CO2-原油混相带形成机理与表征方法

CO2-原油混相带对CO2驱开发效果具有重要影响,目前尚未提出合理的混相带表征方法。通过理论分析和组分数值模拟,对CO2-原油混相带形成机理与表征方法进行系统研究,结果表明:混相带的形成受CO2与原油间的汽化-凝析作用主导,混相带形成之后的演化主要受水动力弥散作用影响;将油气界面张力等于0.1 dyn/cm的等值线作为混相带后缘,将油相中CO2含量为0.2的等值线作为混相带前缘,混相带宽度等于无因次混相带面积与混相带前缘包络线的长度之比;随着累积注入量的增大,在混相带前缘突破之前,混相带宽度逐渐增大,但增速会逐渐减慢,在混相带前缘突破之后到混相带后缘突破之前,混相带宽度迅速下降,之后趋于平稳。基于混相带的准确表征,可为开展混相带调控改善CO2驱开发效果提供基础。     

几种共同配基亲和层析系统的制备和应用

近年来,一种新的纯化生物高分子物质的方法——亲和层析法得到了飞速的发展。亲和层析是建立在具有亲和力的生物分子之间的可逆结合和解离的基础上的一种层析方法。酶与抑制剂、酶与底物、酶与辅酶、抗原与抗体、激素与激素受体、核糖核酸与其互补的脱氧核糖核酸等广泛地存在着亲和力。亲和层析法对含量极少的生物高分子物质的纯化特别有价值,目前在分子生物学的研究中已为广大实验室采用。共同配基亲和层析系统是将一些对同一类高分子物质具有作用的配基结合于固相载体上。由于该配基系统并非只对一种高分子     

垃圾混合物和废塑料热解的实验研究

理论分析了固体垃圾的热解特性,提出热解温度是主要的影响因素。使用小型外热式固定床垃圾热解炉,对垃圾混合物和废塑料进行实验研究,得到700℃时2种垃圾的产气速度和累计产气量。通过对比分析,废塑料的热解较快,最大产气速度和累计产气量也较大。     

SSRF储存环注入脉冲电源的设计

本文介绍了采用固态半导体放电开关实现的1.7 kV、10 kA的Septum电源和7.8 kV、3.7 kA的Kicker电源,详细分析了两台脉冲电源的电容器充电电源、脉冲放电开关、放电回路结构、热漂移校正等问题.原型样机的结果表明,其电流幅度稳定性都优于±0.1%,其他主要指标均可达到设计要求.     

简析紫砂作品《高枕无忧》的美学特色

《高枕无忧》不但干净利落,并且特别端庄,挺秀大方。欣赏此壶便感觉古朴典雅,柔和大方,壶钮上枕的造型与壶身相呼应,升华了此壶的主旨,整体协调有致,真正做到了线条流畅,轮廓分明,平稳庄重的境界,是一款升值空间极大的作品。     

基于子模型技术的车体结构可靠性优化设计

为了提升车体结构可靠性,保证列车安全运行。运用子模型技术与响应面法相结合对车体进行可靠性优化。首先,根据静强度分析结果对车体应力集中位置建立子模型;其次,筛选对子模型应力影响较大的变量进行试验设计拟合响应面方程,建立可靠性优化数学模型;最后,以可靠度为约束条件,采用NSGA-Ⅱ算法优化求解。研究结果表明：优化后改善了车体的应力集中,减轻了车质量,为车体的优化设计提供了参考。     

药食两用植物佛手抗脂质过氧化作用研究

为了研究佛手中抗脂质过氧化活性成分,以鸡蛋卵黄脂蛋白过氧化体系为活性筛选模型,首先采用溶剂回流法对佛手粉末进行提取,比较各所得提取物对脂质过氧化的抑制作用;然后采用柱层析法和制备薄层层析法进行分离,并比较所得各样品的活性;最后确定效果较好的样品后通过颜色反应初步鉴定其结构类型。结果表明佛手中抗脂质过氧化效果较好的提取物为95%乙醇提取物,经分离纯化后活性效果较好的样品是从该提取物得到的二个黄酮类成分,并与浓度呈较好的量效关系。     

基于PU-Faster R-CNN的手机屏幕缺陷检测算法研究

手机屏幕缺陷检测是手机生产的重要环节,实现准确而高效的屏幕缺陷检测对于提高手机工业产能具有重要意义。在实际生产过程中,手机屏幕图像缺陷特征隐晦、缺陷尺寸差异大等问题,加大了手机屏幕缺陷检测的难度。为解决上述问题,提出了一种基于Preprocessing operations are combined with U-Net-Faster R-CNN（PU-Faster R-CNN）的手机屏幕缺陷检测模型。针对手机屏幕图像的特征信息隐晦的问题,提出多层特征增强模块,有效的对目标缺陷特征信息进行增强。构建多尺度特征提取网络,有效提取多尺度的缺陷特征信息。为了生成拟合性更好的Anchor box,提出了自适应区域建议网络,通过自迭代聚类算法生成尺寸更准确的Anchor box模板。实验结果表明,基于PU-Faster R-CNN的手机屏幕检测框架在手机屏幕数据集上优于主流的手机屏幕缺陷检测框架。     

基于功能视图的计算机辅助产品设计方法

通过对产品的多视图模型的研究,提出了基于分层递阶的功能视图模型设计方法,能够很快地实现产品的概念设计和物理设计。依据用户需求所确定的产品总体功能,对总体功能进行分解,确定产品的功能视图,再根据功能视图中各个分功能要素的物理机制,配置物理制造实体,结合成组技术和基于实例的推理方法,完成产品的概念设计和物理设计。     

基于注意力和字嵌入的中文医疗问答匹配方法

针对当前的分词工具在中文医疗领域无法有效切分出所有医学术语,且特征工程需消耗大量人力成本的问题,提出了一种基于注意力机制和字嵌入的多尺度卷积神经网络建模方法。该方法使用字嵌入结合多尺度卷积神经网络用以提取问题句子和答案句子不同尺度的上下文信息,并引入注意力机制来强调问题和答案句子之间的相互影响,该方法能有效学习问题句子和正确答案句子之间的语义关系。由于中文医疗领域问答匹配任务没有标准的评测数据集,因此使用公开可用的中文医疗问答数据集（cMedQA）进行评测,实验结果表明该方法优于词匹配、字匹配和双向长短时记忆神经网络（BiLSTM）建模方法,并且Top-1准确率为65.43%。