基于振动信号分析的煤矿岩石巷道掘进爆破优化研究

通过对煤矿岩石巷道掘进爆破振动信号进行直观分析和频谱分析,得出影响巷道掘进爆破振动的因素主要有埋深、爆心距、掏槽眼最大段药量、总药量。通过工程实例分析,在保证巷道掘进进尺的情况下,改变掏槽方式和减小掏槽眼最大段药量,降振效果更加明显,能够使围岩稳定性增大,达到安全经济的巷道掘进爆破。     

向日葵茎髓多糖铁配合物的制备工艺

目的:优化向日葵茎髓多糖铁的制备工艺。方法:以向日葵茎髓多糖为原料、向日葵茎髓多糖铁产率和铁含量为评价指标,采用L9(34)正交试验设计,考察反应温度、反应pH值、反应时间及多糖与柠檬酸三钠的质量配比对向日葵茎髓多糖铁产率和铁含量的影响。结果:向日葵茎髓多糖铁的最佳制备工艺条件为:反应温度80℃、pH9、反应时间3h、多糖与柠檬酸三钠的质量配比3:1,向日葵茎髓多糖铁产率达1.26g/g,向日葵茎髓多糖铁中铁含量为22.82%。结论:所得向日葵茎髓多糖铁最佳制备工艺方法简单、可靠、适合工业生产。     

西部低信噪比地区接收方式探讨

西部低信噪比问题是制约西部勘探进程的一大难题,针对如何改善西部低信噪比资料现状,从接收方面开展研究探讨,基于西部低信噪比资料的成因分析,从组合压噪、检波器联接方式和个数、耦合方式等接收因素方面提出有针对性地改善措施.     

滩浅海高精度地震采集技术研究应用

滩浅海高精度地震采集技术在埕岛东的推广过程中,发现随着勘探海域水深增加,海上鸣震干扰影响采集主要频段的信息,针对如何减少鸣震干扰影响开展了一系列的技术攻关,初步形成了双检接收耦合技术、双检处理压制鸣震技术、大能量气枪激发等技术,发展了滩浅海高精度采集技术系列,同时确保了埕岛东项目的顺利完成,并取得了明显的采集效果。     

HG-465／13．7-L．PM7型循环流化床锅炉烘炉技术

针对HG-465/13．7-L．PM 7型循环流化床锅炉，提出了1种基于床下启动燃烧器预烘装置和冷渣器旁路热风技术的新型烘炉方法．新方法包括使用床下启动燃烧器预烘装置对床下启动燃烧器进行预烘，利用旁路热风管将冷渣器与床下启动燃烧器连接，实现冷渣器和锅炉本体同步烘炉．另外对新方法在整体烘炉中的控制要点进行了讨论．最后将该方法与另外2种方法进行了对比，并指出了各自的优缺点。     

青州花卉产业调查研究

发展花卉产业是促进农民增收、扩大就业、助推乡村振兴的重要措施.近年来,花卉产业作为青州支柱产业,取得了长足发展,但也遇到了诸多挑战.对青州花卉产业的发展现状进行了调查研究,梳理出青州花卉产业创新能力不够强、管理粗放低效、生产成本高、标准化程度不高、市场服务支撑体系不完善等问题,分析了面临的机遇和挑战,从产业布局、产业链...     

基于Hilbert-Huang变换的爆破振动信号分析

某矿为了保护周围建筑物、提高生产规模,在矿区周边建筑物附近布置了5个测点进行爆破振动测试。对测得的爆破振动信号进行Hilbert-Huang变换分析,得到爆破振动频率>50Hz的占7.56%,10～50Hz的频率占83.34%,<10Hz的频率占9.10%。将爆破振动实测数据进行回归,得到该矿区爆破振动传播规律,从而得到该矿最大段药量与周围砖砌民房的最大许可振动速度有关。结合爆破振动分析和爆破安全规程,把周边建筑物的最大许可振动速度由原来的2.0cm/s提高到2.3cm/s,有效地提高了最大段药量,提升了矿区生产规模,并确保了周边建筑物无损坏。     

猪肉持水性与宰后肌肉组织结构变化的关系

测定了PSE肉和正常猪肉在宰后不同时间的pH、持水性指标和细胞空隙面积率。结果显示:滴水损失与宰后4h和8h的肌束内肌细胞间隙面积比率呈显著正相关,相关系数分别为0.691和0.835;贮藏损失与4、8、12h的肌束内肌细胞间空隙面积比率都呈显著正相关(p<0.05);宰后4h和8h,PSE肉的细胞间隙显著大于正常肉(p<0.05)。对2种肉样而言,宰后早期抑制Calpain酶,均可以在一定程度上减小细胞间隙的面积,但宰后12h,抑制Calpain酶对减小PSE肉的细胞间隙的效果并不显著。上述结果说明PSE肉的低持水性与肌原纤维网格结构收缩使细胞外空隙形成过早、过大有关。     

枯草芽孢杆菌对草鱼生长性能的影响

研究了枯草芽孢杆菌对草鱼生长性能的影响,试验组饲喂添加1 000、1 500、2 000、2 500 mg/kg枯草芽孢杆菌的试验饲料,经过70天的池塘网箱养殖试验,结果表明:与基础饲料对照组相比,添加枯草芽孢杆菌能够提高草鱼的特定生长率,降低饵料系数,其中2 000 mg/kg组与对照组相比差异显著.除2 500 mg/kg组外,其余试验组蛋白质沉积率均高于对照组,脂肪沉积率均显著高于对照组,尤以2 000 mg/kg组蛋白质、脂肪沉积率最高.     

基于HOG特征和SVM分类器的红外图像智能检测与分类方法

为了满足人工智能在目标识别方法中的应用需求,需要具备对海量数据进行智能分类、识别、判读的能力。进一步挖掘了红外目标特性数据库数据,并将基于HOG+SVM的红外目标识别算法应用于红外目标识别过程中。选择采集到的汽车、直升机、飞机、舰船、无人机等目标,并结合HOG算子与SVM分类方法来实现红外目标检测与分类算法,从而实现了红外目标智能化分类研究,为后续目标特性的进一步分析以及导引头智能化算法设计提供了支撑。