界文化遗产建筑的重要组成部分,为研究该塔动力特性及结构损伤,采用动态测试系统进行了原位动力测试,采集了在地面随机激励下结构振动信号,通过时域及频域分析,得到了小雁塔沿东西方向及南北方向的前3阶频率、振型及振型阻尼比;并通过计算得到结构模态柔度曲率曲线及曲率幅值突变系数曲线,依据柔度曲率幅值突变规律对小雁塔进行了损伤定位识别。结果表明,结构第2层、第8层及第11层发生了较严重的损伤,损伤程度与柔度曲率幅值突变量关系密切,且结构开洞对损伤定位识别的显著性有一定影响。因此,通过进行砖石古塔原位动力测试,依据模态柔度曲率幅值突变规律可实现结构损伤定位,为古塔结构损伤研究提供了参考。 相似文献
8.
<正>本刊讯山东省住建领域绿色发展工作座谈会日前在济南召开,会议总结回顾2018年绿色建筑、装配式建筑、建筑节能工作开展情况,对近期重点工作进行了部署。会议指出,全省认真贯彻落实国家和省决策部署,全面推进绿色建筑、装配式建筑、建筑节能工作,加快住建领域绿色发展,各项工作取得了显著成效。会议要求切实抓好住建领域绿色发 相似文献
9.
10.
在电信运维的容量预测过程中,存在容量指标和部署业务种类繁多的问题。现有研究未考虑指标数据类型的差异,对所有类型的数据使用同种预测方法,使得预测效果参差不齐。为了提升指标预测效率,提出一种指标数据类型分类方法,利用该方法将数据类型分为趋势型、周期型和不规则型。针对其中的周期型数据预测,提出基于双向循环神经网络(BiRNN)的周期型容量指标预测模型,记作BiRNN-BiLSTM-BI。首先,为分析容量数据的周期特征,提出一种忙闲分布分析算法;其次,搭建循环神经网络(RNN)模型,该模型包含一层BiRNN和一层双向长短时记忆网络(BiLSTM);最后,充分利用系统忙闲分布信息,对BiRNN输出的结果进行优化。与传统的三次指数平滑、差分自回归移动平均(ARIMA)模型和反向传播(BP)神经网络模型进行比较的实验结果表明,在统一日志数据集和分布式缓存数据集上,提出的BiRNN-BiLSTM-BI模型的均方误差(MSE)分别比对比模型中表现最优的模型降低了15.16%和45.67%,可见预测准确率得到了很大程度的提升。 相似文献