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181.
柴达木盆地茫崖凹陷尕斯库勒油田新近系上干柴沟组发现大段非正常沉积,通过岩心观察,结合该地区的构造研究,确定该非正常沉积属于震积岩。借助岩心观察与对比,最终确定出该区6种震积岩的识别标志:负荷构造、砂球砂枕构造、振动液化卷曲变形、微同沉积断裂、环状层理、液化岩脉。同时,确定出研究区震积岩的垂向序列,由下至上,分别为下伏未震层、液化变形层、微断裂层、液化岩脉层、震塌角砾层、液化均一层、上覆未震层。震积岩的发现为该地区古地震、构造运动史提供了研究依据。同时,震积岩形成的层内微断裂,可以有效地改善渗流条件,为油气成藏提供重要渗流通道。 相似文献
182.
为了解2型糖尿病肾病(diabetic nephropathy,DN)不同时期红细胞膜上Na+-K+-ATP酶活性变化,为临床诊断、治疗提供理论依据,按尿白蛋白排泄率(urinary albumin excretion rate,UAER)将已确诊为2型糖尿病的51例患者分为3组糖尿病正常白蛋白尿组(DM1组),微量白蛋白尿组(DM2组),大量白蛋白尿组(DM3组);20例健康人作为对照组,男性11例,女性9例,平均年龄58.27±10.89岁.将对照组及实验组抽血做红细胞膜Na+-K+-ATP酶活性检测.结果表明DN各组红细胞膜Na+-K+-ATP酶活性较对照组均显著降低(均为P=0.000).说明DN患者红细胞膜Na+-K+-ATP酶活性下降,控制血糖、维持Na+-K+-ATP酶活性对改善DN预后有十分重要的意义. 相似文献
183.
情绪在人们的思考、行为和交流方式中起着重要作用。为提高脑电信号的情绪识别准确率,充分利用脑电信号的频率、空间和时间维度上的信息,提出一种基于CNN-BiLSTM(convolutional neural networks-bidrectional long short term memory)的脑电情绪分类神经网络模型。该模型由卷积神经网络和多层特征融合的双向长短时神经网络构成,卷积神经网络用于学习脑电信号的频率和空间特征,双向长短时神经网络则从卷积神经网络的输出中挖掘脑电切片之间的时序信息。借助离散情绪模型的SEED(sjtu emotion eeg dataset)数据集和连续情绪模型的DEAP(database for emotion analysis using physiological signals)数据集来进行情绪分类实验。实验结果表明,在SEED和DEAP两个数据集上,CNN-BiLSTM模型均取得了目前最好的情绪分类性能。此外,该模型的时序信息挖掘模块性能优于单层长短时神经网络,能够学习更多的时序信息。 相似文献
184.
185.
186.
187.
利用五对角线性方程组的追赶法思想矩阵LU分解的方法,推导出任意带宽的大规模带状线性方程组的追赶法.理论推导表明:对于带宽为2t+1的n阶带状线性方程组,该算法的运算量级为O([2t2+5t+3]n),存储量级为O[2(t+1)n].数值实验表明:该算法比其他一些算法有明显的速度和内存优势.这极大地提高了解线性方程的速度. 相似文献
188.
用浸渍-焙烧法制备不同质量分数Y_2O_3的Pt/Y_2O_3-WO_3-ZrO_2催化剂。通过X线衍射(XRD)、N2物理吸附-脱附、CO脉冲吸附、NH_3程序升温脱附(NH_3-TPD)和H_2程序升温还原(H_2-TPR)等方法表征催化剂的理化性能。用连续流动固定床反应器评价催化剂催化四氢糠醇选择加氢制备1,5-戊二醇的催化性能。结果表明:掺杂Y_2O_3可改变催化剂的晶相结构、酸量、比表面积、还原性能和分散度,从而影响催化剂催化四氢糠醇加氢制备1,5-戊二醇的反应性能。Y_2O_3质量分数为1. 0%的Pt/Y_2O_3-WO_3-ZrO_2催化剂活性达到88. 0%,1,5-戊二醇的收率为68. 0%。 相似文献
189.
190.
以烟碱为唯一碳源,从湖北省襄阳市烟叶种植土壤中分离得到1株烟碱降解菌,命名为CW6,经常规的形态观察、生理生化分析以及16SrDNA序列同源性分析,初步鉴定该菌株为假单胞菌属(Pseudomonas).CW6菌株降解烟碱最适温度为30℃.当烟碱质量浓度为2.0g/L时,烟碱降解率达到88.18%.当烟碱质量浓度达到5.5g/L时,烟碱降解率达到45.83%.当烟碱质量浓度高于6.5g/L时,菌株生长和烟碱降解率均呈下降趋势,烟碱降解率低于8.53%.CW6菌株在烟碱质量浓度为2.0g/L的烟碱培养基中培养,不同时间样品紫外扫描显示:0h在259nm处有吸收波峰,A259值为0.9946,当培养时间达到48h时,259nm处烟碱特征吸收峰降低至0.1370. 相似文献