注空气催化氧化采油技术在草桥地区的实验应用

注空气催化氧化采油技术是一项提高稠油采收率的创新技术,由于气源丰富,实施成本低,所以这种廉价高效的工艺,一直备受青睐。该文针对胜利油区安乐油田草桥地区稠油,通过室内实验,最终确认最佳方案是依次注入0.2%催化剂、6g空气、70g蒸汽,恒温200℃静置120小时后,进行200℃蒸汽驱。现场实施证明,空气催化氧化采油技术具有较明显的增油效果,含水降低明显,这项技术将对一般稠油、超稠油以及特稠油的开采极具应用价值,作为一种新型的生产力,对稠油工业的发展将起到推动作用。     

穴位贴敷联合红光照射并牵引治疗92例椎动脉型颈椎病的疗效观察

目的:观察采用穴位贴敷联合红光照射并牵引治疗对椎动脉型颈椎病(CSA)的疗效影响。方法:将92例CSA患者按就诊顺序及治疗方法的不同随机分为对照组和观察组,各组46例;对照组单用牵引治疗,观察组采用穴位贴敷联合红光照射并牵引治疗,治疗2个疗程后分别观察两组的临床疗效。结果:观察组的愈显率(86.96%)明显高于对照组(60.87%),组间差异有统计学意义(P0.05),观察组疗效优于对照组。结论:采用穴位贴敷联合红光照射并牵引治疗CSA,其疗效显著,值得临床推广应用。     

单空间电液伺服万能试验机力值标定装置

介绍了单空间电液伺服万能试验机的主机结构,然后分别对拉力标准测力仪、压力标准测力仪两种不同装置的标定进行了介绍.     

基于递归残差网络的遥感图像超分辨率重建

深层网络有效地提高了重建图像的精度，但是拥有大量参数，使训练时间过长。因此，改进了一种基于递归残差网络的遥感图像超分辨率重建算法，将全局残差学习和局部残差学习相结合，有效地降低训练深层网络的难度，并且通过递归学习控制网络参数。实验结果证明了递归残差网络在遥感图像超分辨率重建中的有效性，改进的网络可以获得更好的主观视觉效果以及客观评价指标。     

改性脱硫石膏在水泥生产中的应用

我公司水泥生产原来主要使用的石膏为天然二水石膏,因其价格高,运输困难,成本相对较高,到厂价约110元/t。在公司附近的华润电厂石灰石湿法烟气脱硫石膏进行改眭后化学成分与天然二水石膏比较相近,加工后的改性脱硫石膏到厂价约80元／t,经过小、大磨试验后添加改性脱硫石膏替代天然二水石膏取得了良好的效果。     

沉水植物菹草改性后对Cr(Ⅵ)的吸附研究

为开发廉价高效去除水中重金属Cr(Ⅵ)污染的生物吸附剂,在以沉水植物菹草固形物作为吸附剂研究的基础上,对菹草进行改性以提高吸附性能,并以其为吸附剂进行吸附实验。改性菹草对Cr(Ⅵ)的去除率最高为99.6%,其对Cr(Ⅵ)的吸附动力学符合准二级动力学方程,吸附等温线符合Langmuir吸附等温线,最大吸附量可达64.5 mg/g,与未改性的菹草相比,最大吸附量提高了84.3%。     

商河油田岩石物理相平面展布特征研究

利用计算出的商河油田储层的流动带指标．对商河油田沙二下砂岩储层岩石物理相平面展布特征进行了预测，并对其岩石物理相分布图和沉积微相图进行了比较。利用划分的4大类岩石物理相成果．探讨了岩石物理相与剩余油分布的关系．指出II、III类岩石物理相是该油田目前剩余油分布的主要区域。     

Cu~(2+)对浮萍的毒性作用

用Cu2 +作为胁迫因子研究了Cu2 +对浮萍叶片数、叶绿素含量和过氧化物酶活性的影响。结果表明 ,Cu2 +浓度低于 2 0 0 μg·L- 1 时 ,能刺激浮萍生长 ,对浮萍叶绿素含量影响不大 ;Cu2 +浓度再增加时会抑制浮萍的生长 ;当Cu2 +浓度为 40 0 μg·L- 1 时 ,会严重影响浮萍的生长 ,对浮萍叶绿素含量的影响十分明显。Cu2 +对浮萍过氧化物酶活性的影响随Cu2 +浓度的升高逐渐增加。     

基于人工神经网络的红外探测效果评估

红外探测设备是红外系统中的重要组成部分,对其性能评估具有实际意义;分析研究了影响红外探测效果的主要因素,选取环境温度、相对湿度、能见度、辐通量、目标高度和探测距离为评价指标。针对神经网络良好的非线性映射功能及高精度的特点,构建了BP网络评估模型;实验表明:该方法简单有效,评估精度较高,具有很强的实际应用价值。     

CNN-Transformer结合对比学习的高光谱与LiDAR数据协同分类

针对高光谱图像（hyperspectral images, HSI）与LiDAR数据多模态分类任务中的跨模态信息表达和特征对齐等问题,提出一种基于对比学习CNN-Transformer高光谱和LiDAR数据协同分类网络（Contrastive Learning based CNN-Transformer Network, CLCT-Net）。CLCT-Net通过由ConvNeXt V2 Block构成的共有特征提取模块,获得不同模态间的共性特征,解决异构传感器数据之间语义对齐的问题。构建了包含空间-通道分支和光谱上下文分支的双分支HSI编码器,以及结合频域自注意力机制的LiDAR编码器,以获取更丰富的特征表示。利用集成对比学习进行分类,进一步提升多模态数据协同分类的精度。在Houston 2013和Trento数据集上的实验结果表明,相较于其他高光谱图像和LiDAR数据分类模型,本文所提模型获得了更高的地物分类精度,分别达到了92.01%和98.90%,实现了跨模态数据特征的深度挖掘和协同提取。