2017—2019 年北京地区实验动物质量抽检结果分析

摘要:目的 比对分析 2017—2019 年北京地区实验动物微生物及遗传质量监测结果,为实验动物产业发展提供参考。 方法 按照国家和地方现行实验动物检测标准,对北京地区实验动物生产单位进行抽检,并发布检测报告。按照报告数据,对此阶段小鼠、大鼠、豚鼠、地鼠、兔、犬、猴和小型猪共 8 个品种的实验动物按照品种、等级、单位等进行分类,分析质量问题,并与 2014—2016 年同期实验动物质量比对,分析变化趋势。 结果 2017—2019 年分别抽检动物 144、131 和 135 批次,检出不合格批次分别为 30、15 和 17 批。 不合格主要因素为兔、犬及猪免疫不达标(20 批) ,病原感染 20 批,未发现遗传变异。 与 2014—2016 年同期相比,未检出遗传问题相同,免疫不达标状况好转,但病原感染出现上升。 结论 通过质量分析比对,能够为实验动物产业健康发展提供数据支持。     

2021年经济景气形势监测、分析和预测

我国经济增长在遭遇前所未有的疫情冲击后进入为期一年的超常快速扩张期，并于2021年2月形成扩张高峰，此后转入经济周期收缩阶段。2020年11月至2021年7月经济运行已恢复至“正常”景气区间，但需求端的恢复弱于供给端。2021年3季度的综合警情指数明显下滑，发出“偏冷”预警信号，且4季度可能继续下行,但物价总体保持稳定。预计全年GDP增长8.1%左右（两年平均增长5.2%左右），全年CPI上涨0.9%左右。建议宏观调控应做好跨周期设计，注意处理好稳增长、防风险和节能环保的关系，提高疫情应对的精准性，适度加大稳增长力度，努力保持经济在合理区间的平稳运行。     

低渗储油层水力压裂裂缝延伸过程及成缝机理

为了评价花古6井低渗储油层的压裂效果，在该井地表建立了微震监测系统.基于微震监测结果，利用裂纹延伸路径分析方法及矩张量分析方法对压裂过程中裂缝延伸的时空过程及成缝机理进行了分析.分析结果表明:不同黏度液体注入时，裂纹的空间展布具有不同的特征，注入高黏液时储层中形成了裂缝密度较低的缝网，注入低黏液时储层中形成的缝网具有延伸路径短、分叉明显、密度高、范围大等特征，注入中黏液会在储层形成一些始于分支裂缝端部的裂纹;裂缝的破裂类型以剪切破裂为主(占比89.5%)，并且破裂类型占比不受液体黏性的影响.     

微生物废水处理产甲烷的自动控制系统

结合现代的自动控制技术和互联网技术,设计了基于微生物废水处理产甲烷的自动控制系统.选用基于Cortex A9主控芯片的Exynos4412作为控制核心,使用云架构的tomcat服务器进行数据存储,配合现场工业级执行单元与标准专用传感器,实现了微生物培养进而处理工业废水以及提高甲烷生产含量的目标.实际运行结果表明:该系统成功将废水处理至排放标准并使得生产的甲烷含量由52%提升至77%,具有较高的实用价值和应用推广价值.     

应用于精准发酵的激光CO2尾气在线检测技术研究

针对精准发酵过程特征气体实时在线监测的需求，采用可调谐半导体激光吸收光谱（TDLAS）方法对发酵尾气中CO2进行了检测技术研究，并结合精准发酵工艺特点，研发了一套激光CO₂在线监测分析系统，检测量程为0~2%，实现了全量程范围内测量误差小于0.08%，响应时间达到5.46 s。现场试验结果表明，该系统具有较高的灵敏度、稳定性与可靠性，并且使用寿命较长，适用于精准发酵过程特征气体的在线监测。     

一种资源与服务性能关系的建模方法

获取资源与服务性能的关系模型是在云环境中为服务合理分配虚拟资源的关键.然而,训练数据的规模往往显著影响这种非线性关系模型的准确率.针对现有方法不足,提出了将协同过滤推荐(CFR)和支持向量回归(SVR)相结合的服务性能动态建模方法(CSDM).该方法在服务部署与运行时同时训练两种模型,并选择二者中MAE占优的性能模型预测给定资源状态下的服务性能,从而保证预测精度.同时,CSDM引入择优阈值以降低模型训练代价.实验表明,CSDM在不同规模的训练数据上均有较高的预测准确率,且择优阈值对预测精度和建模效率具有显著影响.     

基于边界移动法的高炉炉缸侵蚀监测模型

基于预埋在高炉炉缸内热电偶反馈的温度数据,联合数值传热计算和最优化理论的梯度下降法寻找最优化的边界移动步长因子,建立了高炉炉缸侵蚀监测模型.应用建立的模型可有效求解未知边界的传热反问题.将热电偶反馈的监测数据作为输入数据,应用建立的炉缸侵蚀监测模型对其进行未知边界问题反演求解,计算得到了炉缸内衬侵蚀形貌和残厚.把已知炉缸侵蚀形貌和相应的热电偶测温数据的高炉炉缸作为校验模型样本,模型预测与样本的侵蚀形貌对比表明其相对误差平均值为3.6%,确认了炉缸侵蚀监测模型的可靠性.     

页岩气水平井重复压裂关键技术进展及启示

由于页岩气水平井初始增产措施的种种不利因素，产量达不到预期，加之目前低迷的油价背景，页岩气水平井重复压裂技术越来越受到页岩气资源开发的关注。随着压裂技术的不断发展，许多页岩气区块已经成功实施了这一技术，以提高生产率，并增加页岩气井的最终采收率。综述了页岩气水平井重复压裂优化选井的程序，并讨论了关键工艺技术和监测分析技术，最后，结合目前不同技术的研究现状，对今后页岩气水平井重复压裂技术的研究方向进行了展望，提出了结合“大数据”技术选井、套损变形井柔性修复、基于损伤力学的裂缝监测以及新型材料的压裂液和支撑剂等技术攻关的建议。中国页岩气资源潜力巨大，加速形成适合中国页岩气水平井重复压裂配套技术，会对未来中国页岩气商业开发起到促进作用。     

取水监测数据的奇异值识别与修正策略

提高水资源监测数据的真实性与完备性是国家水资源监控能力建设的重要内容.本文基于当前国家水资源监控数据的实际统计状况,提出采用小波变换模极大值的方法实现对取用水监测数据的降噪和奇异值的挖掘,并将辨识出的奇异值进行剔除处理后的监测数据序列作为粒子群-最小二乘支持向量机模型的训练样本,进而根据拟合函数对奇异值进行修正的策略.通过对重点取用水户的取用水监测数据进行实证研究结果发现,利用小波变换模极大值可较大限度地保留取用水监测数据的原始信息,并实现对其中变动幅度偏大数据的分离,可有效降噪并观测取用水监测数据的内在变化规律;同时借助相对误差可进一步挖掘监测数据中存在的奇异值,且辨识效果要好于传统统计方法;而粒子群-最小二乘支持向量机模型对取用水监测数据的样本拟合要比普通最小二乘支持向量机、曲线拟合等方法更为有效,运用该方法修正的取用水监测数据奇异值更加符合实际取用水需求的特点.     

Elucidating the diel and seasonal calling behaviour of Elachistocleis matogrosso (Anura: Microhylidae)

ABSTRACT

Acoustic monitoring provides the opportunity to study ecological processes that are difficult to assess with traditional surveys. Elachistocleis matogrosso is an anuran species, described in 2010, for which limited biological information is available. This study investigated the calling activity of the species in the north-eastern portion of the Pantanal, Brazil, a wetland area with marked seasonality between the dry and wet seasons. The calling activity of E. matogrosso was monitored using automated digital recorders in combination with automated signal recognition software over two different annual cycles. The species was vocally active only during the wet season (October – April), with a peak in November-December during the 2013–2014 annual cycle and in February-March during the 2015–2016 annual cycle. The peak calling activity occurred at dusk. This species has nocturnal habits and an explosive breeding activity. The detection of the species was intermittent, which suggests that environmental predictors or site-specific conditions might play an important role in species detection. Moreover, this intermittent occupancy indicated that surveys that employ traditional field techniques would likely fail to detect this species. We describe an effective protocol for detecting E. matogrosso with acoustic monitoring, which requires recording during 20 days in February from 17:01 to 05:00. Our procedure would be easy to adapt to other anuran species, and it could be used for investigating new localities and assessing population changes over time.