用单管高压喷射注浆技术补强桩基溶洞

单管高喷注浆技术在水利工程中常用于基础补强、防渗等方面，在此以某工程为例，介绍该技术在桩基溶洞补强中的应用情况。     

滚动勘探新技术在田家地区的应用

田家地区因原三维资料分辨率较低，于2001年重新进行了高精度地震采集，在进行目标处理的基础上，进一步开展滚动勘探工作。运用了多元综合标定、相干体分析、测井约束反演等新技术，对该地区的地震资料进行了精细解释，探明石油地质储量387万吨，钻探油井24口，建成产能6．4万吨。     

基于人脸识别技术的英语在线考试系统

以提升在线英语考试效率、公正性和准确性为目的,设计基于人脸识别技术的英语在线考试系统.首先进行人脸图像采集、预处理、特征提取和图像分类处理,然后根据人脸特征信息与账号信息验证参考人员身份真实性,最后根据验证的参考人员信息进行试卷自动生成、答题、试卷提交、自动阅卷与评分,完成英语在线考试.实验结果表明,该系统能够快速、准...     

离子色谱法测定碳酸锌中硫酸根的方法研究

硫酸盐是目前生产碳酸锌工艺中主要副产物之一。准确测定产物中硫酸根含量对该工艺的改进有着重要意义。运用超声波40 ℃水浴预处理样品,用离子色谱法测定碳酸锌中的硫酸根离子,取得了满意的效果。该方法的检出限为0.004%,精密度（RSD,n=12）小于3%,加标回收率位于90%～105%,加标实验效果理想。与传统的硫酸钡重量法进行比对试验,测定值吻合较好,并且在分析效率、检出限等方面优于传统的方法。本方法具有测定含量范围宽、分析简便快速、结果准确等优点。     

电感耦合等离子体原子发射光谱法测定高碳除尘灰中11种元素

实验重点探讨了高含量碳对除尘灰样品中镁、铝、钾、钙、铬、锰、铜、钡、铅、镉、锌等元素测定的影响,并解决了除碳的问题。样品使用马弗炉高温除碳,采用盐酸-硝酸-氢氟酸-高氯酸消解样品灰分,选择了镁、铝、钾、钙、铬、锰、铜、钡、铅、镉、锌等元素的分析谱线和扣背景模式,建立了使用电感耦合等离子体原子发射光谱法(ICP-AES)测定高碳除尘灰中镁、铝、钾、钙、铬、锰、铜、钡、铅、镉、锌等元素的方法。在仪器最佳工作条件下,各元素校准曲线线性相关系数r均大于0.999 5,方法检出限在1.08～26.01 mg/kg之间。方法应用于除尘灰实际样品中镁、铝、钾、钙、铬、锰、铜、钡、铅、镉、锌的测定,结果的相对标准偏差(RSD,n=11)为0.90%～7.1%,目标元素的加标回收率为90%～117%;按照实验方法测定除尘灰中镁、铝、钾、钙、锌,结果与火焰原子吸收光谱法(FAAS)的测定结果相吻合。     

破解保护难题抢救传统村落

随着我国城镇化建设的推进和城市规模的不断扩大,许多传统村落成了“空心村”、“老人村”,传统村落在加速消亡。抢救和保护中国传统村落及其文化内涵与形态,已迫在眉睫。 一、开展专项普查 迅速组织一次全国性的“中国传统村落遗存”专项普查工作。可制定《中国传统村落遗存调查表》、《中国优秀传统村落推荐表》等摸底表格,     

上海住宅建筑太阳能热水系统应用与整合设计策略

通过对上海住宅建筑热水使用状况的实地考察与问卷调查,分析上海地区住宅建筑利用太阳能存在的问题和推广的潜力,探讨了太阳能在大城市高密度住宅建筑应用的方法和途径,提出具有可操作性、指导性和先进性的整合设计策略。     

上海高层住宅夏季室内热环境调查研究

2006年夏季对上海高层住宅的建筑概况、空调设备、生活方式、能源消费及舒适度等进行了问卷调查并测试了室内温湿度,分析了室外气候条件、住宅形式、人员活动等因素对室内热环境的影响。研究结果表明,底层、中间层、顶层室内温湿度和舒适度差别不大,住户对中午时热环境的不满意率高于早上和晚上,但在能够采取一些降温措施时,不满意率会降低。     

申能崇明减碳行动暨造林碳汇启动仪式在陈家镇举行

3月12日,申能崇明减碳行动暨造林碳汇启动仪式在陈家镇举行,宣布共建“崇明横沙零碳岛绿电项目”,开展碳监测、碳捕捉及再利用研究。上海市经济信息化委副主任张建明在启动仪式上讲话,并参加植树造林活动。申能集团党委书记、董事长黄迪南,集团总裁倪斌,申能股份总裁奚力强,崇明区委书记李政,区委副书记、区长缪京,区委常委、副区长郑益川,副区长胡柳强、张秩通等参加活动。根据协议,申能将通过“光储微网”一体化绿电项目,实现横沙全岛可再生能源电力供给,计划到2025年形成全岛自发自用、全岛平衡、余电外送的绿电格局。     

基于核密度估计和CatBoost算法的光伏功率预测方法

针对传统单一模型难以有效分析历史数据的波动性规律，从而导致光伏功率预测精度不高的问题，提出了一种基于核密度估计和CatBoost算法的超短期光伏功率预测方法。首先，采集相关的辐射、温度和湿度等特征量，创建光伏功率概率分布统计模型；其次，基于功率分布特性和CatBoost算法构建光伏电站功率预测模型；最后，将所提出的模型应用到实际算例中验证其有效性。通过与常用的预测算法对比，所提模型的预测误差相较于传统模型SVR、DTR、KNN、LSTM、LightGBM分别下降了27.59%、8.69%、16.21%、23.33%和12.56%。