浅谈建筑企业安全管理层次化

作者分析了目前建筑企业的安全管理状况,提出了一些建设性看法和建议     

红平红球菌LSSE8-1脱硫代谢及其相关脱硫基因的比较

红平红球菌(Rhodococcus erythropolis) LSSE8-1是从我国贵州赤水气田中筛选分离的一株专一性脱硫菌. 该菌能选择性地氧化二苯并噻吩(DBT)生成2-羟基联苯(HBP). 利用DBTO₂(dibenzothiophene 5,5-dioxide)作底物既生成HBP又生成DBT, 表明从DBT到DBTO₂这一步反应在细胞水平是可逆的. 同时以DBT为对照, 0.01~0.4 mmol/L DBTO₂均对细胞的生长表现出毒害作用, 这就解释了脱硫反应中DBTO₂不积累的问题. 在溶菌酶处理的基础上, 用碱液裂解法提取LSSE8-1质粒作模板, 选择Rhodococcus erythropolis IGTS8脱硫基因的保守区设计引物, 用PCR的方法扩增分别得到1.3, 1.0和1.2 kb三段脱硫基因片段. 选用pGEM-T easy载体, E. coli. DH5α为受体菌, 克隆这三段基因后, 测序结果表明这三段脱硫基因高度保守. 与IGTS8的相关脱硫基因相比较, dszA和dszB的同源性都是100%, dszC的同源性是99%.     

基于小波包的转子轴心轨迹提纯方法

提出一种基于小波包的转子轴心轨迹提纯方法。将从转子上测得的互相垂直的两个方面上的原始时域信号用小波包分解后,采用逆Ｇｒａｙ编码对分解结果进行整序处理,得到按频率大小由低到高排列的频段序列,再根据对不同类型转子故障特征的先验知识,分别选取若干不同的频段进行重构,利用重构数据合成的轴心轨迹,删除了噪声的干扰,能更清晰地表现转子故障的特征。     

超高性能混凝土板加固足尺钢筋混凝土梁抗剪性能

为进一步研究超高性能混凝土(ultra-high-performance concrete, UHPC)预制板加固钢筋混凝土(reinforced concrete, RC)梁的抗剪性能,开展了3根足尺RC梁的试验研究,包含1根对比梁和2根UHPC预制板加固梁,关注UHPC板及其内嵌CFRP板条对RC梁抗剪性能的影响。试验结果表明：试验梁均发生受剪破坏,但加固梁的承载力、刚度和延性均明显提高,其中,因内嵌CFRP板条提高了UHPC板的抗裂性能,极限荷载及对应位移分别提高了30.8%和28.5%;螺杆力学锚固发挥了侧向约束作用和销栓作用,在一定程度上提高了UHPC板的贡献。同时,通过建立非线性有限元模型对试验梁进行了数值分析,模拟结果与试验结果吻合度高,表明模型所选的本构关系及相关参数合理,可用于预测UHPC板加固RC梁的全过程受力行为。     

低渗透油层中单相液体渗流特征的实验研究

单相液体的渗流特征是油气渗流研究的基础问题,低渗油层中的渗流特征迄今研究尚少,这方面的研究对于低渗透油气田的开发具有理论及实际意义。本文总结了低渗透油层中单相液体渗流特征的实验研究结果,分别研究了蒸镏水、低浓度盐水和模拟原油通过天然岩心和人连岩心流动的渗流曲线特征,实验结果显示单相液体在低渗透岩心中渗流的特殊规律。在低渗流速度下流动为非线性,在较高渗流速度下为具有初始压力梯度的拟线性流动,在渗流速度由低到高的变化过程中,流动呈现非达西型的渗流特征,这种渗流曲线特征和岩心渗透率直接有关,当渗透率增大时(实验岩心渗透率为183.6×10~(-3)μm~2)出现达西流动情况。实验表明,这种非线性——线性非迭西型流动可能是低渗透油层中流体渗沆的基本特征。     

大规模灾害救灾物流系统研究

借鉴国内外救灾物资发放作业的有关经验,借助当前企业物流的发展趋势,设计了适合国情的救灾物流体系,以达到救灾物资及时收集、运输、发放和有效降低灾害损失以及获得最大化救灾效益的目的。     

微观剩余油赋存状态的矿物学机制探讨——以鄂尔多斯盆地中部中‒低渗砂岩储层为例

针对现阶段微观剩余油研究中可视化精度低、微观剩余油与矿物之间的依存关系不明确以及形态分类描述不完善等问题, 利用岩芯观察、铸体薄片分析、X射线衍射分析等手段, 以场发射环境扫描电子显微镜(FE-SEM)图像为基础资料, 联合能谱(EDS)分析资料, 研究鄂尔多斯盆地中部长2油层组和长9油层组的微观剩余油分布规律, 并探讨剩余油赋存状态的矿物学机制。结果表明, 微观剩余油的赋存状态由孔隙的大小和形态以及与孔隙相接触的边缘矿物的性质共同决定, 不同类型孔隙对剩余油的赋存能力取决于孔隙边缘矿物的形态、表面粗糙程度、比重和润湿性等物理化学性质。据此, 可将微观剩余油分为残留油团、半自由油岛、半自由油雾、半自由微油团和束缚油5个类型。     

基于深度学习的输变电设备紫外放电光斑分割方法

随着紫外成像技术的发展,高压电力设备对于紫外成像图谱的量化分析提出了更高的要求。紫外图谱的量化分析需要用到除紫外成像仪所输出“光子数”额外的紫外光斑图像信息,所以需要将紫外放电光斑从可见光的背景中分割出来。然而,传统紫外图谱光斑分割方法仍存在复杂背景及小光斑分离困难、特征选取复杂、分割精准度低等问题。基于上述问题,提出了一种基于深度学习的紫外图谱光斑分割提取的方法。首先,采用紫外成像仪拍摄电力设备放电缺陷紫外图谱;其次,分别构建FCN-32s、FCN-16s、FCN-8s 3种全卷积网络(fully convolutional networks, FCN)子模型架构,并利用随机梯度下降法进行模型训练;最后,实现输变电设备放电缺陷紫外图谱主光斑的自主分割提取。经过对FCN 3种子模型架构的训练、测试和对比分析,结果表明：FCN-16s模型为紫外光斑分割提取的最佳模型,测试准确率可达99.34%。结果表明基于深度学习的紫外图谱光斑分割方法准确高效,为紫外光斑的量化提取及电力设备放电缺陷的紫外诊断提供了参考。     

基于组合赋权云模型的阻力伞保障风险评估

针对阻力伞保障风险指标体系不完善、风险管理不系统的问题,通过工作分解结构(work breakdown structure, WBS)-资源分解结构(resource breakdown structure, RBS)法兼顾工作流程和风险要素,建立清晰完善的阻力伞保障风险指标体系。采用组合赋权法融合不确定层次分析法(analytic hierarchy process, AHP)-集对分析的主观权重和CRITIC法(criteria importance though intercriteria correlation)的客观权重实现对风险指标的合理赋权,建立基于云模型的风险评估模型确定风险等级,引入雷达图直观地展示和等级并进行风险分析。研究结果对于实施风险控制、提升保障效率和确保飞行安全具有重要意义。     

曳引钢丝绳张力不均的原因及解决办法

为满足曳引条件的要求,比压有一定要求。比压小,摩擦力小,会引起钢丝绳打滑;比压过大,摩擦力过大也会加速绳槽的磨损。可见,绳槽中的比压将直接影响钢丝绳的磨损;比压与钢丝绳张力T,钢丝绳直径d,轮槽节径D及绳根数n有关。尽管有诸多因素影响绳槽和磨损,但实践证明,各钢丝绳张力不均匀将引起钢丝绳与曳引轮槽之间的比压不等,由上述公式可知,比压P与张力T成正比,且分力的径向力的大小与绳槽磨损程度成正比,而且是轮槽径向方向接触圆弧磨损的