GMP在矿泉水生产中的应用

病从口入,人命关天,矿泉水虽然是水,但它直接威胁着人民的生命安全。世界卫生组织发出警告:80％的疾病与饮水不良有关。水,是生命的源泉,水与我们的健康息息相关,为了保持身体健康,喝什么样的水,越来越为人们关切和重视,喝水大有讲究的必要。简言之,要喝最干净的、最安全的、对人体健康最有利的水。     

鳞片石墨含量对地铁集电靴用铜基粉末冶金材料性能的影响

采用粉末冶金技术制备了鳞片石墨含量分别为2％、3％、4％、5％、6％的铜基粉末冶金摩擦材料并测定其力学性能;使用MM-1000Ⅲ型摩擦磨损试验机测试其摩擦磨损性能;使用扫描电镜观察其摩擦表面及冲击断面的微观组织形貌并分析其摩擦磨损及冲击断裂机理.结果表明:随鳞片石墨含量的增加,材料的冲击韧性、布氏硬度、抗拉强度下降,材...     

XPath中的文本查询研究

介绍了一种能够统一地索引全文数据与XML树型结构数据的模型——互关联后继树,提出了后继模式树的概念,使用后继模式树有效地处理了XPath中的正则查询问题。在后继模式树的基础上提出了XPath中节点与文本的联合查询方法。结果表明该方法能够有效地提高XPath中节点与文本联合查询的效率。     

基于数字地球平台的数据可视化技术研究

数字地球平台是一个集地球空间数据采集、存储等为一体的服务和决策支持系统．本文对数字地球平台的原则和可视化关键算法进行了介绍。基于数字地球平台的数据可视化系统可以提高数据处理的速度。同时可视化技术先进性说明了其未来发展方向的可观性。     

尾翼稳定弹改进的质点弹道仿真模型

一种尾翼稳定弹改进的质点弹道仿真模型，此模型考虑了静止偏航角的估计值，以模拟尾翼稳定的迫击炮弹，航空炸弹，以及尾翼稳定的脱壳穿甲弹的弹道。这就将国际上用于放置稳定改进的质点模型扩展到尾翼稳定弹丸上。     

基于Copula函数的水量水质联合分布函数

由于河流的水量水质是相互联系、相互影响的,如果只进行单一变量的分析,难以全面反映事件的真实特征。本文以淮河蚌埠闸为例,利用Copula函数构造了水量水质的二维和三维 （分为对称型和非对称型） 联合分布函数,对蚌埠闸的水量水质联合分布频率进行了分析。结果表明,蚌埠闸的Copula函数水量水质联合分布的经验累积频率和理论累积频率的一致性很高,拟合精度很好。说明应用Copula联结函数来构建水量水质联合分布是可行的,可为水量水质综合管理的风险分析提供有效的途径。     

影院建筑声学标准与测量(下)

2.声场分布及声缺陷的测量: 在影院及其它厅堂中,为使观(听)众区内任意位置都能清楚地听到对白、语言、音乐、动效等内容,故声场分布的均匀性也极为重要。 在相关标准中规定“在观众区内各测试点间声压级的最大值与最小值之差不大于6dB,最大值与平均值之差不大于3dB。”     

流动注射—超声雾化器—电感耦合等离子体原子发射光谱(FI-ICP/AES)联用技术同时测定头发中多种元素

建立了 FI-UN-ICP/AES 联用技术,用所发展技术进行了头发中多种微量元素的同时测定。与常规气动雾化器 ICP/AES 技术相比,尽管是用流动注射方法引入样品,测定的检出限仍有较大改进(2—23倍)。多次注射测定的再现性(RSD)在0.6—5.0%范围内。同时进行了标准加入回收试验,获得了很好的结果(90—110%)。     

截断总体最小二乘变分核事故源项反演数值研究

放射性释放源项是核事故应急与事故后果评价的基础。核事故源项反演方法利用事故期间辐射环境监测数据估计事故释放源项。由于其不依赖电厂状态参数，在福岛核事故后被广泛重视。变分核事故源项反演模型（VAR）对释放源项的求解为全局最优，但受大气扩散模型误差的影响较大。为降低大气扩散模型误差对源项估计结果的影响，建立了截断总体最小二乘变分核事故源项反演数值计算模型（TTLS-VAR）。该模型可对扩散模型算子与监测向量进行修正，以提高源项反演的准确性。基于风洞实验数据对TTLS-VAR模型进行验证，结果显示:TTLS-VAR模型对释放源项估计结果的准确性较VAR模型有所提高。      

基于机器学习的电潜泵工况诊断

为了减少电潜泵井电流卡片工况识别分析时的人为误差,建立了使用实时电流数据的基于机器学习的工况诊断模型。首先使用特征工程的方法,对电潜泵运行过程中的电流数据提取特征值;其次使用主成分分析法对特征值进行无监督降维聚类,并将聚类后的结果与实际工况进行对比证明聚类的有效性;然后使用降维后的带标签数据,建立逻辑回归模型;最后将未经训练的数据代入模型并进行误差分析。对A油田56口电潜泵井高密度实时电流数据进行了基于机器学习完整流程的工况诊断,结果表明,该模型在降低计算复杂度的同时,成功实现了正常工况、泵抽空、过载停泵、频繁短周期运行等4种常见工况的分类识别,诊断准确度、精确度、召回率均在80%以上,F₁分数85%,达到了期望的分类效果,证明了应用机器学习方法,使用实时电流数据对电潜泵工况诊断的可行性和可靠性。