精心组织实施山西扶贫项目积极促进贫困地区经济发展

概述了世行贷款山西扶贫项目的总体执行情况,介绍了山西扶贫项目建设的经验,给出了山西扶贫项目建设的启示。     

基于超声解调信号多特征融合的轴承故障识别

针对当前振动监测对轴承初期微损状态监测难、精准度低的问题,提出了一种基于经验模态分解与多类熵值相结合的轴承状态监测方法,研究超声解调信号对故障诊断的可行性。首先将预处理后的超声解调信号进行经验模态分解得到若干本征模态分量,然后对各本征模态分量计算不同熵值特征,再将多特征融合后代入随机森林训练分类模型,利用混淆矩阵进行精度评价,最终对早期故障识别准确率高达97.92%。研究表明,超声解调信号对判别轴承早期故障效果更佳;经过多类熵值特征融合后,轴承状态分类具有更高的识别准确率。     

3种倍性青杨扦插苗对覆膜滴肥的生长响应

[目的]研究指数施肥与常规施肥在覆膜滴灌形式下对1年生多倍体青杨(Populus cathayana)扦插苗生长、根系形态、生物量积累和光合作用的影响,选出更适合其生长规律的滴肥方式,旨在提高多倍体青杨扦插苗质量的条件下缩短苗木生长周期,为不同倍性青杨扦插苗水肥管理提供理论依据.[方法]以2倍体、3倍体和4倍体1年生青...     

河北承德云枫岭地区长角血蜱种群动态调查分析

长角血蜱作为河北省优势蜱,掌握其种群动态变化规律,可为京津冀地区控制蜱种群数量和预防蜱传疾病发生提供科学依据.实验采集地区位于河北省承德市云枫岭风景区,采用人工布旗法采集蜱,温湿度记录仪记录采集地点温湿度数据.结果显示:长角血蜱成蜱每年3月开始活动,成蜱数量最高峰出现在6月,8月从植被上消失;若蜱每年3月开始活动,若蜱活动的最高峰出现在5月,随后数量逐渐减少,9月从植被上消失;幼蜱每年最早开始活动时间为5月,8月末9月初达到高峰,11月从植被上消失.     

智能终端续航技术发展趋势

 锂离子电池材料技术发展缓慢，导致商用化锂离子电池能量密度的提升难度较大。移动互联网时代的到来，使得智能终端设备的外形向超薄、超轻的便携式发展，为智能终端电池容量和设备续航带来了挑战。为了研究移动智能设备的续航能力，针对智能终端设备所广泛采用的锂离子电池技术，分析了锂离子电池中各个部分的技术情况；通过对智能手机设备的功耗分布和各硬件要素的技术迭代研究，分析了未来智能终端整机的功耗趋势和空间设计趋势。分析表明，智能终端设备显示屏的功耗占整机功耗的主要部分，采用像素渲染技术可以有效降低显示屏模组的逻辑功耗和背光功耗，同时整机印制电路板（PCB）上硬件元素的不断集成，PCB走线工艺能力越来越精细化为电池的体积留出更多的空间。智能终端产品中的多种硬件元素协同优化，可以有效实现可靠的续航能力。     

基于高分辨率人工识别地表类型的GlobeLand30产品精度评价

我国国家地理基础信息中心2014年推出的全球首套30 m分辨率地表覆盖遥感制图数据产品(GlobeLand30)在土地资源利用、地理国情监测、气候变化研究等领域具有重要作用。为评价该产品精度,采用2m分辨率人工识别土地类型产品,选取两个典型研究区域,通过空间统计分析、空间一致性分析和空间混淆分析手段,结合高程等因素对GlobeLand30数据产品中的各地表覆盖类型进行精度评价,综合分析影响精度的原因。研究表明:产品总体一致性稳定在70%左右,各地类判别精度具有较大差异,影响精度的因素主要在于地形地貌特征与光谱相似性质。     

典型复杂岩性油藏的微生物多样性及应用研究

为了拓展复杂岩性油藏的开采新方法,增强微生物提高原油采收率(MEOR)的可预测性.使用16S rDNA基因克隆文库方法,对典型复杂岩性油藏狮子沟油藏的微生物多样性进行了分析.结果表明,采油井的优势菌为盐单胞菌、肠杆菌、海杆菌、假单胞菌和不动杆菌;注水井的优势菌为海杆菌、盐单胞菌、脱硫盐单胞菌和弯枝菌.主成分分析(PCA)对狮子沟油藏样品实现聚类分组.系统发育分析表明采油井中的微生物主要为生物表活剂生产菌,而注水井中的微生物主要为石油烃降解菌;因此最适MEOR方式为采油井单井吞吐和注水井微生物解堵增注.研究结果有助于在复杂岩性油藏开展MEOR应用.     

AC发泡剂新工艺研究-Ⅱ.氯酸盐氧化法

在一定量的催化剂ＰＣ—６存在下，通过控制Ｂｒ－离子浓度、盐酸浓度和温度等因素．使氯酸钠与联二脲反应生成偶氮二甲酰胺，获得纯度为９９．９％，得率在９７．５％以上的产品． 此法不仅在产品得率方面。同时还在设备操作的简便性，母液的循环使用及减轻污染等方面均较目前国内采用的氯气法优越．     

(G、Y)曲线的样条滤波

本文介绍了作者利用样条滤波配粘结指数G和烟煤胶质层最大厚度Y的(G、Y)曲线的具体做法并给出现场实际数据及计算的有关结果。     

低温PL光谱测定硅中的硼磷含量

随着大规模集成电路、大功率器件、高灵敏探测器……的发展,人们对硅材料的质量提出了高要求.根据常规的电学测量方法,只能得到载流子的浓度,不能测出杂质的种类以及补偿度.硅中重金属元素以及氧、氮、碳等杂质的测量目前虽已有了成熟的测试方