水文序列相依变异识别的RIC定阶准则——以自回归模型为例

水文过程相依性是水文变异的主要表现形式之一,应用自回归模型对其进行拟合时合理确定模型阶数是一个难点问题。本文在分析AIC和BIC准则的基础上,提出了一种以原序列与其相依成分的相关系数作为拟合度指标,同时借用信息熵形式的函数式,作为模型不确定性度量指标的自回归模型定阶准则(简称RIC准则)。以AR(1)、AR(2)、AR(3)和AR(4)模型为例进行统计试验,将不同序列长度下该准则的定阶准确率与其他定阶准则进行比较,试验结果表明,RIC准则对于上述模型均具有较好的适应性,且定阶准确率远高于AIC准则,其中对于前三阶模型RIC准则优于BIC准则,但四阶模型略低于BIC准则。RIC准则的优势是可以同时满足模型定阶、相依程度分级与模型检验的需求,将其应用于实测水文序列分析,结果显示,该准则能较准确地识别自回归模型的阶数,且符合提出的"相依有变异而残差无变异的最小阶数"的检验标准。     

因素空间理论下基点分类算法研究

目前，基于因素空间理论的背景基提取算法计算过程复杂，初始化必须依赖各因素极值，基点数量提取冗余等原因，未能在应用中取得很好效果。为此，结合内点判别法和知识可继承、可扩展的思想，提出一种计算简单、初始化独立、基点数量小的改进的背景基提取算法。然后，利用改进的背景基提取算法构造出一种全新的数据分类算法-基点分类算法，基点分类算法以提取每一类样本的背景基为预测模型，再通过新定义的λ-背景基，优化预测模型。数值实验表明:基点分类算法原理简单、构造难度小、分类模型泛化能力强，预测能力准确率高，同时严格的模型限定区域又能为识别新类别提供新方法。     

基于密集神经网络的灰度图像着色算法

针对在灰度图像着色领域中，传统算法信息提取率不高、着色效果不理想的问题，提出了基于密集神经网络的灰度图像着色算法，以实现改善着色效果，让人眼更好地观察图片信息的目的。利用密集神经网络的信息提取高效性，构建并训练了一个端到端的深度学习模型，对图像中的各类信息及特征进行提取。训练网络时与原图像进行对比，以逐渐减小网络输出结果的信息、分类等各类型的损失。训练完成后，只需向网络输入一张灰度图片，即可生成一张颜色饱满、鲜明逼真的彩色图片。实验结果表明，引入密集网络后，可有效改善着色过程中的漏色、细节信息损失、对比度低等问题，所提算法着色效果较基于VGG网络及U-Net、双流网络结构、残差网络（ResNet）等性能优异的先进着色算法而言取得了显著的改进。     

冷却塔免费供冷在高端酒店项目的应用及探讨

本文分析了在过渡季节如何利用冷却塔为国际高端酒店提供免费冷源,以及过渡季节通过冷却塔为酒店供冷的空调效果与经济效益,并通过具体实施项目案例证明了利用冷却塔提供免费冷源的可行性、经济性及对于节能环保的意义.     

Theoretical and practical implications of creep curve shape analyses for 7010 and 7075

Over tensile stress ranges giving creep lives up to 2000 hours at 373 to 463 K, the creep and creep fracture properties of 7010 are compared with results recorded for 7075 and other precipitation-hardened aluminum alloys. Using the ϕ methodology to quantify the systematic variations in creep curve shape with changing test conditions, the behavior patterns displayed by the different alloys are shown to depend on the extent to which precipitate coarsening causes a progressive loss of creep strength with increasing test duration and temperature. The ϕ relationships also introduce new approaches for rationalization and interpretation of creep data sets, based on the activation energy for lattice diffusion in the alloy matrices and the yield stress or UTS at the creep temperatures.     

ZnO基薄膜晶体管的研究

ZnO是一种宽带隙的光电半导体材料,能应用于很多领域,如可用在压敏变阻器、声表面波器件、气敏元件、紫外光探测等。ZnO也可以作为有源层应用于薄膜晶体管(TFT)中。ZnO基薄膜晶体管具有以下突出优势:对于可见光部分平均具有80%以上的透射率,迁移率可以高达36cm2/V·s,开/关电流比大于106,可在较低温度(甚至室温)下制备。基于这些优点,ZnOTFT具有取代有源矩阵液晶显示器中常规a-SiTFT的趋势。同时对ZnOTFT的研究也推动了透明电子学的发展。本文阐述了ZnOTFT优越的电学性能,指出了其目前尚存在的不足,并对其发展前景进行了展望。     

Al2O3陶瓷激光铣削试验研究

采用Nd∶YAG脉冲激光器对Al2 O3陶瓷进行铣削加工试验。系统研究了工艺参数对铣削量和铣削面质量的影响规律 ,并利用优化的铣削工艺对Al2 O3陶瓷进行多种形状的铣削加工。     

Understanding silica-supported metal catalysts: Pd/silica as a case study

Supported metal catalysts, particularly noble metals supported on SiO₂, have attracted considerable attention due to the importance of the silica–metal interface in heterogeneous catalysis and in electronic device fabrication. Several important issues, e.g., the stability of the metal–oxide interface at working temperatures and pressures, are not well-understood. In this review, the present status of our understanding of the metal–silica interface is reviewed. Recent results of model studies in our laboratories on Pd/SiO₂/Mo(1 1 2) using LEED, AES and STM are reported. In this work, epitaxial, ultrathin, well-ordered SiO₂ films were grown on a Mo(1 1 2) substrate to circumvent complications that frequently arise from the silica–silicon interface present in silica thin films grown on silicon.     

油藏演化的两个极端过程

油气藏形成之后，在地质务件变化不大的情况下，储集层中的油气一般保持相对的稳定。但当地质条件变化较大时，油气藏中则发生明显的蚀变。其中两个极端的演化过程，一是抬升破坏形成生物降解沥青，一是深埋发生原油裂解转化成焦沥青和天然气。生物降解沥青没有一定的形态．在显微镜下呈席状分布，沥青反射率低，抽提物具有明显的生物降解特征。原油裂解形成的焦沥青具有一定的几何形态，沥青反射率很高而无常规抽提物。原油裂解生成的天然气在组分和碳同位素特征上与干酪根裂解生成的天然气有别。图6参15     

渤海湾盆地石油地质储量和产量增长趋势的预测

渤海湾盆地的石油地质储量发现过程具有明显的渐进性、阶段性和长期性，石油产量的增长也具有一定的起伏性，用一个周期的单旋回哈伯特模型难以预测其发展趋势。通过分析渤海湾盆地的勘探开发历程，结合新一轮常规油气资源评价的结果，分别采用4个和3个哈伯特旋回拟合石油地质储量发现和产量增长曲线。预测结果显示，2005-2015年渤海湾盆地处于石油地质储量发现高峰期，2015年左右其石油产量达到高峰，之后处于下降趋势。实践证明，利用多旋回哈伯特模型对具有“多峰”特征的石油地质储量和产量的未来趋势进行预测是一种有效的方法。