发芽燕麦不同溶剂提取液抗氧化活性的比较

将燕麦种子进行发芽,对未发芽原样、发芽6 d的籽粒、芽和根分别用体积分数80%的甲醇、乙醇和丙酮溶液提取其多酚,测定了不同溶剂提取液的总酚提取率、清除DPPH.自由基的能力、还原能力以及清除亚硝酸盐的能力,并对其差异性及相关性进行了分析。结果表明:发芽前后燕麦多酚均具有较强的清除DPPH.自由基的能力及较强的还原能力,对亚硝酸盐也具有一定的清除作用。不同溶剂提取液的抗氧化活性与其总酚种类和极性密切相关,发芽在一定程度上提高了燕麦的抗氧化活性。     

覆盖模式对连作烟田青枯病防治的影响

为了探索防治烟草青枯病的农艺栽培措施,于2008和2009年通过田间小区试验考察了地膜覆盖、水稻秸秆覆盖及黑麦草等覆盖对连作烟草青枯病的防治效果,并分析了不同覆盖模式对土壤青枯菌,土壤可培养细菌、真菌和放线菌种类及数量的影响.结果表明:膜草覆盖和前膜后秸覆盖均能有效防治烟草青枯病,在移栽后4周和采收末期的防效均达到65％以上,单一黑麦草覆盖或单一秸秆覆盖的防效仅为32％～62％;不同覆盖模式对土壤微生态的影响效果不同,盖膜和种植黑麦草处理,其移栽后1周、4周的相对抑菌率均达75％以上,前膜后秸在栽后1周、4周的相对抑菌率均达到74％以上;膜草覆盖和前膜后秸均能增加土壤可培养细菌的种类,但对真菌和放线菌的种类影响不大,因此,膜草覆盖和前膜后秸两种覆盖模式在防治青枯病方面具有较高的实用价值.     

氧存在下活性炭负载K-Cu催化碳还原NO研究

研究了有氧条件下活性炭负载K-Cu复合催化剂催化碳还原NO及其抗SO2和H2O毒化性能,分析了反应条件对NO转化率的影响和反应机理.研究表明,O2对NO还原有较大的促进作用,SO2和4%以下的H2O对NO还原无影响,SO2和H2O同时存在时催化剂很快中毒.反应温度低于250℃时碳是主要的还原剂,高于250℃后CO开始参与NO还原并逐渐居于主导地位.     

基于PCE的系统参数化暂态稳定约束最优潮流

为更好地应对电力系统中存在的不确定参数给暂态稳定性带来的影响,提出了一种基于多项式混沌展开（polynomial chaos expansion,PCE）和随机伽辽金法（stochastic Galerkin method,SGM）的参数化暂态稳定约束最优潮流（parameterized transient stability constrained optimal power flow,PTSCOPF）问题的求解方案。针对电力系统不确定参数建立PTSCOPF模型;基于PCE和SGM近似拟合参数化暂态稳定轨迹,将原始的微分代数方程组（differential algebraic equations,DAE）形式的PTSCOPF模型转化为代数方程组形式的参数化非线性规划（non-linear programming,NLP）问题;采用原始-对偶内点法求解该NLP问题。利用改进的新英格兰10机39节点系统算例进行了各项测试,仿真结果表明,所提方法能够实现系统在预想故障下保持暂态稳定的优化效果。     

不同支撑形式的型钢混凝土阀厅抗震性能分析

为对比分析不同支撑结构形式下型钢混凝土阀厅的抗震性能,建立了整体结构的有限元模型。首先对两种不同形式支撑下结构的模态进行了计算,得出其前三阶模态为横向、纵向及扭转,结构的布置满足设计要求,自振频率也符合初步分析结果,说明模型满足抗震动力分析需求。在此基础上对不同支撑的结构模型进行了动力时程分析。将求出的基底剪力与采用反应谱法计算得出的结果进行对比,结果显示：两种支撑结构在不同地震波作用下,整体结构的内力和变形均满足设计及抗震分析要求,从而显示出带支撑的型钢混凝土阀厅结构良好的抗震性能。X形支撑具有更为良好的抗侧及抗震能力,可依据实际需要用于型钢混凝土结构的阀厅中。     

重型车车载诊断系统中的DPF和SCR系统的监控

随着排放法规的日益严格,不仅轻型车要求安装车载诊断系统,而且在重型车上安装车载诊断系统也成为必然趋势。笔者详细介绍了柴油微粒过滤器(DPF)和选择性还原催化剂(SCR)的工作原理和监控原理。     

柱下桩基承台设计的若干注意事项

结合地下室典型柱跨算例,总结了柱下桩基承台设计的若干注意事项.     

硫化物生物氧化的研究进展及应用

生物脱硫是最近二十年发展的脱硫新工艺。通过微生物菌群的作用,将硫化物氧化为单质硫并回收,与传统物理和化学法脱硫相比,生物脱硫有许多优点。本文概述了光合硫细菌和无色硫细菌的脱硫机理及影响因素,重点介绍了无色硫细菌脱硫的机理及影响因素,包括硫化物负荷及浓度、pH值、溶解氧及O2/S^2-比等。同时介绍了THIOPAQ生物脱硫技术和Bio-FGD工艺。     

基于环路组搜索策略的多目标配电网重构研究

提出一种基于环路组搜索策略的多目标配电网重构算法,对含分布式电源(DG)的配电网进行重构.采用环路编码的方式将网络划分为若干个基本环路,以此减少搜索空间,同时考虑的目标函数包括系统的有功网损最小、电压幅值偏移量最小、开关的操作次数最少,并利用层次分析法(AHP)将以上目标函数进行归一化后整合为单目标函数,降低搜索维度的...     

基于机器学习的植烟区土壤有机质和全氮含量预测

为揭示植烟土壤有机质（SOM）和土壤全氮（STN）含量的空间分布规律,以重庆市巫山县笃坪乡为研究区,以成土母质和地形因子为预测因子,采用随机森林（RF）、梯度提升决策树（GBDT）和极端梯度提升（XGBoost）3种机器学习方法进行模型构建和评价,同时选择最优模型进行数字土壤制图并分析了环境变量的重要性。结果表明:①成土母质为二叠系梁山组灰岩发育的土壤SOM和STN含量显著高于成土母质为三叠系大冶组灰岩发育土壤。②GBDT模型的预测精度最佳,对于SOM和STN含量的预测, 其决定系数（R2）分别为0.616 7和0.746 8,平均绝对误差（MAE）分别为4.81 g/kg和0.25 g/kg,均方根误差（RMSE）分别为5.94 g/kg和0.34 g/kg。③主要环境因子对SOM含量影响的排序依次为母质 > 海拔 > 地形湿度指数 > 山谷深度,对STN含量影响排序依次为母质 > 坡高 > 海拔。