除草剂黄草灵合成方法的研究

除草剂黄草灵,化学名称:对一氨基苯磺酰氨基甲酸甲酯。系1965年由英国May &Baker公司发现。其商品名称为Asulam或Asulox。黄草灵是一种杀草效果高,杀草谱广,兼有叶面处理和土壤处理效果的除草剂。它对一些难以杀死的一年生及多年生杂草如酸模、石茅、蕨类、欵冬等有特效,并且在作物中很少残留的特点,可用于甘蔗、马铃薯、亚麻、牧场及果园中防除多种一年生及多年生杂草。     

单极板微位移电容传感器结构设计与优化

根据单极板微位移电容传感器结构优化设计的问题,提出了一种基于纵横推进法的电磁场仿真参数化建模方法。在建立合理的单极板电容传感器电磁仿真参数模型基础上,首先通过仿真实验选择保护环和绝缘层缺口的最优值。然后依据仿真得到的最优值,选择结构与最优值接近的电容传感器产品对比,取得了较好的研究结果,电容仿真值与实际测量值误差小于0.3%。最后对电容传感器极板倾斜对测量结果的影响进行了研究,极板倾斜2°时测量误差为1.6%。电容传感器结构优化结果满足实际工程要求。     

利用土石粉替代石灰石配料生产水泥熟料

近年公司外购石灰石成本成倍增加。为了降低成本且保证回转窑生产线的正常运转，利用周边尘封已久的土石粉（氧化钙含量在45.0%左右）替代石灰石进行配料煅烧熟料。使用土石粉配料后，出现了土石粉在各个环节引起堵塞、下料不畅，立磨产量低，氨水用量大等一系列问题，经过一段时间的摸索和改造后，立磨、回转窑的产质量都恢复到了正常水平。虽然熟料28 d强度略有降低，但3 d强度却有所提高。熟料产质量基本都达到了使用石灰石时的水平，而熟料成本得到了大幅降低。     

多编组协同任务分配模型及DLS-QGA 算法求解

为解决多智能体编组协同任务分配问题, 定义任务、智能体编组和相关的分配过程变量, 建立以最高任务执行效率为目标的数学模型. 在问题模型中设计考虑资源损耗的编组资源能力更新机制, 提出用于求解该模型的动态列表规划和量子遗传算法的混合任务分配算法, 使用动态列表规划选择处理的任务, 利用量子遗传算法为选定任务分配最合适编组. 最后通过算例表明, 所提出的方法在解决时序逻辑任务分配时能够得到更优更稳定的方案.

     

基于频域线性预测心理声学掩蔽模型的音频编解码器

频域线性预测给出了信号的希尔伯特包络的近似。基于频域线性预测的编解码器运用长时分割,很好地保持了时域包络信息。该编解码器能够重建高质量的信号,但是编码效率不高。将频域掩蔽引入到时域线性预测编解码器用以减少比特率。频域掩蔽是一个听音现象,如果另一个强度较大的声音出现,关注声音的听音阈值将增加。心理声学模型用于估计频域线性预测载波信号的听力阈值和绝对听力阈值。频域子带频域线性预测载波信号的比特配置根据听力阈值和绝对听力阈值计算得到。应用频率掩蔽,比特率下降5%。该文方法的效果应用音频质量感知评价和MUSHRA方法进行了测试。     

可降解植物纤维餐具成型工艺的研究

考察了含水率、成型压力、下模温度、上模温度、定型时间、保温时间对餐具使用性能的影响。通过正交试验,选择餐具的最佳成型工艺条件为：含水率为7％,压力为1500kN,下模温度270℃,上模温度290℃,定型时间6S,保温时间20S。     

树脂基纤维复合材料界面理论评述

本文简要评述几种主要界面理论、纤维表面处理方法和偶联剂,并介绍它们在玻纤毡增强热塑性树脂(GMT)中的应用。     

基于LSTM神经网络的管道缺陷模式识别方法研究

针对复杂环境下,管道振动信号特征微弱难以提取的问题,提出一种基于长短时记忆网络(LSTM)深度学习神经网络的管道缺陷模式识别方法;首先利用改进型自适应噪声的完全集合经验模态分解(ICEEMDAN)对采集的原始信号进行分解得到若干个固有模态函数(IMF)分量,随后根据信息熵理论计算IMF分量的近似熵作为管道典型状态的特征值构造特征向量集合,然后构造LSTM深度学习神经网络训练模型并调节深度神经网络在训练过程中的相关参数进行网络的结构优化,最后将特征向量输入到LSTM神经网络模型进行训练和识别;结果表明:针对管道振动信号特征微弱难以提取的问题,该方法对管道缺陷模式识别的准确率达到了95％,在消除管道振动信号的背景噪声、挖掘特征信息和保证识别准确性方面优势明显.     

复杂碳酸盐岩礁滩气藏三维地质建模研究

针对传统建模思路与流程的不足,进行三维地质建模研究。研究中采用"关键构造面+层序节点控制技术"定义骨架三维模型,对区域构造及旋回特征进行精细刻画,建立起地层构造模型;利用"层序格架内地震约束+井控沉积微相"建立沉积微相精细模型,并在此基础上利用"相控+地震储层预测技术"建立储层属性模型。所建模型能够对地层构造形态加以准确刻画,可展现出复杂礁滩纵向多旋回沉积序列。     

基于九步法的电泵井优化设计

根据电泵井优化设计九步法,利用液面法计算当前流压,建立电泵井产能、气体体积、泵排量模型,开发ESP Star优化设计软件,完成电泵井优化设计计算。29井次现场实测与计算结果对比表明:下泵后流压下降的动液面平均相对误差为-7.4%~5.7%,单井平均泵挂深度下降228 m,电泵机组抽吸能力与油井供液能力匹配好,能够为油田节约能耗、成本并提高油井产量。