注入比对水平井筒压降影响规律的研究

采用定常湍流N-S方程,数值模拟了水平井筒湍流变质量流场,通过分析轴线压降和孔眼附近三维流线图,研究注入比对水平井筒压降的影响规律及混合压降产生的机理.结果表明,存在一个临界注入比,当注入比小于临界注入比时,射孔入流流动形式主要表现为紧贴壁面的附体流动,对主流扰动小,此时混合压降很小甚至可以忽略,总压降损失近似等于没有孔眼入流情况下的摩擦压降损失;当注入比大于临界注入比时,孔眼入流可以深入主流并在孔眼下游出现低压分离区,引起混合压降损失,该压降损失随注入比的增大而显著增大,从而导致总压降随注入比增大而急剧增加.     

α-苯乙胺的间接高效液相色谱拆分研究

以酰氯A对消旋体α-苯乙胺进行柱前衍生化处理,以正己烷和异丙醇混合体系为流动相,在自制的手性柱(DNB-PG CSP)上对其进行了对映体分离研究,考察了流动相配比对分离因子的影响,研究发现正己烷与异丙醇的体积比为98∶2时,取得了理想的分离效果,分离因子α值达1.26.     

多组分气体离心分离级联的解析优化

为降低级联的建设和运行成本,使设计总流量较小,提出了一种多组分分离级联的一维解析优化方法。应用匹配丰度级联理论的基本原理,计算了不同关键相对分子质量下的级联,分析了级联参数的变化。在匹配丰度级联中,关键相对分子质量是两个关键组分相对分子质量的平均值。得到一种通过调整关键相对分子质量和级联的级数以得到总流量较小级联的解析计算方法。用这种方法,设计了一个分离28S i的级联,并将此结果和文献中的结果进行了比较。该方法得到的级联总流量接近最小值,计算量很小,可以用于多组分分离的优化设计。     

我校女生体育课中实行考教分离的现状与分析

在体育课考试中实施考教分离,是为了调动学生练习的积极性,并使考试的结果能更客观、真实、有效的反映学生的学习效果.这一措施的实施,对改革教学管理,改进教学方法,提高教学质量具有十分重要的意义.     

双循环半群上的同余

双循环半群在逆半群的研究中起着重要的作用,对此类半群上的同余关系进行了探讨,从而得到一些重要的结论.     

雷达信号的盲分离

盲信号处理已成为近年信号处理和神经网络热点领域.但主要用于语言信号处理,而应用于雷达信号处理并不多见.将盲源分离算法应用于雷达阵列接收信号处理,提出了一种新的盲源分离算法的性能评价标准—相关系数法.首先研究了雷达阵列接收模型,然后分析了雷达阵列接收信号的特性.由分析可知:当雷达目标和杂波源在空间上与雷达接收机的距离基本一致时,雷达阵列接收信号在雷达接收机上的混叠是瞬时混叠;同时雷达阵列接收信号均为超高斯信号.因此可采用盲源分离算法中的定点ICA算法来分离雷达阵列接收信号.仿真结果表明,分离出来的信号与源信号的相关系数均大于0.95,说明了定点ICA算法能雷达阵列接收信号,证明了理论分析的正确性和算法的有效性.     

(L)ukasiewicz命题逻辑系统中的赋值决定公式问题

为了在经典逻辑学中建立Fuzzy分离规则的推理模式，Zadeh提出了赋值决定公式问题（VDF问题），并已于二值命题逻辑以及Lukasiewicz三值和p＋1值命题逻辑中得到解决．文中在更一般的Lukasiewicz命题逻辑系统中建立了VDF问题的求解理论，首先给出了一般的Lukasiewicz命题逻辑系统中VDF的合理性条件，其次构造性地解决了Ln、La和Lc中的VDF问题．     

优化提取与分离海兔大脑神经节蛋白质组

蓝斑背肛海兔（Notarcus Leachii cirrosus Stimpson，NLCS）属于海洋软体动物．NLCS大脑神经节（cerebral ganglion，CG）富含高丰度的脂类物质，并干扰了三氯醋酸-丙酮法沉淀CG蛋白质．本实验的目的是找到一种适合提取、分离海兔CG蛋白的方法．经各种实验方法对比后，发现超速离心法能有效分离CG破碎液中的脂类化合物，提高双向凝胶电泳法分离BG蛋白质组的分辨率，大约可检测到450个蛋白质点．     

拓扑分子格的弱T*分离公理

利用强半开邻域引入和研究了拓扑分子格的弱Ti^*分离公理，这是Ti^*分离公理的推广(i=1，2，3，4)．     

小麦谷蛋白亚基的快速提取分离及SDS-PAGE分析

用70％乙醇和50％异丙醇除去醇溶蛋白，以二硫苏糖醇(DTT)为还原剂，在50％异丙醇，0．08mol／L Tris-HCl(pH为8．0)缓冲液中提取总麦谷蛋白亚基，加入丙酮至浓度为40％时，高分子量麦谷蛋白亚基(HMW-GS)沉淀析出；继续加入丙酮至80％时，析出低分子量麦谷蛋白亚基(LMW-GS)．在3．3％浓缩胶和10％分离胶的不连续体系中进行SDSPAGE电泳，结果表明，该方法可以有效地除去醇溶蛋白对麦谷蛋白亚基电泳分析的背景干扰，HMW-GS和IMW-GS的提取、分离一步完成，操作简便，时间短，对大量小麦样品的HMW-GS和LMW-GS可以快速分离、提纯和鉴定．