加速溶剂萃取/GC-ECD分析土壤中多氯联苯的研究

为研究加速溶剂萃取土壤中的多氯联苯的方法,以土壤中8种多氯联苯为标样,进行了加速溶剂提取实验,并用佛罗里硅土柱净化,再用GC ECD气相色谱仪测定。实验优化了萃取条件,在20 g土壤样中添加50 ng多氯联苯混标,在实验温度100℃,萃取压力为10.3 MPa,萃取时间为20 min条件下用35 mL丙酮/正己烷混合液提取,并用GCECD测得多氯联苯回收率为95.63%~100.2%;相对标准偏差为0.95%~9.58%;方法检出限为0.089~0.882 ng/g。为进行比较,同时进行了超声波辅助提取和索式提取实验。结果表明:加速溶剂提取时间短,有机溶剂用量少,并且提取回收率高。     

螺杆压缩机内部硫磺结晶原因分析

低压瓦斯回收系统主要包括气柜系统和火炬系统两部分,气柜回收的低压瓦斯气,通过压缩机增压至0．5MPa,并入全厂的高压瓦斯管网作为燃料气使用,从而彻底解决了低压瓦斯放火炬的问题。节约了能源,杜绝了炼厂”常明灯”现象。低压瓦斯增压目前使用最多的是螺杆压缩机,螺杆压缩机的转子冷却多采用喷油或水方式。某厂在长期运行中,发现螺杆压缩机转子处出现大量硫磺结晶,造成螺杆堵塞,导致非计划停机。通过调查,发现结晶的主要原因是螺杆压缩机的瓦斯气分液罐内的冷却硫化柴油中含大量硫化氢,所以通过控制上游瓦斯气的硫化氢含量及增加冷却采油的置换频率,更换新鲜柴油,可以达到降低压缩机内部硫磺结晶、延长气柜寿命的目的。     

关于地下室顶板上消防车活荷载设计值的探讨

为达到设计更为经济、合理的目的,针对地下室顶板上消防车活荷载的取值进行了探讨.通过对消防车队的车轮作用方式和覆土垫层的扩散角选择,建立起合理的计算模型.按照荷载最不利布置原则布置消防车荷载,分别针对单向板和双向板计算了常见板跨及覆土层厚度条件下折减后的等效均布荷载值,并给出合理的设计取值.结果表明：覆土对地下室顶板的消防车荷载起明显的折减作用.折减后的消防车等效均布荷载,远小于规范中类似条件下未考虑覆土层时对应的荷载值.     

安徽农村中小学教育问题与对策探宄——基于安徽省部分农村的调研

教育，是立国之本、强国之基，是一个国家持续发展的关键。作为发展中国家，我国尤其应加大对教育的扶持、投入。本文依据对安徽省部分农村中小学教育现状的调查，对当前教育所存在的问题进行了深刻的研讨和思考。     

灵活运用金融平台产品和工具，加速中国工程机械行业国际化进程

对于中国工程机械行业而言,“十一五”期间最明显的发展趋势就是国际化。中国本土的企业也纷纷走出国门,在海外寻求更广阔的天地。国际化进程的前景是光明的,道路是曲折的。我认为工程机械行业国际化面临的挑战、矛盾和苦难主要包括如下几个方面：第一是国内企业距离国际性品牌还有一定距离,技术升级压力较大;第二是企业数量众多、产业集成度低、价格存在一定程度恶性竞争;第三是资金链条紧张,上下游供应链应收账款管理不善,内部资金管理水平有限：第四是缺乏综合性人才,不熟悉海外市场与文化,融资渠道有限。     

高空遮阳膜预应力张拉分块吊装施工技术

结合萧山国际机场三期交通中心工程,对高空遮阳膜跨越障碍吊装施工技术进行了研究。通过对施工难点及安全风险点进行分析,在施工过程中对垂直吊装和跨越障碍后的平行移动路线进行规划,最终顺利完成了施工,总结的经验可为类似项目提供参考。     

丙烯罐压力超高原因分析

丙烯20℃饱和蒸汽压大约0．8MPa，而301号、302号球罐压力大约1．6MPa。通过取样分析，球罐气相氮气含量高达30％，氮气压缩系数比液态烃小，是造成丙烯罐压力超高的根本原因，对该问题提出了解决措施。     

关于地下室顶板上消防车活荷载设计值的探讨

为达到设计更为经济、合理的目的,针对地下室顶板上消防车活荷载的取值进行了探讨.通过对消防车队的车轮作用方式和覆土垫层的扩散角选择,建立起合理的计算模型.按照荷载最不利布置原则布置消防车荷载,分别针对单向板和双向板计算了常见板跨及覆土层厚度条件下折减后的等效均布荷载值,并给出合理的设计取值.结果表明:覆土对地下室顶板的消防车荷载起明显的折减作用.折减后的消防车等效均布荷载,远小于规范中类似条件下未考虑覆土层时对应的荷载值.     

图像复原中自注意力和卷积的动态关联学习

目的 卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）和自注意力（self-attention,SA）在多媒体应用领域已经取得了巨大的成功。然而,鲜有研究人员能够在图像修复任务中有效地协调这两种架构。针对这两种架构各自的优缺点,提出了一种关联学习的方式以综合利用两种方法的优点并抑制各自的不足,实现高质高效的图像修复。方法 本文结合CNN和SA两种架构的优势,尤其是在特定的局部上下文和全局结构表示中充分利用CNN的局部感知和平移不变性,以及SA的全局聚合能力。此外,图像的降质分布揭示了图像空间中退化的位置和程度。受此启发,本文在背景修复中引入退化先验,并据此提出一种动态关联学习的图像修复方法。核心是一个新的多输入注意力模块,将降质扰动的消除和背景修复关联起来。通过结合深度可分离卷积,利用CNN和SA两种架构的优势实现高效率和高质量图像修复。结果 在Test1200数据集中进行了消融实验以验证算法各个部分的有效性,实验结果证明CNN和SA的融合可以有效提升模型的表达能力;同时,降质扰动的消除和背景修复关联学习可以有效提升整体的修复效果。本文方法在3个图像修复任务的合成和真实数据上与其他10余种方法进行了比较,提出的方法取得了显著的提升。在图像去雨任务上,本文提出的ELF（image deeraining meets association learning and Transformer）方法在合成数据集Test1200上,相比于MPRNet（multi-stage progressive image restoration network）,PSNR（peaksignal-to-noise ratio）值提高0.9dB;在水下图像增强任务上,ELF在R90数据集上超过Ucolor方法4.15dB;在低照度图像增强任务上,相对于LLFlow（flow-based low-light image enhancement）算法,ELF获得了1.09dB的提升。结论 本文方法在效果和性能上具有优势,在常见的图像去雨、低照度图像增强和水下图像修复等任务上优于代表性的方法。     

基于改进逆透视变换的车道线检测算法

针对智能车辆在不同环境条件下识别道路车道线出现偏移的问题,提出了一种基于改进逆透视变换的车道线检测算法.首先利用HSL和Lab融合模型提取车道线颜色特征,经过二值化处理后利用透视变换将图像转换为鸟瞰图,然后根据二值图建立直方图,进行车道线位置的粗定位.最终通过滑动窗口算法以及直线拟合等处理,实现对车道线的精准识别.通过实验结果对比分析,提出的车道线检测算法能够解决车道线识别偏移问题.