移动数据业务发展需要价值链体系调整

移动数据业务发展概况移动数据发展历史中国移动数据业务在2005年取得了2430.41亿元营业额和535.49亿元纯利润的辉煌成绩。更为可喜的是增值业务取得了大发展,短信业务收入就达246.71亿元,彩铃收入是34.23亿元,较2004年增长了303%,WAP收入是35.7亿元,较2004年增长了97.6%。中国移动的数据业务的发展主要经历了三个阶段。●2000年以前的数据业务萌芽阶段主要以发展以IN PPS为主的智能网业务,短消息为主的数据业务处于萌芽状态。●20002～0004年移动数据业务价值链形成阶段移动梦网形成阶段,数据业务取得高速发展。这个时期新业务成为收入…     

阿尔塔什高面板坝一期面板裂缝发展统计分析与处理

阿尔塔什大坝工程为混凝土面板砂砾石堆石坝,工程规模较大,在面板混凝土裂缝发展方面具有可研代表性。面板作为面板坝核心的防渗结构,其裂缝控制一直是行业的重点和难点。根据阿尔塔什大坝工程一期面板裂缝发展情况的统计分析,主要从浇筑的跳仓序列和混凝土浇筑完成时间延长方面对裂缝发展情况进行分析讨论,提出其相关性,并针对裂缝发展的不同程度,提出相应的处理标准及措施,经检测处理效果良好,可为同类工程提供借鉴。     

高温差、高蒸发环境下高面板堆石坝防裂技术

近年来,在新疆地区已完成多座高混凝土面板堆石坝建设,但由于特殊的气候环境,面板混凝土裂缝控制一直以来是施工的重难点。为此,对面板混凝土裂缝的原因进行了简要分析,施工中通过优化混凝土配合比设计、保持坝址区左右岸地形平顺、采取高设计填筑标准、合理坝体填筑分期、加强填筑质量控制、减少挤压边墙影响、控制滑模上升速度、混凝土浇筑完成后及时养护等各方面细节控制,更好地控制面板混凝土质量,从而减少面板混凝土出现裂缝的可能。     

阿尔塔什大坝垫层料填筑施工质量控制

从垫层料加工、生产性碾压试验和垫层料填筑施工工艺等几个方面对新疆阿尔塔什大坝垫层料填筑施工质量控制进行了详细介绍,通过渗透系数和相对密度检测对垫层料填筑施工质量进行评价,结果表明,阿尔塔什大坝垫层料填筑施工质量受控。     

阿尔塔什水利枢纽工程提升砂砾料填筑合格率的研究与实践

新疆阿尔塔什水利枢纽大坝工程砂砾料填筑施工过程中,大坝坝体可能出现不均匀沉降,直接影响大坝后期的运行安全。为此,质量管理QC小组确定了课题,并找到了造成大坝砂砾料填筑存在块石集中、压层表面不平整问题的要因。通过制定对策并实施,有效地解决了砂砾料填筑过程中出现的质量问题。经检查效果良好,可为今后类似工程提供借鉴。     

三水/一水软混合型铝土矿溶出实验研究

实验研究了国外某三水/一水软混合型铝土矿的粒度分布,化学成分、物相组成,有效氧化铝、溶出时间及石灰添加量对溶出性能的影响,结果表明:该矿石一水软铝石含量8. 45%,石英含量低,适宜采用高温溶出。综合考虑溶出率和硅量指数,较优的溶出时间是15～20min,氧化铝溶出率达97%。适当添加石灰对铝针铁矿转变、减少溶液杂质、降低碱耗等有促进作用。     

一种用于气体检测MEMS电容式红外发光强度探测器

文章提出了一种用于气体检测的MEMS电容式红外发光强度探测器。结合理论推导和仿真分析确定了该探测器的尺寸大小,并对其制作工艺流程做了叙述。它基于气体的红外吸收热效应,借助弹性薄膜的形变将热量变化转变为电容量变化,再经基于运算放大器的电容微传感器检测电路以电压信号输出。将它与环境气室采用MEMS技术一体化,能够得到体积小、精度高和可批量生产的气体检测装置。     

乙酸乙烯合成用废催化剂提锌机理研究

选择微波辐射预处理废催化剂,可以显著提高锌的浸出率。采用X射线衍射(XRD)和扫描电子显微镜(SEM)对微波辐射预处理前后和浸出前后的物相及废催化剂形貌进行了表征。废催化剂原料以乙酸锌和活性炭为主。经过微波辐射预处理后,发生了物相变化,废催化剂中以碳和氧化锌为主要物相,并且活性炭孔道打开,氧化锌吸附于废催化剂表面和孔道中,大大提高了与浸出剂的接触面积。浸出后,废催化剂中以碳为主要物相,实现了氧化锌与碳的有效分离。     

拉曼光谱结合模式识别方法鉴别大米种类

为实现大米种类准确、快速的鉴别,选购72份大米样品,粉碎,采集粒度为100-140目米粉的拉曼光谱,对谱图数据进行去噪、归一化和特征提取后,综合运用主成分分析（PCA）、层次聚类分析（HCA）和支持向量机（SVM）三种方法对粳米、籼米和糯米进行聚类与模式识别研究。三种大米经PCA分析可直观地归为三簇,籼米和糯米可被区分开,但粳米与糯米、粳米与籼米不能区分。HCA结果表明粳米与籼米较难区分,糯米与其它两种米有较大差异,三种大米经HCA聚类分析准确率为81.94%。而采用SVM判别方法经10次运行后的平均识别率达98.86%。实验证明：拉曼光谱法结合支持向量机用于大米种类的分类与识别简单快速,在分析数据相对复杂的情况下,可快速建立分类模型并实现大米种类间的鉴定与识别。