基于介电常数沥青路面均匀性评价研究

现有沥青路面均匀性评价方法由于工作量原因局限于小范围检测评价,无法进行长距离大面积的评价。通过分析沥青路面离析现象的存在位置与频率,结合三维探地雷达与无核密度仪检测工作效率,提出两者最佳检测区间长度。根据三维探地雷达与无核密度仪检测原理提出检测控制因素。通过实地检测获得新建沥青路面介电常数与空隙率数据,采用多层前向反馈神经网络构建沥青路面介电常数与空隙率的关系,确定沥青路面介电常数离析阈值;进而实现通过介电常数进行长距离大面积的沥青路面均匀性评价工作。     

油田采出水电渗析脱盐预处理的超滤实验

采用截留相对分子质量为10×104的聚偏氟乙烯超滤膜组件,对大庆油田采出水电渗析脱盐进行预处理.实验结果表明,超滤适宜的膜面流速是3.0～3.5 m/s,跨膜压差0.30～0.35 MPa,工作温度35～40℃.超滤能降低浊度达95%,对油及悬浮物的去除率超过90%.超滤能满足电渗析预处理的要求.     

火山岩样品的预处理及其对K-Ar年龄值的矫正

K-Ar和Ar-Ar法是中、新生代火山岩最有效的测年方法之一,合适的粒度和有效的预处理程序对于提高年龄资料的质量至关重要。样品粒度选用60～80目粒级（0.28～0.18mm）既能保证样品的均匀性,又可以有效去除大气氩的污染。新鲜火山岩需要用稀硝酸浸泡,以去除可能的碳酸盐的影响;轻微蚀变的火山岩则须用6%氢氟酸浸泡5 min,对年龄值的矫正可达20%。用电磁选的方法可以在很大程度上剔除捕虏晶的影响,对年龄值的矫正可达5%～10%。     

高速滑坡活动强度预测的一种新方法探讨

考虑滑坡过程中速度和变形的不均匀性、变形能的改变以及能量的损耗,提出了预测高速滑坡活动强度的一种新方法。利用该方法可以预测高速滑坡的滑动速度和灾害范围。     

扬子鳄胚胎脊髓胸段的组织发生

用尼氏染色及Ｈａｇｇｑｖｉｓｔ染色法观察了２４例孵育３～６２天的扬子鳄胚胎的脊髓胸段组织发生过程。孵育第３天,脊髓横断面近圆形,中央管呈长椭圆形。第６天脊髓呈卵圆形,中央管呈窄而长的梭形,套层明显。第１２天,脊髓灰质的腹角明显,脊髓外周出现一薄层白质。第１８～３０天中,灰质腹角进一步扩大,背角逐渐形成。两侧背角不断向正中靠拢并合并,中央管缩小呈圆形。白质明显增厚并形成背索、侧索和腹索。第３０～６２     

砂岩透镜体成藏门限物理模拟实验

利用核磁共振成像技术进行物理模拟实验,能够得到透镜体成藏过程和含油气性的直观、清晰、定量的信息。同一温度、压力、围岩含油饱和度条件下的核磁共振物理模拟实验显示,砂体含油性有随砂体物性增加而变好的趋势,存在一个聚烃门限。当渗透率太低时,围岩中的油不能进入岩心中。同一温度、压力、同一物性的岩心的实验显示,围岩含油气性也是影响岩心含油的重要因素;而且也存在一个临界的围岩含油饱和度下限值即围岩供烃门限,小于这个临界值岩心中无油气的聚集。     

水库调度中的风险分析及决策方法

针对水库调度的风险问题,探讨了定性风险分析方法和定量风险分析方法,着重探讨了定量风险分析方法中的概率与数理统计分析法、模拟分析法、马尔柯夫过程分析法和模糊数学分析法。引入了不同的风险决策方法,并结合实例进行了分析计算。     

微纳米塑料在典型日用塑料制品使用过程中的释放规律及机制

塑料制品由于低廉和便利性,在生活中被广泛的应用.然而,塑料制品在日常使用过程中会产生并释放微纳米塑料(MNPs),可通过呼吸、无意摄入等方式进入人体,带来潜在的健康风险.因此,明确塑料制品在使用过程中MNPs的释放情况具有重要的现实意义.本文详细总结了“食品包装及容器”“母婴用品”“医疗及防护用品”“衣服与织物”以及“其他日用品”等5类典型日用塑料制品在各自主要使用场景下MNPs的释放情况.其中,“食品包装及容器”类塑料制品的研究最丰富,主要释放出聚丙烯材质的、颗粒状的MNPs,且约70%的MNPs粒径分布在0～100μm.进一步归纳了塑料制品在机械破碎、热降解和其他作用下(光/生物降解)的释放机制.其中,机械应力(如磨损、搅拌、洗涤等)导致塑料制品发生的机械破碎,以及温度的变化(高温或冷冻)是引发塑料制品释放MNPs的主要机制.此外,深入分析了影响塑料降解和释放的关键因素,发现机械应力强度的增强、温度的升高和降低、光照(紫外光)时间的延长、微波时间和强度的增加、使用时长和次数的增多以及接触物质的成分等均会促进MNPs的释放;同时,塑料的种类和结构也是影响MNPs释放的重要原因之一.随...     

差分法解递推数列问题

给出了一种用差分方程求递推数列的通项公式和前ｎ项和的公式的方法。     

油气物联网高效能耗算法研究

针对油气物联网中无效能量消耗和网络寿命短等问题,提出了一种新的数据筛选和融合算法。该算法通过分析数据与正常数据的偏离程度自适应地判断数据的异常程度,对数据进行簇内筛选和簇间融合,避免了网络信息的冗余以及能量的过度消耗。实验结果表明,与传统方案相比,该方案能有效改善油气物联网的通信质量和能耗效率。