RP-HPLC测定舒胸片中人参皂甙Rg1的含量

运用反相高效液相色谱对舒胸片中的有效成分人参皂甙Rg1进行了分离,并对其进行了含量测定,建立了反相HPLC测定舒胸片中人参皂甙Rg1的含量的方法.色谱柱:AlltimaC18(250mm×4.6mm,5μm),流动相:乙腈水(0.05%磷酸)=2575,流速:0.9mL/min,检测波长:203nm,柱温:35℃.平均回收率为96.5%,RSD为1.40%.     

基于RB-IGBT的T型三电平逆变器研究

T型三电平逆变器近年来成为研究热点,RB-IGBT是一种具有反向阻断能力的新型功率半导体器件,两者结合可以简化电路开关器件,提高系统效率,本文对基于RB-IGBT的T型三电平逆变器进行了研究和并网实验,发现该电路具有良好的静态和动态特性.     

陆良大跌水电站3号机组振动及水导温升过高的试验研究

水轮发电机组振动是水力机组常见故障之一,引起机组振动的原因很多,归纳起来有机械、电气、水力和汽蚀等原因所致,因而如何判别机组产生振动的原因是解决机组振动的关键。本文通过对陆良大跌水电站3号机组及水导温升过高的试验分析研究,初步找到了该机组产生上述问题的主要原因、为解决水力机组类似上述问题,提供方法、途径。     

在工程建设项目中严格成本管理与控制

在工程建设项目中根据成本控制原则,采取各种措施,节约成本,降低消耗,实现企业利润最大化。     

用活化焙烧-硫酸浸出-溶剂萃取法从钴渣中提取硫酸钴的试验研究

研发了一种从钴渣中提取硫酸钴的新工艺,即钴渣活化焙烧-硫酸浸出-溶剂萃取工艺.在活化焙烧温度900 ℃,活化剂添加量2∶1(添加剂与钴渣的质量比),焙烧时间1 h;硫酸浸出液固体积质量比5∶1,硫酸浓度20%,浸出温度90 ℃,浸出时间1.5 h条件下,钴浸出率为98.8%.然后采用P204萃取除杂-P507萃取分离钴、镍工艺得到纯净的高浓度钴溶液,蒸发结晶后得到质量符合HG3-914-78化学纯度要求的硫酸钴.     

具有性能感知排序的深度监督哈希用于多标签图像检索

现实生活中的图像大多具有多种标签属性。对于多标签图像,理想情况下检索到的图像应该按照与查询图像相似程度降序排列,即与查询图像共享的标签数量依次递减。然而,大多数哈希算法主要针对单标签图像检索而设计的,而且现有用于多标签图像检索的深度监督哈希算法忽略了哈希码的排序性能且没有充分地利用标签类别信息。针对此问题,提出了一种具有性能感知排序的深度监督哈希方法（deep supervised hashing with performance-aware ranking,PRDH）,它能够有效地感知和优化模型的性能,改善多标签图像检索的效果。在哈希学习部分,设计了一种排序优化损失函数,以改善哈希码的排序性能;同时,还加入了一种空间划分损失函数,将具有不同数量的共享标签的图像划分到相应的汉明空间中;为了充分地利用标签信息,还鲜明地提出将预测标签用于检索阶段的汉明距离计算,并设计了一种用于多标签分类的损失函数,以实现对汉明距离排序的监督与优化。在三个多标签基准数据集上进行的大量检索实验结果表明,PRDH的各项评估指标均优于现有先进的深度哈希方法。     

变压器内部故障的检测

通过对５号主变总烃及乙炔含量超标原因的分析,阐述了气相色谱分析法在诊断变压器内部故障方面的准确性和有效性。     

正极性振荡型冲击电压下带尖刺SF_6间隙击穿过程的数学模型构建

对GIS进行振荡冲击耐压试验有助于发现GIS的内部缺陷故障。对于GIS中较为常见的高压导杆尖刺缺陷,其在正极性振荡冲击电压下的击穿电压较低,但相应的击穿过程尚不是很明确。因此,该文基于SF_6气体击穿的物理过程建立一种正极性振荡冲击电压下SF_6绝缘间隙击穿过程的数学模型,对SF_6绝缘间隙的放电过程进行数值计算。数学模型通过有效电子的产生、流注起始、先导发展3个部分定量描述间隙的放电过程,并考虑空间电荷的影响,阐述先导逐级发展的特性。通过在实体GIS上开展击穿试验,验证模型的准确性。该文所建立的模型可用于对正极性振荡冲击电压下SF_6气体绝缘间隙的击穿过程进行数学描述,并对击穿特性进行定量计算。     

高灵敏光度法测定粉煤灰中痕量汞

研究了在 pH 10 5氢氧化铵 -氯化铵缓冲溶液中痕量汞 与三氮烯类试剂 6 硝基苯并噻唑重氮氨基 4 硝基苯(NBTDNB)的显色反应 ,基于此 ,建立了一种测定痕量汞 的高灵敏新光度法。在弱碱介质中 ,汞 与该试剂形成 1∶2的黄色络合物 ,用双波长法测定 ,表观摩尔吸光系数为 2.2 0× 10 5,汞 量在 0.0～ 13.0 μg/2 5mL范围内符合比尔定律 ,方法的检出限为 2 .8× 10 - 9g/L ,相对标准偏差为 2 . 1%～ 3. 2 %。本法应用于粉煤灰中痕