茉莉酸甲酯对杂交鹅掌楸体胚发育的影响

【目的】探讨作为植物生长调节剂的茉莉酸甲酯(Me JA)对杂交鹅掌楸体胚发育的影响,为进一步提高杂交鹅掌楸体胚发生效率奠定基础。【方法】在已建立的杂交鹅掌楸未成熟胚体细胞发生体系的基础上,选用杂交鹅掌楸3种基因型C138、233012、253010为材料,分别添加5种浓度的茉莉酸甲酯,测定杂交鹅掌楸在添加不同浓度茉莉酸甲酯条件下的体胚发生率、成熟率、畸形胚发生率,以及再生植株率。【结果】在体胚诱导培养基中添加不同浓度的Me JA可以显著影响杂交鹅掌楸体胚发生效率,且随着Me JA浓度的增加,体胚发生率和成熟率逐渐升高,畸形胚发生率逐渐降低,而当Me JA浓度超过一定值后,体胚发生率和成熟率呈现下降趋势,畸形胚发生率也逐渐升高。杂交鹅掌楸3种基因型体胚发生率和成熟率从高到低的次序为233012、C138、253010。脱落酸(ABA)能够增强Me JA的上述效应。在体胚苗的生长阶段,浓度逐渐升高的Me JA限制了根的生长,但ABA不能改变该效应。【结论】添加1μmol/L Me JA和2 mg/L ABA时杂交鹅掌楸体胚诱导效果最佳,此时体胚发生率和体胚成熟率相对较高,体胚畸形率最低。     

降低三甘醇发泡次数和损耗量的研究和探索

渤海某油气田担负着往某天然气管网外输合格天然气干气的重任。随着处理气量的增加，三甘醇发泡次数频繁、损耗量突增，远高于设计要求的13.4L/106Sm3(TEG/GAS)。平台通过对天然气脱水装置运行动态进行分析，查找三甘醇损耗量偏高的原因，从而采取针对性措施，降低三甘醇消耗量，延长三甘醇的加注周期，降低装置的运行成本。本文着重阐述了三甘醇系统运行中出现的三甘醇发泡、三甘醇损失等问题，透过问题分析原因，提出了调整闪蒸罐液位设定值、优化手动排液频率、完善操作规程、优化活性炭滤器更换标准、合理控制汽提气量和再沸器温度等解决措施，为其他气田和终端的三甘醇脱水设备使用提供了可借鉴的维护管理经验。     

某油田生产系统结垢问题分析和治理

渤海某油田生产水系统实际运行温度与ODP设计温度存在较大偏差，原设计使用防垢剂无法满足现场实际生产需要，给生产系统的工艺管线、设备、阀门等安全正产带来严重影响。平台对生产系统装置运行动态进行分析，研究地热水、生产水水质结垢机理，得出水源水质、压力、温度等是影响结垢的重要因素，积极采取对应的解决措施，彻底解决流程中目前存在的结垢问题。为其他生产系统防垢除垢提供了可借鉴的维护管理经验。     

FT-IR和HPLC对不同产地大黄药材的鉴别分析

目的 采用傅里叶变换红外光谱（FT-IR）和高效液相色谱（HPLC）方法对37批不同品种和产地的大黄药材进行分析。方法 分别采用FT-IR和HPLC测量37批大黄药材的红外光谱和液相指纹图谱,并对结果进行聚类分析。从每一产地中选择一批药材,分析红外原始光谱,并对原始光谱进行二阶导数处理,根据所得二阶导数光谱对各产地大黄进行分析;同时对HPLC指纹图谱进行相似度分析。结果 FT-IR和HPLC两种方法聚类分析结果基本一致。通过分析不同产地的大黄药材原始红外光谱特征峰能够区分各产地大黄品种,但无法区分其产地,而二阶导数特征峰有明显的位置、形态和强度上的差异,能够将不同产地大黄药材鉴别出来。HPLC指纹图谱相似度分析无法将其产地进行区分。结论 与HPLC指纹图谱相比,FT-IR能够更加全面的反映大黄药材的化学成分,并对其品种和产地进行区分。     

某些次线性算子和交换子在非齐型空间上的Herz空间中的有界性

引入了非齐型空间上的Herz空间,并且证明了某些次线性算子及由Calderon-Zygmund算子和RBMO(μ)函数生成的交换子在这些空间中的有界性.     

一类多线性振荡奇异积分算子的有界性

考虑了一类多线性振荡奇异积分算子并获得了其在一维Lebesgue空间Lp(R)(1＜p＜∞)的有界性.并通过迭代方法,将这种有界性推广到高维的Lebesgue空间Lp(Rn)(1＜p＜∞)上.     

数控设备维护与检修

伴随着时代的发展,科技的进步。大批现代化数控设备在生产中的出现。标志着我国工业复兴时代的来临。使用这些设备的人才已有专门的培训学校培养。而保证这些设备正常运转的故障维修的人才却是市场的空缺,于是社会的需求,对技工学校提出的一项新要求。培养数控设备维护和检修方面的人员。     

如何从平时教学与管理入手提高技能成绩

文章论述了如何从平时教学与管理入手提高技能成绩,也就是怎样向平时要成绩重点从软硬件的建设和教师在平时的教学中的方式方法上加以论证,体现了教学的实质。     

K-均值算法聚类分析及其在人力资源管理中的应用

本文提出了一种改进的K-均值聚类算法,在基本K-均值算法的基础上运用基于密度选择初始中心点并且通过学习特征权值改进聚类效果,克服了基本K-均值算法初始中心点难以确定、聚类结果不稳定的缺点;然后建立了一种基于改进的K-均值算法的人事管理系统聚类分析模型,本模型采用SQL Server2000数据库实现并成功运用于国内一家知名软件企业的人力资源管理系统中,为该企业选聘人才和用好人才提供了有益的参考。