基于残差卷积自注意力神经网络的铝电解过热度识别方法

过热度是反映铝电解槽当前生产效率的重要指标,由于过热度难以在线实时测量,本文提出一种基于残差卷积自注意力神经网络的过热度识别方法.针对铝电解生产过程数据为时间序列数据且具有多源异构特性,设计异构数据的同构表示方法.在此基础上建立残差卷积自注意力神经网络模型以提取同构时间序列数据的全局与局部特征.针对过热度数据标签少且类别分布不均匀问题,采用基于自动编码器的无监督预训练方法与加权交叉熵损失函数以提高过热度识别任务的性能.在基准数据集上进行仿真对比实验以验证本文所提方法的有效性,然后在只包含少量不平衡标签的铝电解过热度数据集上进行实验验证,结果表明本文构建的过热度识别模型相较与其他现有模型不仅提高了过热度识别准确率,而且在训练样本较少时保证了模型的泛化能力.     

鄂尔多斯盆地长7储层致密油水平井CO2补充能量与吞吐参数优化

长7储层是鄂尔多斯盆地主要的致密区块,近一半的致密油分布其中。针对长7储层开采渗透率低、开采难度大、依靠弹性开采产能较低、能量衰竭较快等问题,通过数值模拟的方法,构建水平井分段压裂数值模拟模型,首先对比不同吞吐方式对油田产能的影响,优选出CO₂吞吐为首选的补充能量方式。其次对井网形式、井网参数及吞吐参数进行优化研究。最终优选出合适的吞吐方案,达到提高生产效率的目的。结果表明,该储层的最优注采吞吐参数为：周期注入量为2 673 t、注入压力为21 MPa、注入速度为90 t/d、焖井时间为10 d。研究对鄂尔多斯盆地长7储层提高采收率具有一定的参考意义。     

基于机器视觉的车辆时空参数识别

车辆荷载信息是分析桥梁受力和性能评估的重要依据,其中车辆时空信息是准确识别车辆荷载的关键参数。考虑到传统在桥面埋设传感器的方法影响交通、破坏路面,提出了一种基于机器视觉技术的车辆荷载时空参数识别方法,包括车辆的横向定位、车速、车轴数、轴距的识别。基于正面拍摄视频,采用背景差分法来实现车辆检测,进一步通过车牌识别确定车辆在图像中的位置,然后根据车牌与车道线距离来实现车辆横向定位。基于侧面拍摄视频,采用图像标定方法,结合已知长度的辅助检测线来获取车辆的轴距、轴数、车速等车辆参数。通过试验室模型试验和现场试验验证了提出的方法。结果表明,现场试验中车辆横向定位和车速的最大误差分别为2.42%和2.67%,轴距的平均误差为1.63%,识别结果可以为更多其他车辆参数如轴重和总重的识别提供重要的技术支撑。     

蛋白质组学技术在动物科学中的研究进展

蛋白质组学在后基因组时代以其独特的角度和重要的作用已成为生命科学领域研究的热点内容。动物科学作为生命科学的一个重要分支,其相关研究对人类的生活有着重要意义。为了系统地了解和展望蛋白质组学技术在动物科学中的研究进展,综述了蛋白质组学的概念及其相关技术,归纳和评析了近年来蛋白质组学在动物繁殖、营养、遗传育种和疾病防治方面的研究现状。     

高岭土负载绿色合成纳米铁的制备及其对孔雀石绿和铅离子的去除性能研究

红背桂树叶提取物绿色合成铁纳米颗粒（Fe NPs）在水环境修复领域具有很高的应用潜力。但由于Fe NPs存在团聚、易氧化等不稳定因素,在去除污染物时抑制了反应活性。为了解决这一问题,使用一步法制备了高岭土负载Fe NPs （K-Fe NPs）,并系统地检测了其对孔雀石绿和Pb²⁺混合污染物的去除反应活性。采用X射线衍射（XRD）和傅里叶红外光谱（FTIR）对Fe NPs、高岭土和K-Fe NPs进行表征和分析。3种材料对比实验结果表明,K-Fe NPs对单独的孔雀石绿和Pb²⁺的去除效率（99.10%和93.41%）优于Fe NPs（93.67%和85.33%）和高岭土（32.54%和12.50%）。此外,K-Fe NPs经过4次重复循环对孔雀石绿和Pb²⁺的去除率仍分别为74.02%和55.48%。结果表明,K-Fe NPs在染料和重金属离子复合污染修复领域具有一定应用前景。     

基于掺铕钨酸盐荧光强度比的非接触温度传感

为了突破传统测温技术应用的局限性,利用NaY （WO₄）₂：Eu³⁺玻璃陶瓷（glass ceramics,GC）实现了具有非接触、实时响应、自校准等优势的双模荧光强度比（luminescence intensity ratio,LIR）测温。采用高温熔融淬灭法制备出含NaY （WO₄）₂：Eu³⁺纳米晶的透明GC样品,并进行系列光谱测量和热敏性能分析。结果表明,样品中Eu³⁺的激发态能级⁵D₁和⁵D₀和基态能级⁷F₂和⁷F₀为两对独立的热耦合能级,可分别基于这两对热耦合能级实现性能优异的双模LIR温度传感。该双模LIR测温技术数据可靠、测温范围广、灵敏度高,再结合GC材料优势,是可用于光纤温度传感器的核心技术材料。     

耐碳青霉烯酶肺炎克雷伯菌的分离鉴定及生物学特性分析

以临床尿路感染患者尿液为研究对象,通过分离培养及16s rDNA进行肺炎克雷伯菌的分离鉴定;采用Kirby-Bauer纸片法进行药敏实验,并对分离株进行碳青霉烯酶表型筛选;通过PCR检测常见的碳青霉烯酶耐药基因、荚膜血清型和毒力基因分布情况;对分离的肺炎克雷伯菌株进行了生物被膜形成能力及其对小鼠致病力的分析。本研究从采取的86例尿液标本中分离检出11株耐碳青霉烯酶肺炎克雷伯菌,分离率为12.79%。耐碳青霉烯酶基因PCR检测结果显示,blaNDM、blaVIM、blaIMP和blaKPC基因在分离株中均呈现不同程度的分布。耐药性分析发现11株肺炎克雷伯菌对氨苄西林耐药率为90.91%,对头孢噻肟耐药率为63.64%,对链霉素、庆大霉素、氯霉素和诺氟沙星的耐药率较低。耐碳青霉烯类肺炎克雷伯菌荚膜分型结果显示,分离的11株细菌中10株均为强毒力型菌株（90.9%）,其中K57血清型4株（36.4%）,K1血清型1株（9.1%）,K2血清型1株（9.1%）,K5血清型1株（9.1%）,K20血清型3株（27.3%）,提示该批分离株具有较强的致病力。此外,毒力因子分布结果显示,其毒力因子rmpA（54.5%）、Aerobactin F（54.5%）在菌株中分布较为广泛。生物被膜形成能力检测及小鼠致病性试验结果显示,9株分离株均有较强的生物被膜形成能力,菌株致病力可能与荚膜血清型及生物被膜形成能力相关。综上所述,临床分离的致尿路感染病原肺炎克雷伯菌呈现多重耐药特征,强毒力菌株以K57荚膜型为主,K1、K2均有分布,提示对尿路感染病原应加强耐药监测,合理使用抗菌药物,有效防控多重耐药和强毒力菌株的感染与流行。     

超高压高CO2气藏偏差系数图版扩展与应用

Standing-Katz图版法确定天然气偏差系数是目前最常用、最基础的方法之一,但存在人工读值误差大、在超高压（拟对比压力大于15）和高CO₂含量天然气使用受限等问题。设计单组分偏差系数测定实验,结合Standing-Katz图版曲线变化规律,将图版拟对比压力扩展到30,拟对比温度扩展到3.6,并将图版数字化;基于不同CO₂含量偏差系数测定实验结果,推导了考虑不同CO₂含量的天然气拟临界压力、拟临界温度计算新模型,与常规非烃校正模型相比,新模型计算精度更高,适用范围更广。进一步将新临界参数校正模型嵌入到偏差系数扩展图版中,得到不同CO₂含量的偏差系数扩展图版,该图版在南海西部超高温高压、高CO₂含量天然气偏差系数计算中误差较小（不超过3%）,应用效果良好。     

美国《中学物理教程》特点分析

本文以美国《中学物理教程》为研究对象,全面系统地分析了该教材的特点,为我国编写适合大多数中学生学习的高质量物理教材提供参考。