60年来洱海水生植被演替及其驱动力分析

洱海是大理白族人民的母亲湖和集中饮用水源地,受自然条件和人类活动双重驱动影响,近60 a来,洱海水生植被演替过程明显,植被资源呈现出显著的衰退特征。基于洱海历年水位、水质、水生植被种类与面积以及浮游植物数量等相关数据,系统地研究了洱海水位、水质变化过程及其与水生植被演替过程的关联性,探讨了洱海水生植被演替的驱动力因素。研究结果表明：(1)近60 a来洱海水生植被群落演替经历了扩张、鼎盛、衰退和稳定等过程,水生植被种群结构单一化、水深分布范围和面积大幅度萎缩,优势种群逐步由清水型转变为耐污型的苦草、金鱼藻和微齿眼子菜;(2)洱海水生植被演替受洱海水位变化驱动影响显著,年内5～8月份维持低水位及年内水位的大变幅波动,是驱动并维持洱海水生植被良好生长和最大面积分布的关键;(3)洱海的水质污染引起湖泊由草型转向藻型并导致水体透明度急剧下降,是1990年代至2003年期间洱海水生植被快速退化的关键环境驱动因子。基于研究结果,提出以下建议：应有效控制并逐步减少流域入湖水体的氮磷等营养盐含量,科学制定并实施每年度5～8月份低水位运行、年内较大水位变幅的生态水位调度方案,以此来有效促进洱海水生植被的自然修复和湖泊水环境质量的可持续改善。     

生料立磨系统提产降耗的措施

生料立磨本身在每个工艺环节有很多节能的方法,包括降低磨机本体电耗、辅机电耗及其他低压用电,立磨系统的最大负荷主要是磨机主电动机和循环风机,其用电负荷达到立磨系统总电耗的70％左右,所以有效降低系统电耗的关键就是如何降低磨主电动机和循环风机电耗。     

一种超宽带长槽阵列天线单元设计

针对地面对长槽阵列天线阻抗带宽的影响问题,设计出一种在激励偶极子上实施加载的超宽带长槽天线,其阻抗匹配带宽显著增加,最终得到了超过3. 5:1 的阻抗匹配带宽;在扫描范围内具有稳定辐射特性。该天线具有超带宽、剖面低、易共形等特点,在超宽带小型化相控阵天线中有良好应用前景。     

延安地区长6油层裂缝特征及对注水开发影响

通过露头、岩芯、显微薄片多尺度裂缝描述及应用古地磁、地层倾角测井等裂缝检测方法,并结合注水开发动态分析,对鄂尔多斯盆地延安地区长6油层储层裂缝特征及其注水开发影响进行系统研究.研究表明:长6储层显裂缝主要以EW为主,次为SN向,局部发育NE及NW向裂缝;微裂缝由构造缝及成岩缝组成,近平行于大裂缝方向发育;在最大主应力方向为NE80°的现今应力场背景下,外力诱导致使东西向裂缝优先开启和连通,油井受效明显,含水上升快且易产生水淹,近南北向裂缝处于挤压闭合状况,裂缝孤立、连通性差,油井见效缓慢.采取适应性较好的菱形反9点注采井网形式以及不压裂投注、注水井组不同方向生产井采取不同的压裂参数等技术方法是改善裂缝向特低渗储层注水开发效果的关键.     

某型药柱表面质量控制研究

针对某型药柱表面呈现"起伏不平"情况,采用故障树模型进行系统理论分析,测试分析了该批药柱的综合性能,确定了药柱表面呈现"起伏不平"的原因.通过对药柱质量控制状态对比,明确了影响药柱表面质量的关键点,对该型药柱及其他改铝铅(GLQ)系列推进剂产品的试制具有指导意义.     

论高校新校区融资贷款的管理

随着高等教育事业的飞速发展,高校的招生人数不断增加,办学规模不断扩大,各高校通过长期大额的银行贷款来解决建设新校区资金“瓶颈”.因此,如何控制贷款规模,防范财务风险,确保高等教育事业的健康可持续发展,成为高校必须重视的新问题.     

小波变换在弹丸超声阵列中的应用

弹丸超声阵列中检测到的超声波信号信噪比较低,易于被噪声信号湮没,需要对采集信号进行去噪.本文拟采用小波去噪方法对检测到的信号进行去噪,根据弹丸超声波信号的脉冲特性,选取小波基函数中的sym8小波.通过对几种去噪方法对比分析,结果表明,采用Birge-Massart算法选取阈值后,使用改进的Garrote阈值方法进行去噪处理,可以有效的降低噪声,提取弹丸超声波信号特征.     

三氯蔗糖制备中氯代工艺的研究

综述了制备三氯蔗糖路线中氯代工艺的进展,阐述了氯代试剂、反应温度、反应物的配比对氯代反应的影响.     

云计算密钥管理架构研究与设计

针对目前云计算环境中尚缺乏一个完整的密钥管理方案, 分析了云计算环境密钥管理的特殊安全需求, 基于XML密钥管理规范建立了云计算密钥管理框架。设计了云计算密钥管理架构以及各部分模块功能, 提出了基于信任域的工作模式, 对系统进行了性能和安全性分析, 并提出相应的解决方案。实验分析结果表明, 该方案相对于传统PKI系统性能更高, 能够更好地满足云计算密钥管理需求。     

基于神经网络改进的云环境下暴发式请求部署策略研究

针对暴发式任务请求给云计算系统性能带来的影响,结合现有资源部署模型,提出了一种基于误差反向传播神经网络改进的资源部署模型来应对上述问题。模型判断出暴发式任务请求的始末时,自动启动网络模块,通过事先训练好的网络进行参数调整值的预测,以达到动态跟踪云计算系统底层资源与外界任务请求变化的目的。通过CloudSim对模型进行了仿真实验,结果证明,引入神经网络模块可有效提高现有系统的资源部署响应速度。