梯级水电站下游水库形态变化计算与预测

本文考虑了梯级水电站下游水库形态的变化同时受到上梯级水库和其自身水库调蓄运用的影响,提出了梯级水电站下游河川式水库冲淤计算的方法。经紫兰坝水库河工模型验证,表明该法精度良好,计算结果与实验较接近。     

球铁曲轴轴颈表面的手工抛光

球铁曲轴轴颈表面的手工抛光太原内燃机厂王锦会，原满红，赵进生，侯兰英近三十年来，球墨铸铁已相当广泛地用作汽油机和小型高速柴油机的曲轴材料，这主要是由于球铁曲轴具有下列显著优点：ａ．承受２０％～３０％超负荷的能力比钢好；ｂ．具有高的扭转疲劳强度；ｃ．耐...     

微型色谱的信号采集系统对瓦斯的检测研究

介绍了以ARM芯片为核心器件,研制出低噪声、高分辨率的信号采集系统。该系统的噪声RMS值少于0.2 mV,显示出良好的抑制噪声的能力,而且系统分辨率达到10-4 mV数量级。随后,利用设计的信号采集系统,并结合研制的微型色谱系统,对瓦斯气体进行了检测实验。从实验结果可以看出,在痕量分析中,设计的信号采集系统具有对微弱信号采集的能力,而且具有较高的分辨率和较低的噪声,因此,设计的系统满足对微小信号采集的要求。     

分子印迹膜SPR传感器检测氯磺隆的方法

研究使用了中国科学院电子学研究所自行研制的高灵敏度单通道SPR分析仪和进样装置,仪器为棱镜耦合型SPR传感器结构,其检测角度范围是40°～70°,折射率检测范围为1.04～1.47,谐振角的精度在0.001°。适用于SPR分析仪的分子印迹芯片采用PVC-MIP共聚膜法制备,SPR角度扫描结果表明,200nm以下厚度芯片具有较好的SPR吸收特性。以氯磺隆为模板的分子印迹膜与不加氯磺隆的分子印迹膜对比实验发现前者具有特异性结合的能力。实验对浓度0.1,0.2,0.5和1μg/mL的氯磺隆进行了SPR定点检测,这四种浓度氯磺隆的折射率响应信号满足线性关系,相关系数R=0.996 4。实验中对低浓度的氯磺隆进行反复检测,检测到50ng/mL的氯磺隆,满足农残检测的要求。     

基于视点的分块LOD大规模地形生成算法研究

针对虚拟战场环境仿真中构建大规模地形的速度问题,介绍了一种基于视点和分块的LOD大规模地形生成算法,能够快速地构建海量数据的地形模型.该算法首先对海量地形数据分块后以四叉树结构存储;然后应用简单的圆锥视景体快速裁剪地形块,丢弃与视景体相离的地形块,对于与视景体相交地形块剪裁出位于视景体内的四叉树结点.根据视点到节点距离和地形本身的粗糙度,选用合适的LOD渲染地形,最后应用基于视点的方法消除裂缝.在数据相同情况下,该算法比四叉树算法减少约1/2时间,并且更逼真地生成了大规模数据地形.本算法也可用于逆向工程设计中重建物体等问题.     

144种可能性下的无限生长城市——对2010威尼斯双年展"POROsCITY"参展作品的解析

面对当代城市发展的面临的压力与问题,以2010年第12届威尼斯双年展参展作品"孔洞城市POROsCITY"为例,阐述了从单元出发以控制整体的城市设计和发展理念.     

室内装饰中的人性化设计

室内装饰中展现物质与精神、实用与审美,技术与艺术的统一。装饰的人性化设计强调的就是这种思想,即从设计的目标上来理解设计的意义,提升设计的价值,改善室内空间的环境。进一步促进空间功能的合理性和环境的协调,以保持身心健康的宜人性。     

基于孔隙矿物和流体分布的致密油储层润湿性研究

基于孔隙周围矿物分布和不同大小孔隙内流体分布特征研究致密油储层岩石整体及不同大小孔隙的润湿性。首先基于扫描电镜实验研究了致密油储层中不同尺寸孔喉周围的矿物分布特征,其次借助自发渗吸和核磁共振实验研究了不同流体进入致密油储层孔隙后的分布状态,最后基于孔隙周围的矿物分布特征,通过岩石分别在水相和油相中自吸后的自吸曲线和核磁T₂谱分布判断岩石整体及孔喉润湿性。研究结果表明,目标岩心大孔隙周围以碳酸盐岩矿物为主,小孔隙周围以黏土矿物和硅酸盐矿物为主;自发渗吸和核磁实验相互验证显示岩石整体偏水湿,具体为大孔隙偏油湿,小孔隙偏水湿。该研究为评价致密油岩石整体及不同大小孔隙的润湿性提供了新思路。     

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。