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为了研究分级和气化炉结构对气化效果的影响,结合对分级气化炉内流动、燃烧和气化反应的分析,采用小室模型建立了分级气化炉的动力学模型,考虑了气化炉结构尺寸对气化过程和结果的影响。利用建立的模型,对等径结构、颈缩结构和渐扩结构3种形式的分级气化炉进行了计算,得到温度、气体组成及其体积分数、碳转化率等参数沿气化炉炉膛的分布情况,并和连续气化的结果进行了对比。结果表明氧气的分级给入加强了气化炉内的物料混和,提高了平均温度,有利于提高气化效率;同时最高点温度有所降低,有利于和延长耐火砖使用寿命。同样运行条件下分级气化得到的有效气体体积分数要高于连续气化。 相似文献
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为进一步推动生物综合毒性监测技术的应用,对发光菌、藻类、溞类和鱼类作为指示生物进行生物综合毒性测试的研究进展进行了总结,分析了4种指示生物在综合毒性测试中的优点与不足,发现了不同指示生物在检测范围、检测时间及检测限方面存在的明显差异。研究结果表明:相对于现实复杂的污染物构成现状,单一指示生物难以全面、高效、客观地检测评价污染物的毒性,需要将4种指示生物进行联合预警,充分发挥不同指示生物的优势,才能达到最佳的预警效果。在已有研究的基础上提出了多源生物联合预警技术体系,并在丹江口水源区对17种常见典型污染物进行了测试研究。测试结果表明,多源生物预警技术能显著提高预警效率。 相似文献
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TL-SVM:一种迁移学习新算法 总被引:2,自引:1,他引:1
迁移学习旨在利用大量已标签源域数据解决相关但不相同的目标域问题. 当与某领域相关的新领域出现时, 若重新标注新领域, 则样本代价昂贵, 丢弃所有旧领域数据又十分浪费. 对此, 基于SVM算法提出一种新颖的迁移学习算法—–TL-SVM, 通过使用目标域少量已标签数据和大量相关领域的旧数据来为目标域构建一个高质量的分类模型, 该方法既继承了基于经验风险最小化最大间隔SVM的优点, 又弥补了传统SVM不能进行知识迁移的缺陷. 实验结果验证了该算法的有效性. 相似文献
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当前,市场上数据库系统软件种类非常多,Access是Microsoft旗下的一款小型数据库系统软件,其特点是使用简便、体积较小,非常适合于信息量较少的数据信息管理。在Access的使用过程当中,我们必须要考虑到的一个问题就是数据库的安全问题,为了能够保证Access数据库数据信息的安全性与完整性,就必须要采取有效的安全策略来对Access数据库进行保护。基于作者自身的实际工作经验与相关知识了解,首先对Access数据库软件系统的安全定义与安全风险进行了分析,然后针对性地提出了部分安全策略,以期对Access数据库的安全质量起到提升作用。 相似文献
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采用VC++和Access2007研制了我国第一个芬太尼类反恐活性化合物数据库,介绍了数据库的研制过程及检索查询方法,举例介绍了收录到数据库中的数据资料,叙述了建立芬太尼类反恐活性化合物数据库的意义.该数据库能快速的实现相关信息的录入、查找和输出等功能,为我国反恐活性化合物相关研究工作奠定了一定基础. 相似文献