围挡式洁净区的单向流特性研究

通过实验分析围挡式洁净区的3个特性指标，即：流线平行度、乱流度和下限风速，并指出其应用价值和市场前景。     

稷山青龙寺壁画左右护法善神数字化形象研究

如今,文化自信被大力提倡,数字化趋势不可逆。对此,文章以稷山青龙寺壁画中的左右护法善神为例,首先对左右护法善神的数字化形象进行提取,再对局部做完善补充处理,进而创作出完整的数字化壁画形象。对壁画上文物信息作出妥善处理,可以为后来的研究提供资料信息,从而改善观赏体验;后期对数字化形象进行色彩再设计,根据壁画上的视觉元素进行创新性的设计,能让喜爱潮流文化的人们品味传统文化的别样魅力。     

浅谈北斗卫星导航系统在集中供热系统中的应用

随着集中供热管网规模的增大,供热管网数据资料统计不全面、资料缺失等原因造成缺乏准确的管网数据,给供热系统的建设、运行和管理带来一定挑战.实现供热管网数据信息化、提高供热系统的运行管理水平是目前亟需解决的问题.北斗卫星导航系统是我国自行研制并投入使用的全球卫星导航系统,在热力行业应用该系统可以安全、高效获取供热管网的信息...     

高效液相色谱法测定微胶囊化片剂型保健食品中VK2的含量

建立高效液相色谱法测定微胶囊化保健品片剂中VK2(七烯甲萘醌)的分析方法.样品使用添加了稀盐酸溶液进行破壁,破坏维生素片的微胶囊化包裹,使目标物充分游离,再用无水乙醇提取游离态的VK2,采用Thermo scientific Vitade-004K1色谱柱进行分离,以100％甲醇为流动相进行等度洗脱,用二极管阵列检测器...     

湖北崇阳县大药菇山区降雨型滑坡成因机理分析

崇阳县大药菇山区地质环境条件复杂且降雨充沛,滑坡地质灾害频发.总结该区滑坡与降雨特征,解析滑坡与降雨的内在联系,分析降雨型滑坡形成机理.研究表明,大药菇山区滑坡发育明显受降雨控制,滑坡的发生、复活和群发与短期降雨强度有关;强降雨是滑坡主要诱发因素,人工活动是滑坡发生的先决条件;区内滑坡运动破坏方式以土体块状解体滑动和碎...     

基于RGBD数据与深度权重的压缩光场显示

使用多层空间光调制器的压缩光场(compressive light field,CLF) 显示技术具有空间带宽利用率高、图像分辨率好等优势,是一种很有前景的光场显示技术。传统的方法将光场分解视为超定问题并使用优化算法求解。随着重建光场的分辨率、深度、视角等性能参数的提升,优化算法的计算效率低、内存消耗大的缺陷被放大,难以实现快速计算。为此,本文提出了一种新型CLF分解算法,该算法将原始光场分解为物点进行存储,仅占用少量内存;利用深度权重和加权平均代替了优化算法,大幅提高了运算效率。在同等条件下,所提出的算法占用内存仅是传统方法的38.8%,计算时间缩短了93.7%,图像质量提高约1 dB。最后通过仿真和实验两种方式对比了该方法和传统方法的显示效果,验证了算法的有效性。     

基于MLR-RBF的岩石强度智能随钻识别实验研究

提高巷道掘进效率、减少冒顶事故是实现煤矿安全高效和智能化开采的重要内容,其关键是对巷道围岩的合理支护设计,而煤矿顶板岩层强度的实时智能感知对巷道支护设计至关重要。利用自主搭建的微型钻进实验平台和制作的砂浆试样,开展钻进实验以获取随钻参数,并测定砂浆试样的单轴抗压强度。采用小波阈值法对随钻参数去噪后,分析钻速、转速和砂浆试样强度对推力和扭矩的影响。基于随钻参数构建预测岩石强度的多元线性回归(MLR)模型,利用径向基函数(RBF)神经网络对MLR模型得到的强度预测残差修正,建立MLR-RBF岩石强度组合预测模型,对MLR和MLR-RBF模型进行验证,并利用MLR-RBF模型对粉砂岩、细粒砂岩和粗粒砂岩3种岩石强度进行预测。研究表明：钻速和转速均与钻进推力呈负相关,但随转速增加旋转扭矩也增加,且扭矩值随钻进深度增加而缓慢线性增加;构建的MLR模型的预测相对误差均值为8.58%,MLR-RBF模型的预测相对误差均值为1.75%,证明了MLR-RBF模型的有效性;MLR-RBF模型对岩石强度的预测误差均值为6.67%,该模型对岩石强度的预测效果较砂浆试样差,主要是因为岩石与砂浆的均质性不同。     

初探啤酒工坊透明质酸荔枝啤酒的生产研究

自国家卫生健康委批准透明质酸做为新食品原料以来,透明质酸由于其独特功能迅速在食品各个领域得到广泛利用,我们在荔枝小麦啤酒的基础上通过适量添加透明质酸,开发出一种新型保健啤酒,本文就啤酒工坊生产透明质酸荔枝啤酒的工艺选择、过程控制及具体的工艺参数进行了论述,并对生产中易出现的问题提出了具体的解决方案。     

500 kV世博地下变电站环境保护研究

分析了常规地面变电站和地下变电站的环境影响因素.就世博变电站的噪声、热污染、电磁场等方面的环境影响及治理方案提出了相应的技术措施.     

基于大数据技术的供电可靠性中压停电事件实时智能分析研判与增益研究

当前供电企业中压用户停电事件已实现从用电采集信息系统采集终端自动接入并推送到配电网供电可靠性管理系统,相比传统的手工录入,及时性和准确性有了较大的进步。然而,由于中压配电网设备规模大,涉及专业面广,数据传输链条长,可靠性中压停电事件的准确性、完整性依然受到多种因素限制,对供电可靠性指标统计分析及应用造成不利影响。文章基于配电网中压用户停电事件智能分析处理,通过对中压停电事件相关业务系统进行调研分析和数据交互设计,从中压用户停复电信号采集、处理、到自动推送至供电可靠性管理系统的全流程,运用大数据技术和动态配电网模型,实现用户采集终端停复电数据实时分析和停电事件智能补全增益,确保停电事件集成完整性、准确性有效提升。