-920m4煤底板轨道石门揭煤抽采钻孔低浓原因分析

经过对-920m4煤底板轨道石门揭煤抽采钻孔进行考察、分析,确定其低浓的主要原因是与揭5煤抽采钻孔通透及钻孔不规范施工。     

《科学技术与工程》第十四卷总目录

正~~     

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正嘉康利总裁董事杨梓强/何明电话:13808018655QQ:42403866人往高处走,水往低处流:从安利红宝石到康宝莱形象大使再到嘉康利总裁董事,寻怀大梦想、具有共同价值观的领导人一起合作,共创辉煌!太阳神天成团队领导人崔力尹山东全国电话:13356387168言无信,行不果。只有用仁心才能换得人心,惟有牺牲精神和吃亏精神才能拥有队伍的团结精神。只要以团队利益为已任必能获得全体队员的真爱。心中有爱,魅力无穷!     

带可更换墙脚构件剪力墙的低周反复加载试验

为研究一种新型的带可更换墙脚构件的剪力墙的抗震性能,完成一组5片试件并进行低周反复加载试验研究。从试件的试验现象、抗侧承载力、变形能力、阻尼变化等方面分析对比普通剪力墙和新型剪力墙的抗震性能上的差别,并研究轴压比和高宽比对于新型剪力墙抗震性能的影响。研究结果表明:新型剪力墙比普通剪力墙水平承载力略降低,变形能力是普通剪力墙的2倍;新型剪力墙的耗能能力在屈服点时明显比普通墙高,加载后期耗能能力取决于可更换构件本身的变形能力;新型剪力墙的轴压比越大,水平承载力越大,骨架曲线上各关键点的位移出现的越早,平均耗能能力越强。同时,高宽比大的新型剪力墙,其水平承载力较低,变形能力更好,平均耗能能力较强。     

中风渐成全球负担

<正>●中风是一个公共健康问题,它往往更多地影响相对贫穷的国家,也留给富裕国家急剧膨胀的医疗费用。但中风通常是可预防的。一、中风的根源、失控和生活方式中风通常发生在流向大脑的正常血液循环被突然中断时,其原因可能是脑血栓或血管破裂。没有血液输送足够的氧气给大脑,先是出现脑细胞的大量死亡,继而出现这部分脑细胞控制的身体机能的损伤现象。     

低维显式语义空间下的语义关联度计算方法

语义关联度计算是数据科学中的一个关键性基础问题,在信息检索及自然语言处理等方面有着广泛的应用.针对ESA (Explicit Semantic Analysis)算法存在的局限性,提出一种显式语义特征选择算法,并构建低维语义空间.在此基础上,根据特征概念在Wikipedia中的映射信息,提出一种低维显式语义空间下的语义关联度计算方法.该方法解决了ESA算法在后续语义关联度计算过程中,因高维稀疏空间导致计算效果不够准确的问题.实验结果表明,与当前其他方法相比,该方法的计算结果在皮尔逊相关系数(P)及斯皮尔曼相关系数(S)上与人们的认知判断之间具有更好的一致性.     

渤海海域西部馆陶组沉积环境及其地质意义

利用丰富的古生物、钻井、岩心、地球化学等方面的资料,依据层序地层、古生物组合、岩电、元素变化等特征,对渤海海域西部馆陶组沉积环境进行研究。分析认为,馆陶组垂向呈现"粗—细—粗"的"三段式"沉积特征,不同层段沉积时期经历了"热—凉—热"的气候变化及"浅—深—浅"的古水体旋回。沉积环境的变化控制储层特征的差异,温凉水深的环境导致馆陶组中段储层孔喉结构复杂,束缚水含量高,蒙脱石等层状硅酸盐黏土矿物和泥质含量高,使得储层导电性和断层面侧封能力变强,是控制馆陶组低阻油层发育和垂向上油气丰度存在差异性的主要原因。     

低油价背景下探思国家战略石油储备

2020年,受新冠疫情冲击和世界能源生产大国博弈影响,国际油价一度大幅下跌。在此背景下,各国纷纷宣布加大战略石油储备。美国宣布计划购买7500万桶原油,把储备库存"买满";印度石油部长公布本国在4~5月购买1671万桶原油;澳大利亚在本国储存空间注满的情况下,协议租赁美国的储备空间增加战略石油储备。国家战略石油储备已成为火爆而又神秘的话题。     

黔东低山区油茶林菜复合经营及品种模式选择研究

以研究油茶幼林期林下果蔬复合种植配套技术为目的,通过林下果蔬套种对比试验和效果分析比较,集成和完善油茶幼林复合种植配套技术,优化遴选油茶林菜复合种植品种模式,提出推广品种及组合生产应用的建议。试验结果表明,合理开展林下种植对油茶林地土壤改良、幼林林分的生长和油茶早实都有积极促进作用;对于种植地块选择"适地适菜",充分考虑土层厚度、坡度、岩性、土壤类型、交通运输和水源灌溉等条件;综合分析种植果蔬品种的生产适应性、黔东低山区(铜仁等)的气候特点及当地农事习俗,选择8个单季种植品种("一年一熟"品种)可供推广种植,包括作为秋、冬季节品种的白菜、豌豆和作为春、夏季节品种的辣椒、西瓜、甜瓜、黄豆、花生、黄花;在水肥和耕作管理条件好的地块可种植两季,推广4个"一年两熟"的品种组合模式,即采用"[(早辣椒或茄子)+(秋冬白菜或春甘蓝)]、[(西瓜或甜瓜)+春甘蓝]、[(毛豆+秋白菜]、[花生+豌豆]"。     

低渗透率智能网联环境下高风险事件预警方法

提出一种低渗透率智能网联环境下高风险事件预警方法。具体而言，基于熵能表征系统状态的特点提出交通熵的概念，将个体车辆的微观驾驶行为量化为交通熵，以表征交通流状态；再将交通熵作为长短时记忆网络模型（Long Short-term Memory， LSTM）的输入参数建立预警模型；最后，使用HighD轨迹数据集提取高风险事件，并验证模型有效性。结果显示，使用交通熵的模型误报率和漏报率大幅降低。以智能车渗透率10 %为例，误报率和漏报率分别从6.18 %和11.47 %下降到了1.95 %和3.12 %；在预测模式下，对高风险事件误报率和漏报率为2.28 %和3.82 %。