气化灰渣的理化性质及其对石油焦/CO2气化反应特性的影响

采用XRF、XRD和SEM/EDS等分析手段对神华煤气化灰渣的理化性质进行了表征,并考察了气化灰渣对金山石油焦/CO2气化反应活性的影响。结果表明:炉底灰渣和炉顶飞灰的灰分质量分数分别为78.39%和62.71%;炉底灰渣中Ca和Fe的质量分数较炉顶飞灰高,而炉顶飞灰中Si和Al的质量分数则比炉底灰渣高;气化灰渣中的矿物质主要以对气化反应无催化活性的惰性物质形态存在,炉底灰渣中对含碳物料气化反应有催化作用的主要是少量的硫酸钙、氧化铁和钾芒硝(K3Na(SO4)2),而炉顶飞灰中则是少量的硫酸钙;随着气化灰渣添加量的增加,石油焦催化气化反应速率达到最大值时所对应的转化率逐渐减小。当气化灰渣的添加量为5%~30%时,石油焦的气化活性提高了2~7倍,其中炉底灰渣的催化活性稍优于炉顶飞灰。     

Linex损失下二项分布参数的Bayes估计

在Linex损失函数下讨论了二项分布参数的Bayes估计,当先验分布取Beta分布和幂分布时分别给出了参数的Bayes估计,多层Bayes估计,E-Bayes估计的精确形式,并证明了Bayes估计的可容许性.     

基于Lorenz混沌系统的红外图像ROI加密算法

为了提高重点区域的监控安全性，改善图像整体加密速度慢的缺陷，立足于图像局部加密的快速处理方法设计，提出了基于图像感兴趣区域（region of interest，ROI）加密的概念。通过OSTU算法对红外图像进行ROI提取来确定加密区域；然后对Lorenz混沌序列进行数据处理确保序列的随机性，并利用处理后的Lorenz混沌序列对红外图像的ROI进行加密；最后与传统矩阵变换加密进行了详细的加密性能比较，并与其他3种加密算法进行了运算速度比较。实验结果表明，所提加密算法属于局部加密，与整体加密相比，其加密速度大幅提高，同时具有较高的密钥敏感性和较大的密钥空间。     

蒲棒浸提液机制下黑木耳发酵方法及相关检测

通过单因素实验与正交实验,研究得到在蒲棒浸提液基质下黑木耳发酵的最适碳、氮源及其最优配方.取其发酵最佳菌龄的发酵醪液做匀浆处理,用于培养供试黑腹果蝇,进行果蝇寿命实验,观察记录其对果蝇生存寿命的影响.结果表明:最优发酵配方各组分质量分数分别为葡萄糖3%,玉米粉3%,豆饼粉2%,酵母膏0.5%,磷酸二氢钾0.1%,硫酸镁0.1%;在发酵至120 h时,鲜菌丝质量达到最大,为32.57 g.在果蝇基础培养基内添加体积分数为30%的发酵醪液匀浆时,果蝇的半数死亡期延长率、平均延寿率和最高延寿率最大,且均与对照组有显著性差异(P<0.05).     

论工程项目管理

项目管理是指为了达到项目目标,对项目的策划(规划、计划)、组织、控制、协调和监督等活动过程的总称。文章从理论的高度论述工程项目管理三大要素即质量、进度、费用的管理思路、方法和措施,并简述四阶段循环管理和全面质量管理的原理。     

长治市食用菌资源调查

为了充分发挥长治市自身的资源优势,达到食用茵生产的低成本、高效益的目标,对长治市食用菌资源进行了调查,内容包括菌种资源、原料资源、气候资源和场地资源,为长治市食用茵产业发展提供了参考和指导。     

CFG桩复合地基应力传递及沉降计算研究

分析CFG桩的加固机理和竖向的应力传递特征。通过一个工程实例,验证了CFG桩的设计计算思路,分析弦线模量法和复合模量法在计算沉降方面的利弊,并与实测沉降进行对比分析,发现弦线模量法比较适合关中地区CFG桩复合地基的设计计算,具有推广价值。     

白云石灰浆碳化反应动力学研究

通过对碳化反应速率影响因素的研究,计算出反应的活化能,推断出了碳化反应的机理———Ca(OH)2碳化属扩散控制过程,而Mg(OH)2碳化则为化学反应控制过程,并给出碳化反应的双膜理论模型。对确定最佳碳化反应条件,实现钙、镁分离具有理论指导意义。     

中国三代虫科名录及已知种检索表(英文)

列出了中国已知三代虫科3属54种的名录,纪录了各种的已知分布区和寄主。编制了分属种检索表,简要总结了各省区的研究状况和已知的寄主多样性等数据。为进一步开展此科的研究准备必要的资料。     

基于稀疏化核方法的非线性动态系统在线辨识

为了抑制辨识模型阶数的不断增长,适应系统的时变动态特征,以滑动时间窗为基本建模策略,提出了一种具有自适应正则化因子的核超限学习机(kernel extreme learning machine, KELM)在线辨识方法。通过构建新的目标函数,使得正则化因子可以随着系统动态而改变,保证了模型在不同的非线性区域拥有不同的结构风险;通过构建统一的学习框架,在保证每一次训练迭代中学习过程稀疏化的同时,实现了核权重系数与正则化因子的同步更新。实验结果表明，提出的方法相比与其他基于KELM的在线序贯学习方法,在有无噪声的情况下,均可以有效提升辨识精度,并且具有更好的稳定性。