调节植烟土壤酸度防控烤烟青枯病

针对植烟土壤退化、微生态环境失衡和青枯病为害严重等问题,设置了石灰1500kg/hm2、草木灰18000kg/hm2和煤炭灰18000kg/hm2三种土壤改良剂对植烟土壤进行修复。分析植烟土壤pH值、交换性酸总量、细菌、真菌、放线菌和青枯病病原菌变化及调查各处理青枯病的发病情况,探索不同土壤改良剂对植烟土壤修复及对青枯病防控效果的影响。结果表明,移栽后120天,石灰、草木灰和煤炭灰处理的植烟土壤pH值较CK分别提高了8.85%、17.28%和7.61%;放线菌数量分别较CK增加了126.57%、125.87%和185.31%;青枯菌数量分别较CK降低了25.15%、46.81%和14.11%;移栽后90天为青枯病发病高峰期,石灰、草木灰和煤炭灰处理对青枯病的相对防效分别为49.30%、69.02%和16.90%。综合研究表明,3种土壤改良剂对植烟土壤修复及烟草青枯病防控均有一定的效果,且以草木灰18000kg/hm2效果最佳,其次为石灰1500kg/hm2。      

基于ANSYS软件的热油管路保温的数值模拟

应用ANSYS软件对埋地热油管道沿径向温度进行了数值模拟,得到了不同保温层厚度时管道径向温度及热流量的变化。分析了含蜡层的径向温度变化,随着保温层厚度的增加,保温层内部温降变化减小,管道向外传递的热流密度逐渐减小,保温效果更好。热流量减小的速度随着保温层厚度的增加变得缓慢,模拟结果与编制计算机程序计算结果相吻合。     

基于RBF神经网络的输油管道安全停输时间预测

针对影响海底输油管道停输的因素复杂,难以对管道安全停输时间做出准确判断的问题,提出了海底输油管道安全停输时间预测的径向基函数(RBF)神经网络模型,综合考虑了各因素对输油管道安全停输的影响。以实测数据为基础,训练网络并验证了模型的预测准确性。研究结果表明,径向基函数神经网络预测模型对训练样本的拟合精度和对验证样本的仿真精度分别达到98.40%和97.33%,可对海底输油管道安全停输时间进行有效预测,为海底输油管道的安全输送提供重要依据。