枫树坝水电厂#1机组振动故障分析与处理

针对枫树坝水电厂#1机组上机架水平振动异常偏大的问题,分析了导致机组振动故障的原因,采用影响系数法对机组进行了动平衡配重试验,将机组上机架振动降至理想水平,有效地降低了机械及电磁力不平衡的影响,并通过稳定性试验验证了机组在带负荷工况下运行良好,振动值保持在较低范围内。     

随钻震击器上击力计算研究

以弹性波理论为基础,利用求固有频率的Rayleigh法,推导出了随钻震击器的上击力计算公式。该方法计算的上击力为上提拉力的3倍多,与哈里伯顿公司提供的数据基本一致,为塔里木油田随钻震击器的现场使用提供了理论依据。     

不同卤素阻燃剂协同阻燃LDPE的研究

研究了氯化石蜡（CP）、双（六氯环戊二烯）环辛烷（DCRP）以及十溴联苯醚（DBDPO）并用阻燃低密度聚乙烯（LDPE）的阻燃协同效应，采用锥形量热仪测试了阻燃体系的燃烧特性。结果表明，CP与DCRP并用阻燃LDPE，明显降低了材料燃烧过程中的热释放速率，质量损失速率以及生烟速率。协同阻燃效果显著，CP与DCRP质量比为1：1时，协同阻燃效果最好；DCRP与DBDPO并用阻燃LDPE，在很大程度上降低了材料燃烧后期的热释放速率、质量损失速率以及生烟速率，协同阻燃效果明显，且DCRP与DBDPO质量比为3：2时。协同阻燃效果最佳；CP与DBDPO并用体系，协同阻燃效果不明显。     

低烟无卤阻燃HIPS的研究

采用熔融法制备包括有机蒙脱土（OMMT）、红磷（RP）和酚醛树脂（PFR）体系的阻燃高抗冲聚苯乙烯（HIPS）复合材料，用基于耗氧原理的锥形量热仪研究复合材料的阻燃性能，用扫描电子显微镜观察了复合材料燃烧残余物的微观结构形态。结果表明，与纯HIPS相比，制备的HIPS／OMMT复合阻燃材料阻燃性能有所提高，但提高幅度有限；与HIPS／OMMT复合阻燃材料相比，添加RP和PFR的阻燃RP／PFR／HIPS／OMMT复合材料的热释放速率及其峰值、质量损失速率和生烟速率等燃烧性能参数继续降低，且火灾性能指数大幅提高，表现出低烟和高效的阻燃特点。     

安棚裂缝性储层压裂技术研究与应用

安棚裂缝性储层压裂施工早期砂堵的主要原因是压裂形成的人工裂缝易沿天然裂缝延伸形成张开程度不一的多支缝，从而难以形成具有一定缝宽的主裂缝。针对储层特征对压裂液性能的要求，用大量的室内实验确定了压裂液基本配方，根据压裂温度场模型模拟了计算压裂过程中的温度变化；应用升破胶剂浓度和降交联剂浓度的变浓度压裂液优化设计技术，保证压裂施工需要的压裂液粘度和压裂结束后压裂液的迅速破胶和快速返排性能。文章提出了前置液中加入变砂比的段塞式“砂团”充填技术，依次堵住不同缝宽的多支裂缝，以保证形成具有一定缝宽的主裂缝。同时配套多段加砂压裂技术和裂缝强制闭合技术，现场应用效果显著，成功地解决了压裂过程中低砂比砂堵的难题，保证了低渗透裂缝性油藏的压裂开发。     

含镁、碱土金属复合合金的开发与炼钢应用（Ⅰ）

研究了镁、碱土金属与各化学元素的相互作用机理，含镁、碱土含量复合合金的制取因素，合金的制取条件和方法。比较了含镁、碱土含量复合合金冶炼的几种工艺流程和热力学，动力学因素，并指出了各自存在的缺点与优点。得到了开发含镁，碱土金属复合合金的最佳工艺和参数。     

XGD-25/56-44悬垂线夹的锻造工艺分析

为进一步地提高悬垂线夹的强度,本文提出一套行之有效的悬垂线夹锻造方案。首先,以“XGD-25/56-44悬垂线夹”为研究对象,根据该悬垂线夹作用,完成对精密模锻模具设计,并确定出锻造毛坯尺寸和模锻工艺流程,然后,研究了热处理工艺参数和工艺流程,并分析最终试制结果。结果表明：本文所提出的悬垂线夹锻造方案具有较高的可靠性和可行性,可以有效地提高悬垂线夹的垂直载荷和顺线握力,使悬垂线夹表现出较高的强度和硬度。因此,该方案完全符合实际应用需求。     

计算机算法在生物信息学中的应用

简要介绍了生物信息学及其发展历程及相关的学科,重点介绍了计算机算法在生物信息学中的应用.     

面向微博可信度评估的辩论图模型

微博内容具有信息混杂和不确定性等特点,传统可信度判别方法存在一定局限性。因此,该文提出一种面向微博可信度评估的辩论有向图模型,从辩论的角度出发,以图模型直观、形象化地描述了辩论推演过程。通过话题语料构成争议节点,利用争议间的主题情感和潜在逻辑关系定义规则可信度,并设置图中边的权值来代表争议间的防卫和攻击强度。根据相关算法得出结论的可信度,递归进行辩论图演化,得到需判别信息的可信度。实验结果表明该模型比传统方法综合指标值平均提升6%。     

MS-UNet++:基于改进UNet++的视网膜血管分割

本文针对视网膜图像中细微血管特征提取困难导致其分割难度高等问题,提出了一种 基于端到端的神经网络嵌套视网膜血管分割模型算法(简称MS-UNet++),该算法选取了深度监督网络UNet++作为分割网络模型,提升特征的使用效率;引入MulitRes模块,改善低对比度环境下细小血管的特征学习效果,并在特征提取后加上SENet模块进行挤压和激励操作,从而增强特征提取阶段的感受野,提高目标相关特征通道的权重。基于DRIVE图像数据集的实验结果表明,该算法分割结果与真实结果之间的重叠率DICE值为83.64%,并交比IOU为94.83%,准确度ACC为96.79%,灵敏度SE为81.78%,较现有模型有一定的提升,可用于视网膜图像血管分割,为临床诊断提供辅助信息。