离子渗氮温度对DC53钢渗氮层组织和性能的影响

采用金相分析、X射线衍射分析、显微硬度测量、摩擦磨损试验和抗氧化性能试验等手段,研究了离子渗氮温度对DC53钢渗氮层组织和性能的影响。结果表明:随离子渗氮温度升高,渗氮层中的ε相(Fe3N)衍射峰逐渐降低,γ'相(Fe4N)衍射峰呈逐渐升高的趋势,α-Fe相衍射峰则显著降低。渗氮层厚度、硬度和耐磨性均不断增加,且从表面到基体随深度的增加,渗氮层呈平缓的硬度梯度分布。渗氮层厚度与渗氮温度满足表达式ξ~2=3.6×10~7·e~(-6855/T)·τ。这是由于在较高的离子渗氮温度下氮元素扩散系数增加并形成的大量氮化物引起的弥散强化作用所致。     

芳48注CO2断块扶一组储集层特征研究

针对特低渗透试验区注CO2驱油目的层扶一组储层开展了精细研究,主要包括储层岩矿特征、砂体发育状况及油层分布特征、储层物性与非均质性、储层敏感性、天然裂缝发育程度及地应力方向等多个方面研究了试验区储层地质特征,建立了相控地质模型,为注CO2数值模拟及方案编制等提供了基础。     

从心脑血管病诊治进展看现代医学模式的转换

随着人们生活水平的提高,心脑血管病的发病率也逐年升高。从前只重视个体疾病的生物医学模式已经不能适应社会和疾病的发展。越来越多的心脑血管病给人们家庭和社会带来了沉重的负担。只有转变观念,顺应现代医学模式的转换,全民动员,从改变生活方式开始,才能从根源处控制心脑血管病的发生发展,提高全民生活质量。     

寒冷地区高喷灌浆施工

高压喷射灌浆法是在静压灌浆法的基础上,应用了高压水射流切割技术而发展。当前高压喷射灌浆工法的基本种类有,单管法、二管法、三管法等,结合各工法的特点,并根据工程的要求和地质条件,选择合适的工法。寒冷地区高喷灌浆施工的质量控制,尤其要注重施工工序的控制。     

增强型LMS自适应电网畸变电流检测算法研究

为解决常规LMS自适应算法在电网畸变电流检测中存在收敛速度和稳态误差之间的矛盾,本文提出了一种增强型LMS自适应算法。该算法通过对输入信号环节进行预置带通滤波处理,改善信号的自相关数值,实现了基波处的幅值无衰减且相位无延时,同时通过对LMS算法权值和误差环节嵌入低通滤波拓扑结构,达到了降低畸变电流波动的目的。最后在对常规算法与增强型LMS算法分析比较的基础上,通过仿真和实验证明了本文理论分析的可行性,验证了此算法在畸变电流检测中的有效性和准确性。     

核电厂反冲洗海水管道内壁防腐蚀处理技术的应用

反冲洗管道内壁受海水中氯离子影响,极易发生腐蚀导致穿孔泄漏,且腐蚀位置多发生在焊接接头.本工作采用堆焊技术进行焊接工艺优化,并结合电化学钝化处理技术和锌塞牺牲阳极保护技术,对反冲洗海水管道内壁进行联合防腐蚀处理.工程应用案例表明,通过联合防腐蚀技术处理,反冲洗海水管道的使用寿命得到显著延长.     

锅炉水冷壁管内壁腐蚀泄漏原因分析及处理

对某锅炉水冷壁管内壁腐蚀原因进行分析。根据对水冷壁内壁腐蚀产物进行化学元素分析、金相检测、SEM扫描电镜及EDS能谱分析和XRD衍射分析结果,认为腐蚀原因是凝汽器铜管发生腐蚀泄漏,使炉水质量变差。Cu2+在水冷壁内壁表面上沉积,对水冷壁管内壁保护膜产生破坏作用,导致水冷壁管内壁出现点蚀。而炉水处理过程中磷酸盐的加入,促进了Cu等金属元素在内壁的沉积,加剧了腐蚀的进行。水冷壁内壁的腐蚀产物不断生成并附着在内壁上,既造成管壁持续减薄,又影响了管子的传热效果,使管子在运行中一直处于超温状态,组织逐渐老化。管壁的减薄和材质的老化共同导致该管子无法承受内部介质压力而发生泄漏。为防止同类事故再次出现,制定了具体的处理措施。     

基于模糊控制的阴极保护恒电位算法

为改善阴极保护工程中使用的恒电位仪的控制效果,设计了一种基于模糊控制理论的逻辑算法,提出了合适的二维模糊查询表,利用Matlab进行仿真,证明其控制效果比PID算法更为优越,提高了恒电位控制的稳定性,减小了稳态误差,抑制了超调动作。依此设计的恒电位仪,经在核电厂海水过滤系统阴极保护工程中实际应用,证明效果优异,具备推广前景。     

核电站海水管道阴极保护状态下的腐蚀监测

海水腐蚀引起管道设备失效已成为核电站海水系统的主要问题,管道腐蚀状态的判定及腐蚀速率的实时监测数据为核电站海水系统管道的安全、有效运营提供重要评判依据。本文介绍了一种基于电化学方法的核电站管道多功能腐蚀传感器,主要包括管道的腐蚀状态、腐蚀速率及管道保护度的腐蚀监检测装置、原理和实施方法。     

肾透明细胞癌数字病理图像细胞核ISUP分级预测

针对全切片数字病理图像中的肾透明细胞癌进行精准的细胞核分级并改善肾癌的治疗和预后，提出了一种基于多尺度通道信息拼接与融合残差网络的ccRCC病理图像国际泌尿病理学会核分级方法。通过多尺度通道信息拼接将不同阶段的语义信息进行融合，从而在不损失深度信息的同时提取更多的浅层特征，实现更准确的分类效果。实验收集了90例病人的肾组织病理切片，对WSI图像进行裁切和增强后，按照4∶1的比例分成训练集和测试集。在训练集上对CSFNet卷积神经网络模型参数进行迭代优化，并在测试集上验证模型性能。实验结果表明，提出的CSFNet模型鉴别ISUPⅠ级、ISUPⅡ级、ISUPⅢ级和正常病理图像的宏平均AUC与微平均AUC分别为0.975 8和0.979 4,准确率为88.00%,精确率为88.36%,召回率为86.67%,F1分数为87.32%,且优于其他主流的分类网络模型，因此，本文所提出的肾透明细胞癌病理图像ISUP细胞核分级模型有良好的诊断效能，具有潜在的临床应用价值。