GIS的微观实践

地理信息科学的理论与方法为人们认识和分析具有复杂巨系统特征的宏观地学环境提供了强有力的支撑,而GIS的生命力不仅局限于此.GIS完备的空间关系理论、空间分析体系和成熟的空间表达方法与数据处理手段,同样可以借鉴来处理微观空间问题.以石油勘探采样柱中的微管道三维重建为例,研究了利用GIS理论与方法,进行数据的采集、数据的处理与组织、三维模型构建与可视化的方法.初步探讨了利用既有的GIS的理论与方法,探索微观空间特征的可行性.同时,将GIS的理论与方法从宏观领域引入微观领域还有利于将之前视为属性数据的对象,也以几何数据的形式来表现.通过用信息流的方式来模拟和表达物质流,进一步提高对微观空间对象与规律的认知.     

SpiC/SsaM蛋白质复合物的原核表达及纯化

沙门氏菌毒力岛2中spiC所编码的效应蛋白在沙门氏菌得以于宿主吞噬性细胞内的存活中起到重要作用．SpiC与位于相同操纵元的SsaM特异结合，暗示了SpiC／SsaM蛋白质复合物参与转运元的形成并调控其他效应蛋白的分泌．为了从蛋白质结构角度研究SpiC／SsaM复合物的生物学功能，原核体系中共表达了SpiC和SsaM．与SpiC形成稳定的复合物，改善了SsaM单独表达不可溶的情况．胰蛋白酶限制性酶切实验显示：相对单独存在于溶液中的SpiC，形成复合物的SpiC更加稳定．得到大量高纯度的胰蛋白酶处理后的SpiC／SsaM复合物，并进行了结晶试验，为后续结构学研究奠定了基础．     

珊瑚礁地形上胸墙波浪力大水槽试验

基于大比尺波浪水槽试验,开展了珊瑚礁地形上的波浪与斜坡堤相互作用试验。在不同水深和波浪条件下测量斜坡堤胸墙的水平力和浮托力,并与规范值进行对比。试验结果表明:胸墙的波浪力受波浪破碎后的堤前壅水、破碎波高和水流冲击的共同影响;胸墙水平力呈矩形分布,浮托力呈三角形分布;由于波浪在珊瑚岛礁上传播过程中的能量耗散,平均水平力和前趾浮托力试验结果均小于采用深水波要素计算的规范值,所提出的基于胸墙距礁缘的相对距离和礁盘上相对水深的波浪力修正系数,修正后的公式计算结果与试验值吻合较好。     

油浸式变压器微型仿生鱼全局路径规划策略

为有效检测大型变压器内部的故障位置和故障类型,通过利用微型仿生鱼对变压器内部进行视觉观测,可较直观的检查变压器内部故障。微型仿生鱼在检测过程中的路径规划是仿生鱼任务完成的关键。针对变压器内部复杂的三维空间,本文提出了基于人工势场法和蚁群算法的三维全局路径规划策略,并利用LABVIEW对变压器微型仿生鱼的三维全局路径规划结果进行了仿真分析。分析结果表明：当引入了人工势场法的相关机理,蚁群算法将不再盲目进行搜索,而是优先选取人工势场合力方向的临近栅格点,提高了算法搜索速度和全局寻优能力。基于人工势场法和蚁群算法的三维全局路径规划策略对微型仿生鱼进行了有效路径规划,具有较好的实用性,这对后续变压器微型仿生鱼样机的控制提供了重要参考。     

创新驱动经济发展相关理论文献综述

经济的增长通常与科技进步联系在一起,并且大量的实证经验也证实了这种关系。在国际竞争日趋激烈的市场环境中,各国逐渐重视创新和科技进步的地位。然而,生产率的提高也可能是交易管理方式创新的结果,这些创新(即贸易创新)既降低了交易成本,又利用了国际劳动分工增加收益。贸易创新只是部分地包含在研发数据中,没有引起学术界太多的关注。为此通过文献综述的方式,尝试从产品创新(即技术进步)和贸易创新两个角度来探究创新对于经济增长的促进作用。     

土壤中的Cr在纳米铁修复过程中的降解分离

采用动态土柱试验,研究了纳米零价铁以及去离子水作用下,多种土壤与总Cr、Cr(Ⅵ)、Cr(Ⅲ)的洗出量规律。试验表明:土壤中包含的Cr在径流作用下,其洗出质量浓度与累积量在不同的洗出阶段表现出差异化特征。洗出效应集中于V_B(流出液体积)为0~1.5L区间。土壤有机质含量较高时,增强了对总Cr的吸附效应,其洗出总Cr质量浓度上升较慢。当有机质质量分数由0.24%增至11.40%时,V_B=2L时的nZVI洗出总Cr累积量减小了0.716mg.对于有机质质量分数为0.24%~11.40%的土壤,nZVI反应体系对Cr(Ⅵ)污染的土壤都具有较好的治理效果。研究中以R_(1.5)、R_6值明确了典型区间的洗出总Cr累积量占预装总Cr总量的比例;以表观Cr(Ⅲ)吸附量等指标,对洗出过程中Cr(Ⅵ)的降解分离状态进行了量化界定,对土壤重金属治理技术具有重要的参考价值。     

基于组合广义形态滤波的大地电磁资料处理

针对矿集区大地电磁强干扰的特征,构建组合广义形态滤波器,从时间域波形上探讨组合广义形态滤波对实测大地电磁强干扰的噪声压制效果。给出基于组合广义形态滤波的大地电磁资料处理流程,在人烟稀少、基本无电磁干扰的青海柴达木盆地进行试验研究,对包含比较单一的人工广域电磁干扰源的试验点进行组合广义形态滤波处理,横向对比时间域波形和视电阻率-相位曲线的改善情况。研究结果表明:该方法可以更加精确地勾勒出大尺度强干扰的轮廓特征,视电阻率-相位曲线的整体形态更加光滑、平稳,数据质量得到明显改善;由于该算法能有效提取暂态信号中的奇异信号,且只需进行加、减和比较运算,计算速度快,这对于在矿集区开展大地电磁强干扰的压制及资料处理具有一定应用价值。     

基于门控循环单元的全断面掘进机稳定段掘进性能预测

全断面隧道掘进机（tunnel boring machine, TBM）一个正常掘进循环分为空推段、上升段和稳定段三个阶段,其中稳定掘进段为主要施工阶段,稳定段掘进性能的好坏是TBM掘进的关键。为实现TBM安全高效掘进,建立一种基于门控循环单元（gated recurrent unit,GRU）神经网络的预测模型,预测TBM稳定段掘进性能。模型以新疆某供水工程Ⅱ标段TBM施工数据为依托,5种掘进循环上升段主要参数的时间序列数据作为主要输入,围岩等级作为辅助输入来考虑岩体对掘进性能的影响,输出为稳定段的总推进力和刀盘扭矩,为稳定段TBM性能预判提供参考。为显示预测效果,对比传统循环神经网络（recurrent neural network,RNN）预测模型,并分析不同长度时间序列输入对模型预测精度的影响。结果表明：GRU模型预测拟合优度均在0.9以上,平均绝对百分比误差均小于12.25%,同时能够适用不同长度时序输入。由此可见,所建模型具有较高预测精度,泛化能力较好,能够辅助预判掘进机稳定段性能。     

基于误差修正的短期光伏功率预测

随着太阳能使用率的不断提高,太阳能资源的易变性使电网管理出现了困难。为了提高太阳能发电功率的预测精度,在安全稳定运行中保障工业电力系统的正常使用,提出一种结合改进的自适应噪声互补集成经验模态分解(improved complementary ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, ICEEMEDAN)与差分自回归移动平均(autoregressive integrated moving average, ARIMA)的长短期记忆(long-term and short-term memory, LSTM)神经网络模型,使用该复合模型对光伏发电功率进行预测,通过对影响光伏功率的不同变量进行评估,获取特征重要性并作为模型的输入,在时间尺度上利用改进后的LSTM模型进行建模,以R²等相关指标评判模型性能的优劣,从而实现完整的光伏功率预测。实验采用澳大利亚光伏数据集群(DKASC)中一光伏电站2016年实测数据进行验证,两组实验中修正预测模型较单一LSTM神经网络光伏功率预测模型的精确度分别提高...     

微型顶管保护文物建筑地坪的新型技术研究

文章研究了城市更新项目中,在文物保护建筑下方利用微型顶管掘进挖土,以此来保护地坪的新技术;研究了微型顶管的工作流程与机械设备;给出了城市更新项目中基于土体硬化技术的保护文保建筑地坪方案的技术可行性;对比了某型硬化剂和水泥在土体加固中的差异,体现了其低碳环保的材料优势;给出了平移文物保护建筑时,运用微型顶管形成管棚来保护...