焦炉循环利用废塑料的技术及应用

21世纪是有效利用资源而建立可持续发展型社会的时代。2000年4月完全实施的包装容器再循环法，开始了将包装容器作为对象的一般废塑料的再资源化。并且，作为日本钢铁业界为防止地球变暖而采取的自主节能行动计划，到2010年要比1990年节能10％，而若以年规模100万吨废塑料实施炼铁原料化，则可实现节能1．5％的目标。在此背景下，新日铁开发了焦炉使用的废塑料的化学原料化技术。并于2000年在世界上首次进行了实际应用。现介绍该开发技术及应用情况概要。     

塔里木盆地主要构造不整合的分布特征及其与对油气成藏的控制作用

塔里木盆地是经历了多个原型盆地发育演化的大型叠合盆地，具有多期构造运动，发育多个区域构造不整合面。通过对构造层序和主要构造不整合分布的研究，总体上可以将塔里木盆地划分为5个一级构造层序和13个二级构造层序；主要构造不整合显示出一定的分布特征，大体从隆起区、斜坡区和坳陷区，常由高角度不整合、微角度或平行不整合到整合接触带。高角度不整合带，对油气的分布、运聚成藏起着一定的促进作用和破坏作用。不整合的发育，可以成为油气侧向运移的良好通道；可以为油气提供良好的储集场所和空间；也可以使先期油气藏遭到破坏和封闭重建，发生二次成藏。阐明不整合界面的特征，可以对分析盆地演化、古隆起古地貌恢复提供有利的依据．对油气的运移、聚集、成藏研究有着重要的意义。     

舰船用断路器抗冲击欠压脱扣器的设计

对断路器的欠压脱扣器结构进行分析和研究 ,采用平衡机构、弹性球效应等抗冲击设计方法 ,并通过理论计算和验证 ,将H—DW14舰船用断路器的欠压脱扣器设计成具有抗冲击能力的产品 ,以适应舰船的要求。     

美国通用电气公司与澳大利亚Silex系统公司达成合作协议

【英国《国际核工程》网站2006年5月23日报道】澳大利亚Silex系统公司与美国通用电气公司(GE)就Silex公司的铀浓缩技术签署了一份商用和许可证协议。“Silex”是激光激发分离同位素技术的缩写。这份协议为Silex技术的商用提供了一种分阶段的方法。该协议目前尚待美国政府的批准。根据该协议的条款,GE将为分阶段的开发活动提供资金。新的研究设施将建在美国,很有可能位于GE目前在北卡罗来纳州的核能分公司总部和技术区内。第一阶段的工作预计需要三年时间,包括建设一个试验回路以在工程规模上测试Silex设备的效率;在成功建成这个试验回…     

美国开发出新型传感器

【洛斯阿拉莫斯国家实验室2006年1月31日报道】美国洛斯阿拉莫斯国家实验室(LANL)与内华达州立大学以及一所德国大学和一家德国研究所合作,联合开发出一种利用激光束加速离子的新方法。这种新方法对小型离子加速器、医用物理和惯性约束聚变(ICF)的发展将起到非常重要的推动作用。在最近一期《自然》杂志上发表的一篇论文讲述了这种用激光加速单能离子束的方法。研究人员利用LANL的三叉戟(Trident)激光装置生成的碳离子束拥有每个核子36MeV的能级。科学家们几年前就已对MeV范围的激光驱动离子束有所了解,但是LANL的试验首次为利用激…     

欧盟2005年铀市场概况

【本刊2006年7月综合报道】欧洲原子能共同体供应局(Euratom Supply Agency)于2006年6月公布了2005年度报告,介绍了欧盟2005年铀市场概况。装入反应堆的燃料2005年,共有约2500tU的新燃料被装入欧盟15国(EU-15)的反应堆中。这些新燃料中含有相当于约2.114万tU的天然铀和1.1955万tSWU,大部分的尾料丰度为0.25%～0.30%。在欧盟新成员国中,共有约240tU的新燃料被装入反应堆中。这些燃料中含有相当于约1990tU的天然铀和1100tSWU。反应堆的总需求和净需求图1显示了欧盟(包括欧盟新成员国)反应堆在未来20年中对天然铀和分离功的总需求和净需…     

论军事院校文化建设与管理

校园文化直接影响高质量人才的培养和塑造。校园文化包括：求实的校风，优良的环境，活跃的学术，良好的素质，丰富的文化生活。讲究科学方法，抓好校园文化建设，是建设高质量军事院校的关键。     

基于几何解析的双雷达地面目标定位算法

传统的双雷达地面目标定位算法因测量数据本身固有的误差和量测噪声,使得基于非线性估计定位算法的定位精度不高。本文研究了一种新的双雷达地面目标定位算法,该算法将已知雷达探测数据以几何方式加以表示,通过几何解析对地面目标进行定位。此外,还详细分析了各种因素在不同情况下对定位精度的影响。所研究的算法具有计算量小、远距离定位精度高等优点。最后,通过仿真验证了该算法能够提高远距离定位的定位精度。     

一种基于卷积神经网络的快速识别朱墨时序方法

朱墨的时序检测在文件检测和司法公正领域中是较为常见的问题.由于判定结果的准确性无法准确衡量,提出了基于卷积神经网络快速识别朱墨时序的方法.基于不同时序的朱墨样本在朱墨重叠处图像色素点的区别,用卷积神经网络做有监督训练分类,最终达到识别图像朱墨顺序的 目的.在理想的实验条件下,同一支笔的预测准确率能达到93％以上,泛化能力高达86％.在加入高斯噪声后,同一支笔的预测准确率仍能达到82％以上,泛化能力达到80％,大幅度提高了朱墨时序图像识别的准确性和稳定性.