番茄灰霉病拮抗细菌 R26抗菌物质产生条件的研究

拮抗细菌R26菌株的代谢产物对番茄灰霉病菌等多种植物病原真菌有较好的抑制作用。本试验研究结果表明，在含麦芽糖20g，牛肉浸膏8g，酵母浸膏5g的1000mL液体培养基中，最有利于其抗菌物质的产生；当温度为32℃，pH值为7，在250mL三角瓶中装20mL液体培养基，接种量为30％(v／v)时，R26菌株产生的抗菌物质抑菌活性最高。培养液中抗菌物质活性随着培养时间的延长而增加。培养36h达到最高。     

建筑施工对雾霾天气的影响及防治建议

对雾霾的组成成分、形成机理及危害进行了分析。通过对建筑工地扬尘的形成及如何防治的论述,提出了利用建筑工业化减污去霾的建议。     

西安建工渭北工业园PC厂选址及规划设计思路浅谈

结合西安建工集团渭北PC厂的规划设计及建设的经验,介绍了PC厂的厂址选择、功能区布置、生产线布置、交通物流组织等,意在由项目组织者角度为读者提供一套完整的新型建筑构件厂选址、规划设计方案等方面的项目组织经验,以及整体规划思路。     

西安建工渭北工业园PC厂生产线工艺设计及设备选型

结合西安建工集团渭北PC厂的生产线规划设计,介绍了PC厂生产线生产线概况、功能区布置、生产线工艺方案设计、设备选型等,展示了一个适合于西安当地特点的PC工业化生产线设计方案,对于引领PC行业发展提供借鉴。     

不同保鲜剂混配对锦橙采后病菌的毒性及其贮藏效果

研究了2 种保鲜剂的混配剂对柑橘采后主要病菌的毒性及对锦橙果实的贮藏保鲜效果,结果表明：混配剂333.3 g/L抑·咪乳油对青霉菌、绿霉病和炭疽病的毒力均最大,半数有效质量浓度（median effectiveconcentration,EC50）值分别为0.473 6、0.241 9 μg/mL和10.121 7 μg/mL,毒性均高于单剂500 g/L抑霉唑乳油和
250 g/L咪鲜胺乳油。混配剂333.3 g/L抑·咪乳油的共毒系数分别为273.485 4、293.900 9和207.017 2,均大于170,表现出明显的增效作用。根据保鲜效果来看,混配剂333.3 g/L抑·咪乳油在30 d时保鲜效果和500 g/L抑霉唑乳油相当,为96.15%,45 d的保鲜效果在90%以上,60 d的保鲜效果在85%以上,保鲜效果均好于对照的单剂250 g/L咪鲜胺乳油和500 g/L抑霉唑乳油。根据实验筛选到的最佳的混配剂为333.3 g/L抑·咪乳油。     

华北油田强振幅高连续地震反射多解性分析及技术对策

华北油田二连盆地具有多旋回层序、多套生储盖组合、多种类型砂岩体圈闭和多期油气成藏等特征,如何有效地提高针对砂泥岩互层的研究与预测成为开展储层预测研究的重要问题。文章论述了"强振幅、高连续"的地球物理响应特征增大了储层预测多解性,并就此问题提出了相应的技术对策。指出砂泥岩互层研究区以提高分辨率为核心,在等时地层格架约束下,结合正演模拟技术,从理论模型出发,利用拓频、分频处理与地震反演相结合的方法开展综合研究。应用实例表明技术对策在研究区取得了较好的效果,为二连盆地的井位部署、储量上交提供重要的理论依据和技术支撑。     

叠前叠后地震多属性反演在牛东潜山油气检测中的应用

冀中坳陷霸县凹陷牛东潜山构造带发现和探明的古潜山油气藏为古生界寒武系碳酸盐岩储层,其储集空间以孔洞、裂缝为主,物性横向变化较大。针对潜山及潜山内幕碳酸盐岩储层非均质性较强的难点,开展叠前弹性反演研究,采取叠前弹性阻抗反演技术、AVO属性分析技术;并结合叠后子波分解与重构技术,预测和刻画储层缝洞体系的空间分布规律,划分储层发育有利区带,准确预测裂缝发育区、油气富集区。该区实钻结果表明,牛东潜山构造带碳酸盐岩储层裂缝发育,油气显示良好,证实了碳酸盐岩储层特征预测技术的有效性。     

西安建工渭北工业园PC厂生产线流水节拍设计计算

结合西安建工集团渭北PC厂的生产线设计,介绍了PC厂生产线的节拍计算等,摸索出一套成熟的PC生产线节拍控制办法。     

束鹿凹陷泥灰岩致密油气藏储层预测技术研究与应用

束鹿凹陷泥灰岩致密油气藏剩余资源丰富,是华北油田重要的勘探领域之一。储层基质孔喉小、连通性差且非均质性强,裂缝发育程度成为制约油气富集成藏的主控因素,精细预测泥灰岩裂缝发育区成为工作重点。通过优选拟声波模型反演、储层参数反演、应力场模拟及属性方位各向异性等技术,准确刻画了泥灰岩空间形态、泥质含量、应力应变特征及方位各向异性特征。综合评价指出了泥灰岩裂缝发育区。预测成果为束探1H井的部署及井轨迹设计提供重要依据。钻后证实预测结果准确可靠、预测方法合理可行。     

基于轻量级CNN的无人车转向控制研究

传统的无人车避障系统多采用传感器融合技术,成本较高,操作复杂。基于搭载单目视觉传感器的无人车平台,设计了一种轻量级的卷积神经网络(CNN)模型(SPSENet)作为无人车的转向控制系统,为其避障提供技术支持,同时运用随机权重图像融合算法对AirSim仿真环境下采集的图像样本进行数据增强,用于提高障碍物被树荫遮挡情况下的检测效果。SPSENet模型对Mobile NetV3的结构进行了调整,在每个深度可分离卷积和池化模块后引入通道注意力机制,并由全卷积层来连接输出层,更好地实现了对无人车从图像到转向预测的端到端控制。实验结果表明,SPSENet与经典分类网络相比,参数显著减少,性能指标有所提升,具有较好的实用性。