基于AT89C52的光立方设计

该文研究了基于AT89C52的光立方设计,采用8片74HC573作为面驱动器件,1片ULN2803作为层驱动器件,驱动8×8×8LED点阵,可显示任意立体图形和3D动态效果。     

燃煤飞灰中汞的渗滤特性

燃煤飞灰中汞的稳定性是当前备受关注的环境问题之一。为研究燃煤飞灰中的汞在渗滤过程中的迁移转化规律,该文参考国内外多个毒性浸出方法设计渗滤试验,模拟浸取剂pH值、固液比、渗滤时间以及浸取剂氨含量等多个环境变量,并依照美国环保局EPA 1631方法对渗滤液汞浓度进行测定。研究结果表明:飞灰中的汞在渗滤过程中释放率均小于0.2%;渗滤液汞浓度随浸取液pH值的增大呈指数下降趋势,在强碱环境中,渗滤液汞浓度有一定回升;飞灰汞释放率随液固比的增大呈上升趋势;渗滤时间对汞的渗滤量影响不大。总体而言,飞灰在堆存、埋放过程中一般不会对周围环境产生汞污染。但是,氨的存在对飞灰中汞的再释放有显著促进作用。     

浅谈高架冷库消防给水设计要点

结合工程实例,介绍了高架冷库内的消防系统的设计,包括消火栓管道系统设计、自动喷水灭火系统设计、固定消防炮系统设计。     

青东凹陷沙三段、沙四段储层生油潜力与油气分布规律研究

青东地区是胜利油田勘探程度较低的地区之一,基于该区地层发育特征认识不足以及油气分布规律不明朗等问题,首先在构造、油藏类型、测井和地质资料基础上对研究区发育形态位置进行剖析,在明确了青东地区地层发育特征的基础上,结合烃源岩热分解资料,对该区烃源岩进行了研究,通过分析已钻井热解数据找出主要油源层以及生油潜力区,从绘制的沙四上亚段暗色泥岩等厚图和沙三下亚段暗色泥岩等厚图可以得到砂体在平面的上分布规律,进而初步确定了该区烃源岩特征以及油气在横、纵向上的分布规律,研究结果有利于对青东凹陷进行深入挖潜,为后续勘探开发提供地质依据。     

基于Logistic回归模型的陕西秦巴山区林地变化驱动力分析

【目的】探究陕西秦巴山区林地时空变化及其驱动因素,为林地保护和林地资源可持续利用提供依据。【方法】基于土地利用遥感监测数据,分析秦巴山区2000—2018年林地变化及其景观格局的时空特征;选择自然、社会经济和地理区位3类共12个影响因子,运用Logistic回归模型分别对秦巴山区林地增加和减少驱动因素进行分析。【结果】2000—2018年秦巴山区林地以净增加为主,林地净增加39951.72 hm²,增加主要来源于21.83万hm²耕地转为林地,占林地转入总面积的94%。自然和地理区位因素是陕西秦巴山区林地转化的最主要驱动因素。海拔、到城镇的距离、年均气温倾向率、土壤有机质含量、坡度≥25°、到农村居民点的距离等是林地增加的主要驱动因子。海拔、坡度≥15°~25°、到城镇的距离、到道路的距离等则是林地减少的主要驱动因子。【结论】退耕还林等生态修复工程的有效实施是秦巴山区林地增加的重要原因,而林地减少则是在社会经济快速发展背景下,自然和地理区位因素共同作用的结果。     

基于高斯过程回归的平方根UPF算法

针对系统动力学模型不准确可能导致滤波精度下降,以及系统状态协方差阵可能出现的负定性问题,提出一种新的高斯过程回归平方根分解无迹粒子滤波(Gaussian process regression square-root decomposition unscented particle filter,GPSR-UPF)算法。在该算法中,采用高斯过程回归求取UPF的重要性密度函数。当系统模型不准确时,通过高斯过程回归学习训练数据,进而获取系统的回归模型及系统噪声协方差,同时引入平方根变换抑制系统状态协方差阵的负定性。将提出的GPSR- UPF算法应用到捷联惯导/全球定位系统(strapdown inertial navigation system / global positioning system, SINS/GPS)组合导航系统中进行仿真验证。结果表明,所提出滤波算法的性能优于基本的无迹粒子滤波算法,能提高组合导航系统的解算精度。     

基于Logistic回归模型的陕西秦巴山区林地变化驱动力分析

【目的】探究陕西秦巴山区林地时空变化及其驱动因素,为林地保护和林地资源可持续利用提供依据。【方法】基于土地利用遥感监测数据,分析秦巴山区2000—2018年林地变化及其景观格局的时空特征;选择自然、社会经济和地理区位3类共12个影响因子,运用Logistic回归模型分别对秦巴山区林地增加和减少驱动因素进行分析。【结果】2000—2018年秦巴山区林地以净增加为主,林地净增加39951.72 hm²,增加主要来源于21.83万hm²耕地转为林地,占林地转入总面积的94%。自然和地理区位因素是陕西秦巴山区林地转化的最主要驱动因素。海拔、到城镇的距离、年均气温倾向率、土壤有机质含量、坡度≥25°、到农村居民点的距离等是林地增加的主要驱动因子。海拔、坡度≥15°~25°、到城镇的距离、到道路的距离等则是林地减少的主要驱动因子。【结论】退耕还林等生态修复工程的有效实施是秦巴山区林地增加的重要原因,而林地减少则是在社会经济快速发展背景下,自然和地理区位因素共同作用的结果。