一种新的虹膜定位算法

针对目前已有的虹膜定位算法存在的局限性,提出了一种利用虹膜图像边缘图像以及虹膜的几何特征进行虹膜定位的算法,先利用Canny算子提取虹膜的灰度边缘图像,然后通过虹膜的圆特性对虹膜进行粗定位,最后利用变圆模板精定位.实验结果表明,该方法提高了准确度和速度,有效地解决了目前算法处理包含大量脸部区域的虹膜图像时遇到的困难.     

加速度计横向灵敏度测试方法研究

以加速度计为核心的惯性装置,广泛应用于常规武器飞行参数的测试系统中。随着惯性技术的发展,对惯性装置中加速度计的测试精度要求也越来越高。加速度计的横向输出是影响测试精度的一个重要因素。本文以某型号硅微压阻式加速度计为例,介绍了加速度计横向灵敏度的测试方法,分析了测试数据,给出了该型号加速度计横向灵敏度的测试结果。     

苏里格致密气藏水平井高效压裂主控因素

面对苏里格风险合作区储层砂体薄,优质储层连续性差等问题,为有效提高单井改造效果,保证区域开发产能建设,提出了一种集地质因素与工程因素分析于一体的水平井高效压裂主控因素优化方法：(1)运用灰色关联分析法,打破多因素对改造效果影响程度不同、无规律的现象,建立母序列和子序列的新矩阵,无量纲化,消除数据特性,提取影响改造效果的地质主控因素与工程主控因素;(2)以提高单井产能为目标,基于数值模拟,优化裂缝形态,推导最优施工参数。应用结果表明：(1)地质主控因素为渗透率、储层厚度、孔隙度,工程主控因素为支撑剂总量、簇数、排量;(2)簇数为3～5簇,簇间距为20～30m,砂量80～100m³,液量600～800 m³,排量10～14 m³/min:(3)改造后百米无阻流量较邻井提高3.4倍。结论认为：该技术明确了压裂设计优化方向,有效增加了泄气面积,综合了多井次、多变量因素,减少了人为主观因素影响。     

基于知识图谱的信息系统模型数字化管理技术研究

随着数字化技术的发展,信息系统模型的管理变得越来越复杂。知识图谱作为一种表示和存储知识的方法,为信息系统模型的数字化管理提供了新的机会。本文围绕知识图谱在数字化管理中的应用进行了深入探讨,并详细分析了基于知识图谱的数字化管理技术在模型管理中的应用。经过一系列实验评估,证明了基于知识图谱的管理技术在提高信息系统模型管理效率和准确性方面具有显著的优势。     

聚羧酸减水剂抗泥性的研究进展EI北大核心CSCD

提高聚羧酸高性能减水剂(PCE)在含泥水泥浆体中的分散性是国内外研究的热点,尤其是最近几年利用新的技术手段研究PCE与黏土之间的相互作用实现了不小的突破,与此同时也获得多种提升PCE抗泥性的手段。综述了聚羧酸减水剂抗泥性的研究进展,主要包括PCE与蒙脱土之间的相互作用机理、抗泥型PCE的制备、牺牲剂与PCE互配使用提升PCE在含泥水泥浆体中的分散性能,并对该研究领域今后的发展方向进行了展望。     

海藻糖和甘露醇对冻融循环引起的虾蛄肌原纤维蛋白结构和功能特性变化的影响

研究4 g/100 mL海藻糖＋4 g/100 mL甘露醇对反复冻融引起的虾蛄肌原纤维蛋白结构和功能特性变化的影响,为海产品保鲜提供理论依据。本实验对添加保护剂的实验组和未添加保护剂的对照组分别进行0、1、3、5 次冻融处理,通过测定蛋白羰基、总巯基、表面疏水性、内源色氨酸荧光强度、弹性储能模量G′、凝胶强度和持水力、凝胶微观结构、乳化活性和乳化稳定性等,探究海藻糖和甘露醇的抗冷冻变性作用。结果显示,随着冻融次数的增加,蛋白羰基含量和表面疏水性显著增加（P＜0.05）,总巯基含量和色氨酸荧光强度显著下降（P＜0.05）,蛋白出现不同程度聚集,凝胶和乳化性能降低。海藻糖和甘露醇的添加有效抑制蛋白的变性程度,减少蛋白结构的变化,显著提高蛋白在热凝胶过程中的G′,改善肌原纤维蛋白的凝胶特性（凝胶强度、持水力和三维网络结构）、乳化活性和乳化稳定性。海藻糖和甘露醇能与蛋白质功能基团结合,使蛋白质分子处于饱和状态从而避免聚集;另外通过束缚水分子,降低“共晶点”温度,减少冰晶体的形成量,隔离和减缓蛋白质聚集,防止蛋白质凝聚变性,从而改善冻藏过程中的虾蛄肌肉品质。     

6-氯邻硝基甲苯的精制研究

一、前言6－氯邻硝基甲苯（以下简称6－CNT）是一种重要的染料和农药中间体,关于其合成方法和用途,本作者已攥文详细介绍[1]。现将其精制过程的研究结果再作介绍。二、物化性质和流程设置以邻硝基甲苯（以下简称2－NT）为原料经氯化生产6－CNT,不可避免地会产生4－氯邻硝基甲苯（以下简称4－CNT）,所以,氯化液组成应主要包括：未反应的2－NT、6－CNT、4－CNT和多氯化合物。氯化液中各组分性质情况如下：表1氯化硝基甲苯的沸点与压力关系对于有机物的分离,容易想到的做法是蒸馏和结晶。从表1数据来看,应该说,通过蒸馏的方法…     

浅析一种基于深度学习的自动质量控制方法

生产线自动检测是质量控制系统的重要组成部分,它可以提高被监控产品和过程的整体质量。传统的控制系统故障检测仅限于简单的边界检查,更复杂的非线性信号的分析需由操作员依靠经验来监督质量检查和手动故障检测。本文讨论了机器学习技术,提供了一个基于深度学习的数据分析框架,通过BP神经网络模型对上传的数据进行计算分析,形成一种基于深度学习的自动检测方法,提高产品质量。     

微/纳米复合多层金刚石自支撑膜的制备及应力研究

利用大功率DC Arc Plasma Jet CVD装置,采用Ar-H2-CH4混合气体为气源,通过优化工艺参数,在多晶钼衬底上制备出了多层复合金刚石自支撑膜.利用扫描电镜(SEM)、X射线衍射(XRD)、激光拉曼谱(Raman)对膜体进行表征,结果显示,多层膜体的组织结构体现了微米金刚石与纳米金刚石的典型特征;复合金刚石自支撑膜具有光滑的表面,微米层与纳米层间呈相互嵌套式的界面;此外,利用激光拉曼谱分析了多层膜中的内应力状态,研究发现,多层膜中各层膜体具有不同的内应力状态,内应力沿膜体生长方向有明显变化,呈现出从压应力到拉应力的变化过程.