水压胀壳式岩石锚杆在广州抽水蓄能电站的应用

建设中的广州抽水蓄能电站装机120kW,由广东省水电勘测设计院设计,能源部水电第十四工程局施工。电站的引水系统上斜井长406.2m,下斜井长347.5m,倾角50°,开挖洞经9.7m。先用阿玛立克爬罐反井开挖成2m×2m的出碴导井,然后再用斜井平台由上向下扩挖。整个上、下斜井施工难度大,是制约广州抽水蓄能电站发电工期的关键工程。1991年9月采用了先进的水压胀壳锚杆代替砂浆锚杆作为岩石加固系统,大大加快了斜井的开挖进度,使上、下斜井的扩挖工程分别于1991年12月18日和11月25日竣工。     

江泽民视察长江水利委员会

他强调,知识分子是工人阶级的一部分,绝大多数是热爱社会主义祖国、热爱共产党的中国水利报讯中共中央总书记江泽民和农牧渔业部部长何康、水利部部长杨振怀一行,由中共湖北省委书记关广富陪同,7月24日下午视察了长江水利委员会(即长办)和长江科学院。江泽民同志听取了长江水利委员会主任魏廷净同志的简要汇报。     

瞿塘峡险 白帝城高——品三峡地区的几副楹联

“瞿塘峡险,白帝城高。”是古人描写瞿塘峡、白帝城的一副楹联,短小精悍,气势浑成,堪称作作。 三峡是长江风景旅游线上,最为奇秀、最为集中的山水画廊,举世瞩目的三峡水利枢纽兴建后,更为中外旅游人士所关注的热点与亮点。二期工程完成蓄水135米以后,水位上升60余米,除沿江古迹,按照设计整体搬迁,或设置防护设施外,景色无大变化,三峡工程到2009年全部建成,蓄水175米后,景色虽有不同程度的变化,但也增添了许多新的景点,为三峡旅游风景线,增添异彩!     

可视化实验平台在高校Java程序设计教学中的应用

在高校Java程序设计教学中,基于图形用户界面的应用程序和网络程序设计是教学的重点,这使得采用方便应用和业界流行的可视化开发环境成为必要。文章简单分析Eclipse在高校Java教学中的适用性,探讨基于Eclipse和Visual Editor的Java可视化程序设计教学,其中对Java可视化开发平台配置和应用示例的详细介绍,可为Java可视化程序设计教学提供参考。     

油水乳化液流变性研究进展

综述了油水乳化液流变性研究进展，介绍了目前国内外乳化液流变性的研究情况、乳化液的流变模式及乳化液流变性的评价方法。乳化液的剪切应力-剪切速率关系明显受油滴尺寸的影响，在含油量一定时，表观黏度随油滴尺寸的减小而增加。绝大多数乳化液在低剪切速度下(低于50s^-1)，呈现剪切变稀行为；在剪切速率超过1000s^-1时呈现牛顿行为。高含水原油的视黏度是温度、含水率以及剪切速率的函数。介绍了乳化液的3种流变模式，并给出了流变性评价方法实例。提出了油水乳化液流变性研究的发展方向。     

一次性求解多个SAT问题

在实际应用中通常需要求解对应CNF（ConjunctiveNormalForm）公式之间仅相差几个子句的一系列SAT（SatisfiabilityProblem）问题,但目前绝大多数SAT求解算法都是针对单一SAT问题设计的。为此,基于DPLL提出了nDPLL算法,并在随机问题上对该算法的效率进行测试。实验结果表明,nDPLL算法能一次性求解多个SAT问题,对于特定范围的CNF公式集具有较高的效率,CNF公式集的规模越大、相近因子越高、子句数和变量数的比值越大,则nDPLL算法的效率越高。     

Gemini型表面活性剂三元复合体系性能和驱油效果

以胱氨酸钠和油酰氯为原料,通过一步反应合成了一种新型阴离子Gemini表面活性剂二油酰胺基胱氨酸钠(Sodium dioleoylamino cystine,SDOLC),利用Texas-500C型界面张力仪和MCR301流变仪研究了Gemini型表面活性剂/HPAM/碱三元复合体系降低油水界面张力性能和黏弹性能,在均质和非均质岩心中评价了体系的驱油效果。结果表明,HPAM的加入不影响Gemini表面活性剂和碱复合溶液与原油界面张力最低值,但可以有效增加体系的黏度。综合考虑界面张力和黏弹性能,选择黏度44mPa·s且与大庆原油界面张力最低值2.4×10-2 mN/m的含质量分数为0.18%HPAM、0.1%SDOLC、0.15%NaOH和0.06%HEDP·Na4体系作为Gemini型表面活性剂三元复合驱油体系。注入0.6PV该体系在均质岩心中水驱基础上可提高采收率26.11%,在非均质岩心中水驱基础上可提高采收率22.25%。     

实用铸造铝合金标准金属型抗拉试样

指出了铸造铝合金国家标准金属型抗拉试样在实际生产过程中存在的问题。介绍了一种新的实用标准金属型抗拉试样。采用这种金属型生产出来试样,合格率从50%提高到90%,而且力学性能超过国标要求。     

基于人工免疫算法的增量式用户兴趣挖掘

了解用户兴趣是为用户提供个性化服务的关键.用户兴趣有短期兴趣和长期兴趣之分,且具有不稳定性.受人工免疫系统的启发,巧妙地将免疫应答过程应用于用户兴趣挖掘.首先将概率与时间相结合,提出“概念时序动态”的概念,以更好地刻画用户在一段时间内对同一兴趣的关注程度;然后基于人工免疫原理,建立抽取兴趣标签的分类器来提取用户兴趣标签;最后针对增量式学习,建立兴趣标签的“概念时序动态”,刻画出用户兴趣自首次出现以来受关注的程度,以此为依据来判断兴趣是否存在迁移及遗忘现象,并为每个兴趣标签附上权重.其主要贡献是创造性地将人工免疫原理应用于用户短期兴趣和长期兴趣的挖掘,并具有增量特性,可以很好地体现用户兴趣迁移特征,是一种自然完整的用户兴趣模型.实验结果表明,该学习模型能够很好地发现用户关注的领域,其平均精度和召回率分别达到79.5％和74.4％,是目前最贴近用户的兴趣挖掘模型.