装配式结构钢塑复合板拟静力试验研究

对两种由镀铬C型钢做骨架、聚苯乙烯颗粒填充热塑压轧而成的钢塑复合板(其中A类板件规格为3 650mm×2 395mm×140mm(长×宽×厚),B类板件是在A类板件的内外侧表面增加厚度为10mm的硅酸钙板)进行了低周往复水平加载试验,分别研究其承载力、变形能力、滞回特性等方面性能。试验结果表明,两种板件均具备一定的侧向承载力,其中B类板件的水平极限承载力更高;两者变形性能均较好,两种板件均展现了良好的耗能能力,能满足作为非承重垂直分隔构件的要求,符合抗震设计的延性要求。试验结果可为装配式结构墙体在设计和施工方面提供参考。     

生物矿化法制备氧化镓颗粒及其性能表征

以蚕丝蛋白为模板,在相对温和的条件下通过生物矿化的手段形成具有特殊形貌的α-GaOOH颗粒,并通过在不同温度下煅烧α-GaOOH得到α-Ga2O3和β-Ga2O3.采用扫描电镜(SEM)、透射电镜(TEM)、X射线衍射仪(XRD)和荧光分光光度计(PL)等手段研究了丝素蛋白多肽和矿化时间对颗粒的影响,对其生物矿化机理进行了初步探讨.结果表明,所制备的β-Ga2O3具有优良的发光特性,丝素蛋白多肽模板以无定形的结构与产物结合在一起,并且经过高温烧结后仍以碳膜的形式包覆在材料的表面.这种碳膜结构对于提高材料的生物学性能起着重要的作用.     

环境影响评价中公众参与有效性的研究

公众参与是环境影响评价工作的基础,占据十分重要的地位。公众的真实想法与建议,能够真实地反映出环境影响评价工作中存在的问题与不足,同时可有效地提高环境影响评价工作水平,促使环境影响评价战略的实施更加公开透明化。基于此,通过分析现阶段我国公众参与环境影响评价中存在的问题,提出了具体措施。     

靶面激光光斑尺寸原位测量的研究

提供了一种简便易行的靶面激光光斑尺寸原位测量的方法。从高斯光束的横向光强分布特性出发,建立了激光烧蚀斑半径与辐照激光能量、光斑尺寸、烧蚀阈值间的关系式,模拟分析发现辐照激光光斑尺寸对烧蚀斑半径随辐照能量变化曲线有较大影响。对于脉宽为2 ms,波长为1064 nm的激光,实验测量了不同能量激光辐照下相纸烧蚀斑半径,并用推导出的关系式拟合测量数据,获得了靶面处光斑尺寸和样品烧蚀阈值。同时,也测量了不同位置处的光斑尺寸和样品烧蚀阈值,对高斯光束束腰位置和样品烧蚀阈值的光斑尺寸效应进行了验证。研究结果表明该技术结果可靠,简单高效。该技术可以为高能激光与固体物质相互作用的基础研究和激光加工等应用领域中实现简单方便地测量靶面光斑尺寸提供帮助。     

碳酸盐岩岩溶储层多井评价方法及地质应用

多井评价是建立在单井精细解释对比分析基础上的预测储层及含油气性平面分布规律的技术方法,而常规测井资料无法区分碳酸盐岩岩溶储层,因而利用多井评价结果确定岩溶发育程度在平面上的分布规律就显得十分重要。为此,在岩心标定成像测井的基础上,对四川盆地高石梯—磨溪地区15口井的成像测井岩溶发育特征进行分析,建立了中二叠统茅口组岩溶发育各分带的标准成像图版,利用交会图及直方图分析各分带的常规测井响应特征,在此基础上形成了电成像测井刻度常规测井识别岩溶发育带的新方法。研究结果表明:①高石梯—磨溪地区茅口组岩溶带自上而下可划分为风化壳残积带、垂直渗流岩溶带、水平潜流岩溶带以及受岩溶作用较弱的基岩;②风化壳残积带在成像测井图像显示为"暗—亮—暗"条带状模式,垂直渗流岩溶带为垂直线状与暗色斑状组合模式,水平潜流岩溶带为水平线状—层状与斑状组合模式,基岩整体显示为亮色块状模式偶见线状或斑状特征;③有效储层主要发育在垂直渗流带和水平潜流带的顶部;④该区茅口组岩溶发育主要受裂缝发育控制,而裂缝发育又与断层关系密切。结论认为,该新方法对碳酸盐岩岩溶储层的多井评价具有普遍适用性,为四川盆地中二叠统风险探井的部署提供了技术支撑。     

油田生产噪声影响现状及治理效果分析

目前,随着地方建设的发展,城区逐渐与油田生产区域融合,出现了大量油田生产噪声扰民的现象。针对油田生产噪声扰民的问题,对某油田中心城区内各类油田生产噪声进行监测。其中,井场类厂界噪声超标率14.0%,钻井、作业施工类场界噪声超标率20.0%。还对油田常用的噪声治理设施进行效果分析,针对目前油田噪声治理工作存在的问题提出了整改建议。     

深度学习识别光网络单元故障的设计与应用

为解决依赖装维上门鉴别光网络单元故障带来的不便,可以从机器视觉入手实现自动化故障识别。近年,ImageNet挑战赛的成功推动了物体识别技术的跨越式发展,特别是基于卷积的深度学习技术在视觉识别方面已经达到人类水平,为光网络单元故障的自动识别提供了技术基础。文章对识别光网络单元的工作状态进行了研究,将设备工作状态分为7个场景,提出了利用手机APP采集图片识别故障的解决方案并投入了实际生产;重点阐述了深度学习模块的设计与实现,提出一种通过算法整合的方式综合运用物体检测和图像分类算法,分3阶段逐步求精,解决了图片过滤,光网络单元型号和状态识别等问题,实现了基于计算机视觉自动识别光网络单元故障。从数据上看产品的端到端准确率超过84%,识别速度达到10 FPS,月均提供服务超过1万人次,在减少用户等待的同时节约了人力资源。