鄂尔多斯盆地大牛地气田山1段沉积微相研究

通过钻井岩心观察,剖面结构及岩性组合特征分析,对大牛地气田山西组山1段沉积体系进行系统研究,认为山1段为辫状河三角洲沉积体系,并进一步识别出分流河道、分流间洼地、泛滥平原等微相。     

一种保密通信系统混沌信号产生器的设计及仿真

提出了一种发送端与接收端混沌信号产生器“不对称”的保密通信方案．基于误差反馈同步原理,发送端与接收端各自设计带有不同特定辅助网络的混沌信号产生器;接收端获取了发送端混沌系统的参数、特定辅助网络的结构和传送信号的构成情况,才可以重构混沌系统并设计相应的辅助网络,从收到的信息中提取用于加密的混沌信号,解调出信息．仿真结果表明,发送端与接收端特定辅助网络的设计加强了保密通信系统的保密性,且系统具有较好的噪声鲁棒性。     

华龙一号燃料组件错装载事故计算分析王昆鹏,

本文基于华龙一号的堆芯设计参数,采用SCIENCE V2程序进行了堆芯装载方案的建模,同时计算分析了富集度相同的燃料组件、富集度不同的燃料组件两种类型共计20个燃料错装载的方案。计算结果表明,华龙一号堆芯燃料管理设计的各种错装载方案中,大多数在做启动物理试验的堆芯功率分布测量时能被发现,重新检查装料方案并更正,即可排除事故;未被发现的错装载方案中,绝大多数的F_ΔH仍满足设计限值,不影响核电厂的运行安全;仅有个别的错装载方案,未被发现且F_ΔH超过设计限值,但在正常运行工况下,满足相应的安全限制准则,且安全裕量较大。     

氧化石墨烯对水溶液中中性红的吸附行为

研究了氧化石墨烯(GO)对水溶液中染料中性红的吸附性能.考察了GO浓度、吸附时间等因素对吸附效果的影响,探究了动力学及热力学吸附规律.结果表明,GO对中性红具有显著、快速的去除能力,最大饱和吸附量可达到约900 mg/g,该吸附过程可用准二级吸附速率方程进行描述.不同温度下的热力学参数研究表明GO对中性红的吸附过程符合Langmuir等温吸附方程式,是一个自发、放热、熵增的过程.     

竹浆黑液接枝磺化产物的超滤分级及减水分散性能

采用超滤将竹浆黑液接枝磺化产物(GCL1-JB)分成4个不同分子量范围的级分,采用凝胶渗透色谱进行分子量表征,研究了不同分子量的级分对水泥净浆和砂浆性能的影响.结果表明:高分子量级分对水泥净浆和砂浆的减水分散性能优于低分子量级分;高分子量级分(大于50000)掺量为0.5%时,水灰比为0.29的水泥净浆流动度达287mm,120min经时流动度损失为7%,砂浆的3天、7天和28天抗压强度比分别为159.4%、193.4%和143.8%;中等分子量级分具有很强的引气性和缓凝作用,可改善新拌砂浆的工作性,但是硬化砂浆后期的抗压强度较低;中分子量级分(10000～50000)掺量为0.5%时,水泥净浆的初凝时间延长140 min,终凝时间延长297 min,28天砂浆抗压强度比达99.8%.     

试论拉康的主体建构理论及对霍米巴巴的影响

在拉康的精神分析理论中自我建构理论是最根本也是非常重要的理论,是以他的镜像阶段理论、象征界理论、语言结构理论和欲望理论等组成的。拉康的关于自我建构的理论对后殖民批评家霍米巴巴产生了非常重要的影响。     

功能化多壁碳纳米管对NHFB细胞的毒性研究

以人的正常上皮成纤维细胞(normal human fibroblasts,NHFB)为模型,应用WST-1方法对本课题组前期合成的功能化多壁碳纳米管(functionalized multi-walled carbonnanotubes,f-MWNTs)库进行细胞毒性筛选;选取细胞毒性差异较大的几种f-WNTs,研究细胞对其摄入情况及其对细胞增殖和活性氧(reactive oxygen species,ROS)产生的影响规律。结果表明:经过不同表面修饰的多壁碳纳米管具有不同的细胞毒性;f-MWNTs能够进入细胞,且其对细胞增殖及ROS的产生均呈显著的剂量依赖关系。     

基于粗糙模糊集的Web用户事务聚类算法

提出一种基于粗糙模糊集的层次聚类算法。在该算法中,通过事务间的相似性关系生成用户事务模糊矩阵,运用基于模糊矩阵的粗糙上近似提取初始类,使用约束相似性的上近似概念形成后续类,其中的一个相对的相似性条件被用作合并准则。该算法可以帮助Web挖掘者描述潜在的新的Web用户组特性。     

网上购物流程的CCS描述

随着互联网技术的发展和应用领域的扩大,电子商务得以蓬勃地发展,网络购物已成为一种重要的购物方式.随之,网络购物的安全性问题也受到人们的广泛关注.文章用CCS对目前国内并存的几种网上购物系统模式进行了形式化的描述,并就基本安全性质进行了验证,分析了这几种模式的优缺点.     

A BP neural network based information fusion method for urban traffic speed estimation

Obtaining comprehensive and accurate information is very important in intelligent traffic system (ITS). In ITS, the GPS floating car system is an very important approach for traffic data acquisition. However, in this system, the GPS blind areas caused by tall buildings and tunnels could affect the acquisition of traffic information and depress the system performance. Aiming at this problem, we developed a novel method employing a back propagation (BP) neural network to estimate the traffic speed in the GPS blind areas. When the speed of one road section is lost, we can use the speed of its related road sections to estimate its speed. The complete historical data of these road sections are used to train the neural network, using Levenberg-Marquardt learning algorithm. Then, the current speed of the related roads is used by the trained neural network to get the speed of the road section without GPS signal. We compare the speed of the road section estimated by our method with the real speed of this road section, and the experimental results show that the speed of this road section estimated by our method is better.