不同电解方法萃取SPHC钢中非金属夹杂物的研究

分别采用传统大样电解法和非水溶液电解法萃取SPHC低碳铝镇静钢铸坯中的非金属夹杂物,结合SEM和EDS分析,对比研究两种方法所提取出的夹杂物类型、成分、形貌以及尺寸等方面的差异。结果表明,采用大样电解法所萃取的夹杂物中,大部分为常见的大型硅铝酸盐系夹杂(尺寸大于100μm),呈球状或不规则块状,且部分球状夹杂物形貌有破损;而采用非水溶液电解法所萃取的夹杂物尺寸则相对较小,细小的非稳定夹杂物如Cr_2O_3-NiO、CaO-Al_2O_3-SiO_2-P_2O_5等,均可被无损伤地提取出来。     

一种利用微波炉加热快速提取细菌DNA用于PCR扩增的方法

利用微波加热原理,探索一种快速、简单、高效提取细菌DNA用于常规PCR快速检测的方法。在微波炉额定功率800 W条件下分别对大肠杆菌、金黄色葡萄球菌、单增李斯特氏菌、副溶血弧菌、沙门氏菌以及志贺氏菌6种常见食源性病原菌进行微波处理,离心取上清,获取细菌DNA,将样本DNA进行PCR扩增及琼脂糖凝胶电泳进行验证。并进一步采用微波加热方法针对6种病原菌最低检出浓度和混合提取6种病原菌DNA的PCR检测进行分析。6种病原菌在微波炉中加热40-130 s的上清DNA样本均能用于常规PCR扩增。针对检出浓度的分析表明,副溶血弧菌的最低检出浓度为103 cfu/ml,金黄色葡萄球菌为104 cfu/ml,肠出血性大肠杆菌为105 cfu/ml,肠炎沙门氏菌和福氏志贺氏菌的最低检出浓度为106 cfu/ml,针对单核细胞增生李斯特氏杆菌的的最低检出浓度为107 cfu/ml。进行6种混合菌微波共提取时,其中5种病原菌的特异性基因都能扩出,并且条带很亮。该微波提取方法具有快速,简单,高效的特点,能满足大部分食源性病原菌的常规PCR检测需求,大大节约了时间和成本,具有广泛的适用性,为细菌快速分子检测提供了简便手段。     

基于三维激光扫描的岩体结构面信息提取

以地下矿山工程中的岩体结构面信息为研究对象,应用三维激光扫描技术与地质构造分析相结合的研究手段,将岩体结构面信息提取和三维激光扫描技术进行系统集成.利用Z+Flasercontrol点云数据处理程序和Geomagic Studio逆向工程软件对围岩点云信息进行预处理.基于Java语言开发了由点云数据获取结构面信息的点云数据处理系统,并应用Dips地质构造分析软件分析结果,结合人工测量数据验证此系统的准确性与可行性.研究结果表明,和传统方法相比,该方法具有快速、自动、高精度和远距离测量的优点.     

砂轮磨削过载判据及其快速诊断

基于对砂轮磨削过程中声发射信号的采集,研究了2种砂轮磨削过载判据的特征量提取方法,并提出了评价砂轮磨削过载判据的主要指标即灵敏度、稳定性和算法效率.通过选取合理的采样率与处理间隔,分析比较了2种信号处理方法对砂轮与工件过载的识别效果.结果表明,所提出的信噪特征比方法提取的特征量具有稳定性好、灵敏度和算法效率高的特点,且可以对过载点实现预判,可作为优先选择的磨削过载判据.     

异丙醇-硫酸铵-PAN双水相萃取光度法测定镍(Ⅱ)

研究了异丙醇水溶液与(NH4)2SO4的双水相体系下,螯合剂PAN(1-(2-吡啶偶氮)-2-萘酚)与Ni 2+以及吐温80形成的缔合物在两相间的分配行为.结果表明,该缔合物的最大吸收波长为562nm,与PAN和异丙醇水溶液的混合液相比,最大吸收发生了97nm红移.应用该缔合物体系分离测定镍时,其线性范围为0.10~0.60mg/L,线性相关系数为0.999 2,表观摩尔吸光系数为1.7×105 L·mol-1·cm-1.利用该方法萃取测定Ni(Ⅱ)时,干扰离子铅(Ⅱ)、锌(Ⅱ)、铝(Ⅲ)、锰(Ⅱ)、钼(Ⅶ)、Fe(Ⅲ)、铬(Ⅶ)不被萃取,实现Ni(Ⅱ)与上述干扰离子的分离.     

枇杷枝条修剪机器人的视觉识别和框架提取

通过对枇杷枝条特征图像的分析,提出了一种枇杷枝条图像识别和框架提取的方法.该方法首先通过对亮度进行转换,找到通用的分割阈值;然后将分割图像和转换的二值图像进行叠加,获取初始枇杷枝条特征图像;再利用枇杷枝条的连枝特征进行第二次特征图像的提取和噪音的消除;之后通过枝条边界轮廓和非合理间断部分的补偿处理,完成枇杷枝条框架的提取,获得机器人修剪所需的枇杷枝条直径和中心点坐标.文中还通过实例对该方法的准确性进行了验证,枇杷枝条图像正确识别率达91.2%.     

功劳木中总生物碱固-液萃取动力学研究

研究功劳木药材中总生物碱的固-液萃取动力学特征,为总生物碱的萃取条件选择和优化提供依据。基于Fick第一扩散定律,以萃取体系溶液中总生物碱浓度为目标函数,建立功劳木中总生物碱的固-液萃取动力学方程,探讨药材原料粒度、液固比、萃取温度及时间等因素对总生物碱萃取的影响。实验结果表明,所建立的动力学方程完全能够描述功劳木中总生物碱的固-液萃取过程,减少原料粒度、提高萃取温度有利于功劳木中总生物碱的萃取,在5~20 m L/g范围内,液固比总生物碱的萃取影响不大。研究结果对功劳木中总生物碱的工业萃取条件选择具有指导作用。     

小茴香中挥发性成分的超声雾化-固相萃取研究

利用超声雾化-固相萃取法萃取,气相色谱法和气相色谱-质谱法测定了小茴香中的挥发油.采用正十四烷作为洗脱溶剂,体积为50μL、吹扫气流速为200 m L/min,吹扫时间为5 min.利用优化后的方法测定了小茴香中挥发性成分的种类和含量,与水蒸馏提取法所得结果相似.测定样品溶液中挥发性成分的回收率为65.8%~102.0%,相对标准偏差小于8.0%.     

基于卡通纹理分解和NSCT的卫星云图边缘提取

为方便提取云图的缓变边缘,提出了基于卡通纹理分解和无下采样轮廓波变换(NSCT)的卫星云图边缘特征提取算法。首先使用基于张量扩散的卡通纹理分解对卫星云图进行预处理,减小云图中噪声和纹理的影响,将云的缓变边缘转化为阶跃边缘;然后依据NSCT域中高频系数的正负关系和相关性进行边缘特征提取。通过实验,将文中算法分别与基于投影卡通纹理分解的预处理算法、小波多尺度积、NSCT模极大值和NSCT多尺度积等边缘特征提取算法进行比较。结果表明,本算法可更准确地提取云的边缘,且受噪声和纹理的影响小,边缘的连续性更好,为准确地进行云分类提供了保障。     

基于生成型深信度网络的回归算法鲁棒性分析

目前,深度学习在分类问题中取得了很多很好的效果,并开始在部分回归任务得到应用。然而,绝大部分研究重点都集中在相对其他回归算法的预报精度上,而忽视了有实际应用需求的回归算法预报鲁棒性问题。首先基于受限的玻尔兹曼机建立了一个具有3个隐含层的生成型深信度网络多步预测模型;然后,建立了基于单隐含层神经网络、三个隐含层的神经网络以及单核支持向量的典型多步预测模型,并利用4组宁夏地区不同季节的风速数据进行回归算法的稳定性对比实验。实验结果显示,基于受限玻尔兹曼机建立的具有三个隐含层的深信度网络模型的多步预报误差的均值和方差都是最小的。因此,基于生成型深信度网络的回归模型不仅预报精度高,而且此预报算法的鲁棒性也比较好;相对其他三种典型回归算法来说,可以更好地满足风电场风速预报问题的实际工程应用需求。