日粮添加不同来源脂肪酸对奶牛脂质代谢及激素水平的影响

研究日粮中添加不同来源脂肪酸对泌乳中期奶牛脂质代谢及激素水平的影响。选择36头泌乳中期中国荷斯坦奶牛,采用随机区组设计,按照产奶量、胎次及泌乳日龄将奶牛分为对照组、中短链脂肪酸(SMC-FA)组和长链脂肪酸(LCFA)组。对照组饲喂基础日粮,SMCFA组和LCFA组分别在基础日粮的基础上添加400g/d SMCFA和400 g/d LCFA,正试期为56 d。结果显示,LCFA组奶牛血清中非酯化脂肪酸的含量显著高于对照组(P<0.05),其余组间差异不显著(P>0.05);血清中胆固醇的含量在SMCFA和LCFA组均有增加的趋势,但未达到显著水平(P>0.05);胰岛素样生长因子的含量在SMCFA组显著降低(P<0.05),其余组间没有显著差异(P>0.05);添加LCFA或SMCFA对奶牛血清中三酰甘油、高密度脂蛋白、低密度脂蛋白、生长激素及胰岛素均没有显著影响(P>0.05)。结果表明日粮中添加SMCFA对泌乳中期奶牛脂质代谢有一定的负面影响。     

GPS标准现状及体系分析

GPS是目前技术最先进、应用最广泛的全球卫星导航定位系统,随着GPS技术及产业化发展,国内外发布了大量的GPS相关标准。运用分类、归纳和比较等方法,分析了GPS标准体系结构和GPS标准内容。通过对中美两国GPS标准体系结构分析,得出了GPS系统标准体系由通用基础标准、工程标准和应用标准组成。在此基础上针对COMPASS的发展建设提出了建立COMPASS标准体系结构以及对于具体标准内容制定的建议。     

虚拟制造技术在家具制造业中的应用与研究

当今家具制造业正朝着精密化、自动化、柔性化、集成化、信息化和智能化的方向发展。将虚拟制造技术引入到家具制造业中可以减少设计过程中的错误,缩短开发周期,增强产品的竞争力。通过对虚拟制造技术在家具制造业中的研究,有利于中国的家具设计与制造和世界先进水平的接轨。     

基于MFCC和LSP混合的语音特征参数的技术研究

本文提出了一种基于MFCC(MelFrequencyCepstralCoefficients)和LSP(LineSpectrumPair)的混合语音特征参数,有效地弥补了单纯使用MFCC的不足,实验中利用加权的欧几里德距离计算特征矢量的失真距离,结果表明新的特征矢量能够很好的表征语音信号的特征信息,能有效降低系统的误识率。     

羧甲基壳聚糖/Ce^3＋掺杂TiO2复合抗菌材料的研究

采用溶胶-凝胶法制备稀土（Ce^3＋）掺杂纳米TiO2（纳米Ce/TiO2）,借助XRD、BET、SEM对Ce/TiO2进行表征。结果表明纳米Ce/TiO2晶型为锐钛矿,平均晶粒大小为19.95nm,比表面积为43.302m^2/g。采用超声波催化法合成了羧甲基壳聚糖（CMC）,并与Ce/TiO2复配制得羧甲基壳聚糖/Ce3＋掺杂纳米TiO2复合材料（CMC/Ce/TiO2）,借助FT-IR对CMC及CMC/Ce/TiO2复合材料进行了结构表征。初步研究了纳米Ce/TiO2、普通纳米TiO2、CMC/Ce/TiO2、CMC的抗菌性能,结果显示纳米Ce/TiO2对大肠杆菌和金黄色葡萄球菌的抗菌率分别为55%和53%,普通纳米TiO2对两种菌的抗菌率分别为50%和45%,Ce^3＋的掺杂可提高纳米TiO2的抗菌性能;CMC/Ce/TiO2对大肠杆菌和金黄色葡萄球菌的抗菌率分别达到99%和95%,CMC对两种菌的抗菌率分别为90%和80%,Ce/TiO2的复合可显著提高CMC的抗菌性能。     

三相三线多功能电能表失压追补电量分析方法及启示

通过对试验室测试数据的分析,发现传统的追补电量计算方法不适用于三相三线多功能表的失压电量追补计算,提出了三相三线多功能电能表失压追补电量计算新方法.针对当前电量追补工作的种种弊端,提出了计量故障自动追补电量的理念,并设想了实现方式,实时准确的自动电量追补计算功能对维护电能计量的公平公正性及供用电双方的合法权益有重要作用...     

大庆深层涡轮钻井匹配钻头相关技术研究与应用

为提高大庆深层致密砂砾岩气藏勘探效益,缩短钻井周期,降低钻井投资,开展了深层涡轮钻井提速技术研究。首先,依据涡轮钻井技术的工作原理,进行优选匹配钻头等相关技术的研究,通过先导性试验,确定了匹配钻头;其次,综合考虑现场施工条件,开展钻具组合等配套技术的研究。最终形成了大庆深层涡轮钻井的提速技术,并在达深15井成功实施,创造了庆深气田提速新纪录,为深层天然气藏的勘探开发提供了新的技术手段。     

冷连轧机烟雾净化系统的技术改造

文章系统介绍了冷连轧机烟雾净化系统的功能和主要运行参数,并针对在生产中反映出的结构和设计方面的缺陷,提出了改进措施,取得良好效果。     

掌形图像小波极大值预处理算法的实现

通过对掌形图像采用小波模极大值算法去除噪声,建立了极大值矩阵及跟踪矩阵,分辨出小波系数的信噪属性,剔除了噪声部分对应的小波系数极大值,从而抑制了噪声污染.在阈值设置问题上,采用改进的自适应阈值,克服单一阈值不能在每级尺度上将信号与噪声作最大分离的缺点,该方法不仅有效去除噪声,同时保持了图像边缘细节,具有良好的消除噪声的效果.     

基于神经网络的剩余油分布预测及注采参数优化

针对注水开发过程中注采参数的优化问题,提出采用神经网络代替数值模拟对剩余油分布进行预测,并结合无梯度差分进化算法对注采参数进行优化。该模型不仅建立了注采参数与目标函数的非线性关系,还能准确预测不同生产阶段剩余油分布。其预测原理是将注采参数和生产时间视为剩余油分布图像的高级特征,利用卷积层提取特征、转置卷积层进行上采样,通过多个卷积与转置卷积的组合逐级恢复原图像,从而达到准确预测的效果。在神经网络构建过程中,选择多个3×3的小卷积核来代替大卷积核,在不影响感受野的情况下减少了参数量,节约了计算成本,有效提高了模型训练时的迭代效率。以某区块4口注入井、5口生产井的五点井网为例,将不同阶段生产井的井底压力、注入井的注入量以及生产时间作为输入参数,建立了基于神经网络的预测模型,以净现值作为目标函数,通过差分优化算法对4个阶段的注采参数进行了优化。相比于基础方案,优化后的方案净现值提高了约21%。