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1.
隧道基坑围护方案的选择是隧道建设中的一个关键环节,文章结合工程实例,根据隧道所处的位置环境、开挖深度以及地质条件等,对几种围护方案的选择进行了分析论述,同时阐述了围护结构构造设计及计算结论,对类似工程的实施具有一定的参考意义. 相似文献
2.
针对目前集成电路版图分析与设计课程存在教学方法老化、教学模式形式化等问题,本文以OBE-CDIO教育理念为指导,对”集成电路版图分析与设计”课程的课程教学模式、课程设计、项目式教学方式和课程考核方式等方面的改革进行有益的探索与实践。将工程教学认证中对学生的专业毕业要求作为制定教学目标的依据,将BB网络平台、ISO9001等现代化教学资源和质量标准融入课堂教学,采用OBE-CDIO能力教学理念指导课程设计,实现教学环节与考核环节的科学化与多元化,通过引入课程思政激发学生学习热情,树立社会主义核心价值观,全面地培养学生的综合版图分析与设计能力和素养。 相似文献
5.
为了研究循环流化床(CFB)锅炉燃用无烟煤时床温及选择性非催化还原(SNCR)脱硝对于NO和N2O排放的影响,在1 MW CFB试验装置上开展了试验研究。结果表明:床温由880 ℃提高到970 ℃,NO排放质量浓度由119.5 mg/m3上升到226.0 mg/m3,N2O排放质量浓度由216.0 mg/m3降低到102.2 mg/m3;在氨氮摩尔比(NSR)为0~3.7之间,随着NSR的提高,脱硝效率从0上升到50.72%;进一步提高NSR到5.2,脱硝效率升至53.61%,增加较为缓慢;随着NSR从0提高到1.7,N2O排放质量浓度由84.3 mg/m3上升至118.3 mg/m3,增长较为缓慢;进一步提高NSR至2.0,N2O排放质量浓度上升至187.7 mg/m3,增长速度提高;继续提高NSR至5.2,N2O排放质量浓度上升至381.4 mg/m3;CFB锅炉采用以尿素为还原剂的SNCR脱硝工艺时,单纯通过加大NSR来提高脱硝效率不仅效果有限,过量喷入的还原剂会造成N2O排放量的显著提高。 相似文献
6.
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9.
摘 要:目的 了解六六六(hexachlorocyclohexanes,HCHs)与滴滴涕(dichloro diphenyl trichloroethanes,DDTs)在杭州湾南岸滩涂沉积物中的污染现状。方法 于2018年4月,采集杭州湾南岸地区4个采样点不同深度(0~80 cm)滩涂沉积物,利用气相色谱-串联质谱法(gas chromatography tandem mass spectrometry, GC-MS/MS)测定了该区域中HCHs与DDTs的含量,对其分布规律进行分析,使用共识沉积物质量基准法对其生态学风险进行了评估。结果 所有样品中均检出,HCHs与DDTs含量分别为4.20~6.24 μg/kg与3.37~4.73 μg/kg,主要以β-HCH、δ-HCH以及DDE为主,其污染主要来源于历史性工业品,整体污染处于较低水平;20.3%的沉积物样品中DDEs含量以及28.1%的样品DDTs总量介于阈值效应浓度(threshold concentration, TECs) 和可能效应浓度(probable effect concentration, PECs)之间。结论 杭州湾南岸沉积物中HCHs与DDTs的污染处于较低水平,具有较小的生态学风险。 相似文献
10.
In the field of images and imaging, super-resolution (SR) reconstruction of images is a technique that converts one or more low-resolution (LR) images into a highresolution (HR) image. The classical two types of SR methods are mainly based on applying a single image or multiple images captured by a single camera. Microarray camera has the characteristics of small size, multi views, and the possibility of applying to portable devices. It has become a research hotspot in image processing. In this paper, we propose a SR reconstruction of images based on a microarray camera for sharpening and registration processing of array images. The array images are interpolated to obtain a HR image initially followed by a convolution neural network (CNN) procedure for enhancement. The convolution layers of our convolution neural network are 3×3 or 1×1 layers, of which the 1×1 layers are used to improve the network performance particularly. A bottleneck structure is applied to reduce the parameter numbers of the nonlinear mapping and to improve the nonlinear capability of the whole network. Finally, we use a 3×3 deconvolution layer to significantly reduce the number of parameters compared to the deconvolution layer of FSRCNN-s. The experiments show that the proposed method can not only ameliorate effectively the texture quality of the target image based on the array images information, but also further enhance the quality of the initial high resolution image by the improved CNN. 相似文献