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441.
针对环境中湿温度监测的需求,设计出一种一点对多点型无线湿温度传感器网络.系统下位机以无线收发模块nRF2401为基础,配合51单片机和湿温度传感器设计出了监测系统的硬件电路;上位机用VC6.0开发,可以实现对监测结果的动态曲线显示、储存、打印.经上位机软件测试,系统运行稳定,具有较好的实用性.此外,该设计可移植性好,在仓库系统、电力系统、档案资料库、烟草和食品加工行业具有广泛的应用前景. 相似文献
442.
利用自主设计的页岩中气体吸附解吸实验装置,在不同温度和压力条件下研究CO2在不同页岩中的吸附解吸性能。结果表明:CO2在页岩上的等温吸附曲线属于典型的Ⅰ型等温曲线,可采用Langmuir模型对吸附及解吸数据进行拟合;相同温度下,CO2在页岩中的吸附量随着压力的升高而增大;相同压力下,CO2在页岩中的吸附量随着温度的升高而减小;相同温度压力条件下,CO2解吸过程中存在解吸滞后现象,且解吸附曲线表征的最大吸附能力低于吸附曲线表征的最大吸附能力;CO2在页岩上最大吸附量随有机碳含量增加而增大,随石英含量增加而减小。 相似文献
443.
HCl中咪唑衍生物复配对碳钢的缓蚀作用研究 总被引:4,自引:0,他引:4
研制了一种咪唑衍生物(BBIM),利用失重法、动电位扫描极化法及SEM研究了BBIM与碘化钾和甲醛在质量分数5% HCl中按一定比例复配对碳钢的缓蚀效果,讨论了浓度、温度对缓蚀性能的影响,同时对缓蚀机理进行了探讨。结果表明两种复配缓蚀剂在5%HCl腐蚀环境中对碳钢均具有良好的缓蚀作用,是一种混合型缓蚀剂,缓蚀作用机理为协同机理。 相似文献
444.
采用数字图像处理技术对铀矿石颗粒参数进行测量,并确定铀矿石块度分布.首次将图像引导滤波器应用于矿石图像滤波,较好地滤除了图像噪声和保持矿石边缘细节信息.采用基于最大类间后验交叉熵准则的PCNN图像分割算法分割矿石图像,减少了矿石粘连现象.为了解决第一次分割后矿石粘连现象,采用基于凹点匹配的数字图像切割算法对粘连的矿石图像进行第二次分割,能有效分离粘连矿石图像.采用基于形状特征的颗粒参数测量法测量颗粒参数,提高了颗粒参数的测量精度,得到了矿石块度的统计分布图.实验数据表明,该方法测量误差较小,能满足实际需求. 相似文献
445.
表面活性剂MES能促进硫酸对铀的浸出,利于铀资源的回收利用。为了进一步探索表面活性剂MES促进铀浸出的机理,基于液-固多相反应的收缩核模型,通过静态实验研究了表面活性剂协助硫酸对铀废渣中铀浸出的动力学特征。研究结果表明添加MES表观反应速率常数比没有添加的大一个数量级,其中,添加MES的反应速率常数在1.235×10~(-6)~2.726×10~(-6)之间,而没有添加MES的在6.789×10~(-7)~9.55×10~(-7)之间,其表观活化能,添加MES的为29.523 k J/mol,不添加的为12.493 k J/mol,在25~45℃的温度范围内,硫酸对铀的浸出主要受液膜扩散控制。 相似文献
446.
该文针对卫星降水数据空间分辨率较低的问题,以湖北省为研究区域,考虑经纬度、DEM、亮温数据、IMERG插值数据等辅助变量,融合2016年7月19日IMERG日分辨率卫星降水数据与气象站点数据资料.该文提出了点面融合方法和站点偏差校正估计两个融合方案,并选择了自适应样条多元回归、随机森林、高斯过程回归三种算法.结果表明,点面融合方法优于站点偏差校正估计方法,且高斯过程回归的融合结果优于其他两种算法.基于高斯过程方法的融合结果呈现合理的变化细节,符合降水的空间分布变化模式.融合结果的空间分辨率从约0.1°(约10 km)提高到1 km,且精度相对于原始的IMERG数据得到了较大的提升,该研究对高时间分辨率的多源降水数据的融合具有一定的意义. 相似文献
447.
由于SLP自动向量化算法使用的启发式策略会丢失一定的向量化机会,本文提出一种基于动态规划的自动向量化方法DPSLP,该方法采用比SLP更加激进的策略在基本块内寻找候选的SIMD指令分组,依据动态规划方程计算指令分组的代价并从众多指令分组中选择最优的分组进行向量化转换.实验结果显示,DPSLP与SLP相比测试程序的运行时间平均减少了8%,静态指令代价平均减少10%,平均向量宽度增加66.4%. 相似文献
448.
用软锰矿浆在筛板塔中烟气脱硫 总被引:3,自引:0,他引:3
按一定比例将软锰矿粉与清水配成矿浆作为脱硫剂进行烟气脱硫研究,在单板筛板塔中考察了液气比、液固比、空塔气速、温度等操作条件对脱硫率的影响;并选择适宜的操作条件,在双板筛板塔中考察了脱硫率随时间变化的关系,建立了表征脱硫率与锰浸取率内在联系的回归方程 相似文献
449.
450.
针对目前网络空间安全形势快速变化带来的新风险和新挑战,提出一种基于相关性分析的特征选取和树状Parzen估计优化的入侵检测方法.首先,通过基于相关性分析的数据特征选取方法对数据维度进行压缩.其次,对原始数据集进行特征筛选,生成新的特征子集.最终,使用序列模型优化算法中的树状Parzen估计算法对随机森林算法进行模型优化... 相似文献