半自动双功能简易冷冻器

冷冻医疗问世以来,从简易的冷冻器发展到半自动化深低温治疗机,但操作不便,解冻缓慢,易引起周围组织损伤,价格较贵,结构复杂,液氮浪费大,又改为多种式样的简易冷冻器,但在耳鼻咽部冷冻治疗吋,一人操作不便,有碍窥清病灶或周围组织损伤,为此,经数年临床实践,我们将其改进为半自动双功能简易冷冻器,该仪器不仅结构简易,操作方便灵活,而且与目前市场上盛行的YLZ型手持液氮冷冻治疗器相比,结构上的不同之处: (1)YLZ型手持液氮冷冻治疗器,用加压法,瓶内压力大,液氮从输液管中喷出,而     

NaA分子筛的合成和改性及其在聚氨酯体系中的应用

以硅溶胶为硅源、偏铝酸钠为铝源，用单模聚焦微波辐射法合成小粒径NaA分子筛。采用硅烷偶联剂γ-(2,3-环氧丙氧)丙基三甲氧基硅烷（KH-560）对NaA分子筛进行表面改性，考察了硅烷偶联剂用量（质量分数）、改性反应温度和反应时间对NaA分子筛油浆黏度的影响，探讨了NaA分子筛改性前后的晶相结构、粒径分布、形貌特征和静态水吸附量，并以改性前后的NaA分子筛为原料加入到聚氨酯体系中，研究其在聚氨酯体系中的适用期。实验结果表明：在偶联剂用量为3%、反应温度为60℃、反应时间为50 min条件下制备的改性NaA分子筛，其在蓖麻油中的黏度达到最小值为（9 362±100） mPa·s，改性前后NaA分子筛的结构和形貌没有发生改变。通过硅烷偶联剂KH-560对NaA分子筛进行表面改性，可以有效提高NaA分子筛的分散性能，降低NaA分子筛油浆黏度，延长其在聚氨酯体系中的适用期，并且对其力学性能影响较小。     

煤矿无人化智能开采系统理论与技术研发进展

提出以矿井物联网和先进传感等通信方式为支撑环境，构建“感知、传输、决策、执行、运维、监管”六维度智能开采控制系统；基于此系统架构，提出无人化智能开采控制技术路线和系统方案；最后，对煤矿无人化智能开采系统的理论和技术研发最新进展进行了详细论述。利用双光谱热红外摄像及图像增强技术，解决综采工作面生产工况条件下的视觉监控透尘问题；提出多目视频帧图像融合和全景视频拼接技术，解决工作面大视角覆盖以及实时无死角视频监控问题；利用三维颜色查找法，解决增强算法在质量和实时性难以满足井下视觉测量任务的问题。工作面设备自适应控制进一步发展：构建精准三维地质模型，进行开采预测和模型动态修正，为智能开采提供精准地质保障；结合采煤机截割模板修正技术、工作面多源信息融合智能控制技术，规划采煤机割煤路线；利用新一代信息技术，实现高质量的视频传输，满足智能控制及感知设备的无线接入；利用远距离液压保障技术，在有限开采空间内减轻检修强度、增加安全性。在行业当前普遍采用的“工作面内自动控制+远程干预模式”的智能化开采技术基础上，提出了新一代无人化智能采煤控制技术方法，设计了“井上智能决策、井下自动执行、面内无人作业”的智能...     

沉积岩致密油藏压裂裂缝导流能力及产能模型

为明确不同类型沉积岩储集层压裂开发后导流能力的变化规律，通过开展浊积岩、滩坝砂、砂砾岩等沉积岩压裂后导流能力测试实验，分析了岩性与导流能力之间的关系，构建了导流能力模型。将导流能力模型引入主裂缝压力控制方程，得到主裂缝压力解析解；应用分布式体源方法建立了水平井多段压裂产能预测半解析模型。将新产能预测模型应用于大庆长垣外围朝阳沟油田致密油藏，数值模拟模型、不考虑岩性产能模型和考虑岩性产能新模型的计算误差分别为6.5%、22.7%和4.6%，新的模型侧重于不同沉积岩岩性对产能的影响，提高了致密油藏产能预测精度。     

高导电性生物质碳布的制备及其燃料电池气体扩散层性能

气体扩散层(GDL)是质子交换膜燃料电池(PEMFCs)的关键部件之一,成本占燃料电池膜电极的40%～50%。开发低成本、高性能的GDL生产工艺,可以降低燃料电池成本,推动燃料电池商业化进程。本研究以纤维素棉布为原料,通过铁基化合物的催化石墨化作用,在较低温度(1500℃)下生成了一种高导电、高孔隙率的柔性生物质碳布。碳布由相互连接的微米级碳纤维组成,形成了丰富的孔道,其孔隙率为76.93%。经过铁基化合物催化,碳纤维的表面原位生成了大量碳纳米管团簇,增加了碳布的导电性,使其平面电阻率降低至34mΩ·cm,垂直电阻率在2 MPa压力下降低至2.8 mΩ·cm,性能达到商业碳布的标准。生物质碳布作为气体扩散层的燃料电池在0.7 A·cm^-2电流密度处功率密度达到0.4W·cm^-2,超过了相同催化剂(Pt)负载量的商业碳布(0.34W·cm^-2)的电池功率密度。本研究制备的生物质碳布制备简单、价格低廉、性能优秀,为开发低成本、高性能气体扩散层提供了新的思路。     

物理指标与数据特征融合驱动的冲击地压时序预测方法

煤矿智能化建设的大背景下，如何高效的从冲击地压海量监测数据提取有效信息与提高预测预警准确率是未来的研究重点与难点。为解决目前基于物理指标冲击地压预测方法泛化能力较差、对海量数据特征挖掘不充分的困境，结合深度学习技术，初步尝试建立了物理指标与数据特征融合驱动的冲击地压时序预测方法。以陕西彬长矿区某强冲击危险工作面为背景，分析了多次大能量事件发生前物理指标的变化特征，并统计剖析了仅使用物理指标驱动的冲击地压危险预测指标的短板与不足；提出采用物理指标与数据特征融合驱动的冲击地压时序预测方法，预测模型包括数据预处理、特征提取以及预警模型构建3个模块，数据预处理将原有微震监测数据处理为具有特定时间窗的前兆模式序列，特征提取主要包括基于物理指标的显式特征以及基于卷积神经网络的数据隐式特征提取，提出基于注意力机制的显式特征和隐式特征的深度融合方法，并通过全连接网络实现预测模型分类，实现对不同冲击危险等级的大能量事件进行预测。模型测试结果表明：预测时长为未来1 d、未来2 d以及未来3 d时预测F1分别可达0.956、0.950以及0.854，现场可根据需求选用预测时长；工程应用时模型可对大能量事件准...     

不同腐蚀缺陷下的HL级抽油杆疲劳分析研究

为分析腐蚀缺陷对抽油杆安全性能的影响，应用ANSYS有限元软件，对腐蚀坑、环形腐蚀两种缺陷下的HL级抽油杆进行疲劳寿命数值模拟。通过方差分析两种腐蚀缺陷下腐蚀深度与腐蚀坑半径（环形腐蚀宽度）等因素对HL级抽油杆疲劳寿命的影响，并利用多元线性回归方法 得到了各影响因素与疲劳寿命的回归方程。研究结果表明：抽油杆在服役过程中最大应力集中在杆体与镦粗凸缘结合的变截面处；腐蚀半径（宽度）对HL级抽油杆疲劳寿命影响非常显著，与其呈正相关性；腐蚀深度对其影响显著，呈负相关性；两组回归方程对判断HL级抽油杆的安全性提供依据；同等工况下环形腐蚀比蚀坑腐蚀对抽油杆疲劳寿命的影响更大。     

软岩地层中盾构机选型及掘进参数研究

结合某工程实际情况，选择合适的盾构机类型，并对盾构机主要参数进行了相关计算。通过设置试验段，总结分析不同地层下盾构机的施工参数，并对其进行动态调整和优化。在选择了合适的盾构机类型和优化施工参数后，盾构机掘进较为顺利，可为后续工程施工奠定基础，为软岩地质环境下盾构施工提供参考。     

襟翼缝隙对风帆船气动性能的影响

为推进无人帆船在海洋数据收集和生态保护方面的应用，针对某型无人帆船设计一款带嵌入式襟翼帆的风帆系统，并对翼缝对风帆气动性能的影响进行研究。首先建立无襟翼帆以及翼缝宽分别为主翼帆弦长0‰、1‰、2‰、3‰和4‰的六种风帆模型，用Fluent软件进行CFD仿真计算，分析不同翼缝下的襟翼帆翼面周围的压力和流场分布情况；并对六种风帆在多攻角和多襟翼帆偏转角下的升阻力特性进行比较分析；研究不同相对风向角下翼缝大小对无人帆船推力特性的影响。结果表明：襟翼帆的存在提高了无人帆船风帆的气动性能和无人帆船的推力特性。在一定攻角范围内，翼缝使带襟翼帆的翼型升力系数和升阻比减小、阻力系数提高、无人帆船的推力系数降低和侧推力系数提高；随着缝隙的增大，升阻力系数和升阻比变化的幅值增大；随着攻角的增大，翼缝大小对主翼帆升阻力特性的影响幅值减小；随着襟翼帆偏转角的增大，翼缝大小对主翼帆升阻比特性的影响幅值减小。     

基于单细胞荧光成像技术的昼夜节律监测分析

昼夜节律作为机体的无形时钟精密调控多种生理功能，包括睡眠、觉醒、大脑认知、免疫力等。下丘脑视交叉神经上核(suprachiasmatic nucleus, SCN)作为昼夜节律系统的主起搏器，能够自主产生节律性输出信号，协调维持全身多个组织、器官的时钟变化。同时，SCN通过神经元间的耦合作用，实现不同神经细胞节律性变化的步调一致性，产生强劲的振荡性规律，以维持机体内部节律稳定、抵抗外界环境因素干扰。为直观的研究SCN区在机体昼夜节律中的功能，实现单细胞尺度观测SCN神经元节律性变化，本研究搭建了单细胞荧光成像系统，通过深度制冷CCD相机，利用荧光素酶报告基因系统，对体外分离培养的SCN脑片进行长周期实时成像，原位观察SCN区不同细胞节律基因的振荡性表达规律。利用Eviews、IgorPro等软件，对荧光强度在单细胞尺度及时间尺度上进行量化分析，最终实现了在单细胞水平监测观察节律基因的振荡性变化。利用河豚毒素(TTX)能够可逆性的破坏SCN细胞间的耦合作用，验证了该系统的可行性。综上，本研究成功搭建了基于荧光素酶报告基因系统的单细胞实时荧光成像平台及分析技术，实现了对SCN神经元基因表达...