基于垂直管道内重油-水两相流动型态的持水率和压降预测模型

针对重油井筒举升流动规律认识不清的问题，本文采用高黏（584.24 cp，1.889 g/cm3）重油作为研究对象，研究重油-水在上升管中的流动特性，得到了五种重油-水两相流动型态。结果表明与轻油-水流动不同，重油-水流动过程中未发生相转化，该现象与表面能方程的预测结果相似。通过持水率测量得到重油-水两相的滑移效应随油水混合流速降低或持水率增加而变得更加明显，基于漂移流模型和动量守恒方程推导得到五种流态下重油-水两相流的持水率预测模型，相对误差率在20%以内。总压降梯度在低持水率时以重力压力梯度为主，高混合流速和高持水率时以摩擦压力梯度为主。采用基于Bannwart模型建立的重油-水中心环状流压降预测模型，误差率在30%以内，为进一步提高重油井筒举升流动参数的预测精度提供了理论基础。     

不同空间插值方法对某灌区地下水氮浓度分析结果的影响

为了验证并推荐合理、可靠的地下水氮浓度数据空间插值方法,本文基于ArcGIS的地统计向导中的各种空间插值方法对中国东北某灌区地下水三氮浓度数据进行空间插值,分析不同插值方法在地下水氮浓度分析中的可行性和优、缺点.结果显示当地下水氮浓度测量数据较好地符合正态分布规律时,各种空间插值方法的预测精度均较高;当数据空间变异性较大、不够符合正态分布规律时,经验贝叶斯克里金法可以得到精度更高的插值结果.     

基于多时相高分一号影像的土壤湿度反演

近年来使用国产光学遥感数据反演土壤湿度已成为业内研究热点,其中利用高分一号(GF-1)影像反演土壤湿度是一种潜在的新兴手段,但应用中模型参数需要根据地域调节.为提高GF-1反演土壤湿度的准确度,将豹澥试验区2019年12月至2020年6月的GF-1多光谱宽幅覆盖(WFV)影像和地面观测站点实测数据作为数据源,以垂直干旱指数(PDI)、基于归一化植被指数(NDVI)的修正型垂直干旱指数(MPDIN)、基于两波段增强型植被指数(EVI2)的修正型垂直干旱指数(MPDIE)以及植被调整垂直干旱指数(VAPDI)这四种干旱指数为基准建立土壤湿度反演模型并进行精度评估.实验结果表明:在无植被区域,四种模型的反演结果大致相同,决定系数均在0.7350左右、平均相对误差均在4.50％左右、均方根误差均在1.10％左右,具有较高的精度;在有植被区域,VAPDI的反演效果最优,MPDIN与MPDIE次之,PDI效果不佳.与PDI相比,VAPDI由于考虑了混合像元的影响,不仅适用于稀疏植被区域,也适用于密集植被区域,应用范围更广;与基于两种不同植被指数的MPDI相比,VAPDI由于克服了植被覆盖度和植被像元反射率等因素的影响,基于该指数的土壤湿度估计值与实测值的决定系数达到0.7277以上,具有较高的反演能力.因此,针对豹澥试验区的实际情况,VAPDI指数具有精确反演土壤湿度的潜力.     

基于改进烟花算法的以太网通信链路调度方法

针对工业以太网通信链路调度延时大及效率较低的问题, 提出一种基于改进烟花算法的实时周期消息任务调度(CVFWA)方法. 以降低网络传输时延为目标, 首先, 将传统烟花算法的连续解空间映射到实时周期序列调度问题的离散解空间； 其次, 为增加种群的多样性, 在高斯变异过程中引入变异系数； 最后, 采用基于中位数锦标赛的选择策略代替欧氏距离选择策略. 仿真结果表明, 该方法能使实时周期消息序列在最短时间内完成队列调度, 有效降低了网络时延, 提高了全局搜索效率.     

纳米Li1.05Ni0.05Mn1.90O4正极材料的合成及电化学性能

采用液相无焰燃烧法在500℃反应1 h,然后在600℃二次焙烧3、6、9 h和12 h制备了尖晶石型Li_1.05Ni_0.05Mn_1.90O₄正极材料.结果表明,不同二次焙烧时间制备的Li-Ni复合共掺材料没有改变LiMn₂O₄的尖晶石结构,随着焙烧时间的增加,颗粒尺寸增大,结晶性提高.二次焙烧时间为9 h的Li_1.05Ni_0.05Mn_1.90O₄样品的颗粒尺寸约为70～100 nm,具有优异的电化学性能,在1 C(1 C=148 mA·h·g^-1)倍率,初始放电比容量为94.8 mA·h·g^-1,400次循环后展现出72.15%的容量保持率;在5 C下初始放电比容量可达到89.7 mA·h·g^-1,800次循环后,仍能维持70.79%的容量保持率.并且具有较小的电荷转移电阻和较低的表观活化能.Li-Ni复...     

以松木和枇杷为模板低温烧结制备木材陶瓷

以松木和枇杷为模板,炭化后浸渍聚碳硅烷(PCS溶液),在低温下烧结制备出木材陶瓷,并分析了PCS浓度对其烧结制品重量、线收缩率、体积密度和微观形貌的影响。结果表明采用松木和枇杷为模板,浸渍PCS有机溶液,能够在1000℃低温下烧结出具有原始生物形貌的木材陶瓷。     

面向初等数学的知识点关系提取研究

随着互联网技术的发展,在线教育已经改变了学生的学习方式.但由于缺乏完整的知识体系,在线教育存在着智能化程度低和"信息迷航"的问题.因此,构建知识体系成为在线教育平台的核心技术.知识点间的关系提取是知识体系构建的主要任务之一,目前比较高效的关系提取算法主要是监督式的.但是这类方法受限于文本质量低、语料稀缺、标签数据难获取、特征工程效率低、难以提取有向关系等挑战.为此,基于百科语料和远程监督思想,研究了知识点间的关系提取算法.提出了基于关系表示的注意力机制,该方法能够提取知识点间的有向关系信息.结合了GCN和LSTM的优势,提出了GCLSTM,该模型更好地提取了句子中的多点信息.基于Transformer架构和关系表示的注意力机制,提出了适用于有向关系提取的BTRE模型,降低了模型的复杂度.设计并实现了知识点关系提取系统.通过设计3组对比实验,验证了模型的性能和效率.     

基于FP-growth算法的高寒草地退化因素关联度分析

为探讨多因素组合作用下青海省高寒草地退化的情况,量化并挖掘多因素集与青海省草地退化之间的关联关系,文中以高寒草地为研究对象,通过收集2005—2014年青海省气象数据、社会经济等各方面的数据并进行分级,以草地NDVI指数为退化评价指标,采用FP-growth算法来分析高寒草地植被覆盖退化与影响因子之间的关联性,经过置信度筛选得到以下结果:影响青海省高寒草地退化的影响因素集为[G4,Q1,J2],即当GDP均值在较高水平(157.8亿元～191.76亿元)、气温均值在较低水平(-15.77～-8.94℃)以及降水均值在较低水平(385.18～1 570.80 mm)的同时发生条件下,草地盖度较低,草地容易产生退化的情况。该结果具有较高的置信度,验证了FP-growth算法在草地退化多因素组合研究中的可行性。