壁面绿化及热效应对浅型街谷内污染物扩散与转化的影响研究

采用经风洞实验验证的CFD数值模型,就壁面绿化和热效应对浅型街谷内污染物扩散和NO_x-O₃光化学转化的影响开展研究。考虑了4种壁面受热模式以及4种叶面积密度的壁面绿化模式,并采用臭氧消耗率衡量光化学反应的剧烈程度。结果表明,壁面受热会改变街道峡谷内的流动结构,背风面受热和地面受热能够增加峡谷内顺时针旋涡的尺度,迎风面受热会削弱该旋涡的尺度,全壁面受热则会破坏旋涡结构。壁面绿化的设置能够有效降低峡谷内平均温度,促进峡谷内旋涡结构的重构,并且不同程度降低平均臭氧消耗率。因此,壁面绿化对缓解城市热岛效应和光化学污染具有积极的意义。     

树冠尺寸与建筑高度对街谷通风与污染物扩散的影响

采用经风洞实验验证的数值模型（标准k-ε模型）研究了树冠尺寸与建筑高度改变对街谷内自然通风及污染物扩散的影响。考虑了3种树冠尺寸与4种街谷结构,并采用无量纲浓度K与空气交换率ACH分别对街道峡谷内污染程度与通风性能进行评估。结果表明,建筑高度与树冠尺寸改变会显著影响街谷内气流流动结构。上游建筑高度增加与树冠尺寸增大不利于街谷内的环境通风与特定区域的污染物扩散。树冠尺寸的减小会增强街道峡谷的通风性能,从而改善街道峡谷内的空气质量,但在一些特定结构的街道峡谷内,树冠尺寸的改变对ACH的影响并不明显。     

未来创新的技术

IBM发布了新的对未来5年的全球科技发展趋势作出了预测——“未来五年五大预测”报告。报告内容是基于遍及全球的IBM实验室对市场和社会趋势以及新兴技术的深入研究。五大创新技术预测具体为人体自行发电、密码成为历史、读心术成真、数字鸿沟消失、垃圾邮件绝迹。     

面向货车编队的水泥混凝土路面结构拓扑优化设计及验证

货车编队的渠化交通荷载对路面结构提出了高承载力及精细化设计需求。结合拓扑优化理论，基于变密度法、拓扑梯度法与移动渐近线法，提出了面向水泥混凝土路面的结构拓扑优化算法；分析货车编队轮迹偏移特征，利用数值计算设计了面向货车编队的水泥混凝土路面拓扑优化原型结构；从力学性能角度通过室内缩尺试验探究了拓扑优化原型结构的合理性。结果表明，对于轮迹零偏移和15 cm偏移范围的两种荷载分布，拓扑优化原型结构最大疲劳应力分别为传统结构的45.0%和37.5%，同时其质量分别为传统结构的34.3%和30.5%；试验测得的拓扑优化原型结构的最大疲劳应力与理论计算值相近，且相较于传统结构，其极限承载力提升了18.3%，证明了设计方法的有效性。     

有限理性下银行间拆借市场网络的风险传染

银行间拆借市场网络是银行间风险传染的重要渠道，银行主体不同的借贷行为会导致不同的风险传染效果。本文分别针对银行主体在完全理性与有限理性下的借贷行为构建风险传染模型，对比分析网络结构，仿真模拟传染效果。研究结果表明：有限理性下银行间拆借市场网络密度更大，节点间距离更紧密，发生银行间风险传染概率更高；相比于完全理性，有限理性下的拆借交易显著提升了银行间风险传染的广度、深度和速度；系统重要性银行因其资产规模大、同业资产占比低、资本充足率高等特点而具有较强的风险抵御能力和传染能力。在传染的动态比较方面，近几年银行间拆借市场风险传染呈现“U型”趋势。     

“大数据”时代下宝鸡智慧旅游评价与发展策略研究

通过特尔菲法与李克特量表法确定了宝鸡市旅游服务质量评价指标体系,包括景区智慧化、游客智慧化、企业智慧化、旅游管理部门智慧化、IT支撑以及经济效益6个部分.以实地考察与问卷调查获取的资料为基础,分析宝鸡市智慧旅游的发展现状与问题:一是旅游信息获取主要来源于手机APP,但其资讯与自助旅游功能有待完善;二是与其他服务行业联动与旅游资源整合较差;三是智慧化与数字化旅游基础设施薄弱.最后,为宝鸡大数据时代下智慧旅游建设提出相关建议,涉及公共信息服务平台、资源整合、基础设施和人才培养等方面.     

柞栎象布氏白僵菌优良菌株筛选

探索环境友好的柞栎象长效控制技术,筛选防治柞栎象效果较好的优良菌株,为柞栎象的生物防治和高效制剂研制奠定基础.对16株来源于自然侵染柞栎象幼虫、其他昆虫和利用柞栎象幼虫人工诱集的白僵菌菌株进行形态鉴定和生物学、毒力测定;综合评价菌株生长速率、产孢量、孢子萌发率和毒力4个因子的特征值,采用独立淘汰法和综合秩次选择法联合筛选.结果表明:16株白僵菌均为布氏白僵菌,筛选出Bbbh1、Bbbh9、Bbbh13和Bbbh16共4株优良菌株.     

气体传感器阵列特性远程检测系统

以挥发性有机气体（VOC）为测试对象,建立了一套气体传感器阵列远程数据采集系统,可实现气敏元件对VOC气体敏感性的检测。硬件部分包括测试电路、无线收发和上位机通信,并编制了相应的软件程序。为进一步实现VOC气体实时、远程、在线检测的研究奠定基础。     

稻草木质素的硫酸法提取与表征

用硫酸法提取农作物废弃物稻草中的木质素,采用质量分数72%的硫酸,以15(mg)∶1(L)的液固单位比,室温下反应2 h,得到产率9.23%的木质素.利用扫描电镜(SEM)、综合热分析、傅里叶红外光谱(FTIR)和氢核磁共振波谱(¹H-NMR)分析手段表征木质素的物理性质和化学结构,结果表明:木质素呈表面粗糙且有大量孔隙的不规则块状结构,在175~700 ℃内发生热解,分子结构中存在着大量羟基、羰基和醚键等活性官能团,属于对羟基苯基-愈创木基-紫丁香基型木质素.     

基于GA-BP神经网络的长宁地区页岩气水平井产能预测技术

准确预测页岩体积压裂井的产能是确定合理开发决策的重要前提。目前页岩气井产能预测主要基于理论模型,需要理想化假设条件和不易得到的参数,导致体积压裂前的产量预测精度不高。为此,通过数据挖掘技术直接从影响产能的参数入手,突破传统理论模型的局限,首先利用灰色关联度确定影响长宁地区57口页岩气水平井压后产量的主控因素及权重,然后基于遗传算法优化的误差反向传播(back propagation,BP)神经网络方法,建立页岩气水平井体积压裂产能预测模型。基于该模型,针对长宁地区已生产井数据开展现场应用。应用结果表明:工程参数主要影响页岩气水平井的初期产量,总有机碳含量(total organic carbon,TOC)、单井百米液量、单井百米砂量、脆性矿物指数等工程参数是影响页岩气水平井测试产量和3个月累产气量的主控因素;TOC、I类储层钻遇长度、孔隙度、含气量等地质参数是影响页岩气水平井1年累产气量的主控因素;基于长宁地区已生产井数据建立的页岩气水平井体积压裂测试产量预测模型的平均误差为8.76%,预测误差同比多元回归模型预测降低了47.79%;基于遗传算法-误差反向传播(genetic algorithm-back propagation,GA-BP)神经网络的产能预测技术具有操作灵活和预测精度高的特点。利用大数据分析和产能预测方法为长宁地区页岩气井的产能预测提供一种新思路,提高了产能预测效率,并有效地指导现场施工。