利用自然冷源为通讯基站降温的模拟分析

通过分析通讯基站能耗特点及环境要求,建立其环控能耗模拟模型,对典型地区的环控能耗进行模拟分析.以180、240、370 mm砖混墙体和50、75、100 mm彩钢板围护结构为例,分析通讯基站基础室温特性,研究通讯基站在不同环控温度下的空调冷负荷和围护结构的散热量,比较空调系统和空调-热虹吸管联合系统对环控能耗的影响,探讨热虹吸管换热设备的全年节能效果.结果表明,提高环控温度能有效降低空调能耗,从25℃提高到28℃,最高的节能效果达到16%.砖混围护结构的通讯基站中,180 mm厚砖混围护结构的传热系数大,有利于围护基站散热;彩钢板围护结构的通讯基站中,50 mm厚彩钢板的传热系数大,空调能耗低.与空调系统相比,空调-热虹吸管联合系统节能效果明显,最高节能率达到54.5%.     

膨胀珍珠岩混凝土小砌块的生产技术

用膨胀珍珠岩作集料制成的混凝土小型空心砌块的体积密度和导热系数小，具有良好的保温、隔热，隔音的特性，而且整体强度高，干燥收缩小，抗冻性能好，本文介绍其制作工艺，产品性能与特点、生产效益及应用情况。     

尾矿多孔砖的生产技术及工艺流程

介绍了尾矿多孔砖的生产技术及产品工艺流程及主要项目检测结果。为有效治理尾矿污染,消除溃坝隐患,节约资源和发展循环经济提供了一条途径。     

低温MnO_x/AC催化剂的制备及性能研究

采用浸渍法制备MnO_x/AC催化剂,考察了不同的锰前驱体、催化剂焙烧温度、锰氧化物负载量等对催化剂脱硝活性的影响,并通过H_2-TPR对催化剂进行了表征。结果表明,以KMnO_4为锰前驱体,锰氧化物负载量为20%,400℃焙烧温度制得的催化剂具有最佳吸附脱硝性能。在180℃时,最大脱硝率在99%以上,通气120 min后脱硝率仍在80%以上。     

大掺量粉煤灰蒸压砖在严寒地区的生产技术、存在问题、解决方案

介绍了大掺量粉煤灰蒸压砖在严寒地区的生产技术及工艺流程、存在的问题及几种解决方案,供生产企业及使用单位参考。     

2003中国成都制鞋革新技术新产品展览会圆满结束

盛夏的天府之都,又迎来了一年一度的皮革盛会。2003年中国成都制鞋制革新技术新产品展览会于7月18日至7月21日在成都国际会展中心顺利举行。 今年春天,我国遭受了突如其来的“非典”疫情灾难。为了控制非典疫情的扩散,在4-6月期间,国内皮革行业的展会大部分被迫取消或是延期举办。     

大型空冷汽轮发电机定子不对称支路绕组性能的数值分析

本文采用有限元法(FEM)对同相位和非同相位不对称三支路绕组性能——支路电势、空载环流及其损耗进行分析,计算了电势不对称度。计算结果表明采用解析法计算是可行的;验证了计算环流及其损耗应采用定子绕组漏抗而不是交(直)轴电抗,环流损耗计算可忽略谐波影响;指出了绕组节距对基波电势和谐波电势大小以及环流损耗有影响,但不影响基波电势不对称度。绕组支路中的环流不会产生轴电压和轴电流等。     

基于光学多光谱与SAR遥感特征快速优化的大区域森林地上生物量估测

针对基于多模式遥感手段的大区域森林地上生物量（AGB）定量反演效率低的问题，充分集成主、被动遥感对森林AGB多维观测特征，提高区域定量反演结果；针对两期反演结果分析，揭示区域森林AGB空间变化格局，为科学评估区域生态环境保护（如天然林保护）、提升国家生态环境遥感连续动态监测与预警能力提供支撑。以内蒙古大兴安岭林区为研究区，以2009年为主的光学LandsatTM5（TM）与ALOS-1 PALSAR，以及2014年为主的高分一号（GF-1）与ALOS-2 PALSAR两期主、被动遥感数据提取特征因子，利用快速迭代特征选择的k-NN方法（k-Nearest Neighbor with Fast Iterative Features Selection，KNN-FIFS），实现主、被动遥感特征组合快速优化及最优估测模型构建；基于第七次、第八次森林资源连续清查样地数据，对两期研究区森林（乔木）AGB进行定量反演与留一法（LOO）验证；根据两期反演结果叠加对比，在样地和区域尺度上定量分析研究区2009~2014年间森林AGB变化。在样地尺度上，基于森林资源清查样地结果与LOO法验证结果表明,2009年的AGB反演结果R²=0.56，RMSE=25.95 t/hm²；2014年R²=0.64；RMSE=24.55 t/hm²。2009年反演均值较样地计算结果均值偏高（预测：81.59 t/hm²，实测：78.64 t/hm²）；而2014年反演均值较样地计算结果偏低（预测：79.63 t/hm²；实测：82.48 t/hm²）。从区域尺度来看，2009年平均森林AGB为88.33 t/hm²；2014年的为94.61 t/hm²；平均AGB增长量为6.28 t/hm²；与前期研究利用扩展生物量因子法计算的结果接近（2008年和2013年分别为87.14 t/hm²、92.20 t/hm²）。采用基于快速迭代的KNN-FIFS方法，可大幅度提升高维度多模式遥感特征优选效率；充分融合主、被动遥感的多维观测特征，提高森林AGB反演精度及饱和点。在像素尺度上（30 m）利用LOO法对KNN-FIFS反演结果进行了验证，具有更强鲁棒性，避免了由于训练、检验样本抽选造成的随机误差。2009~2014年期间，内蒙古大兴安岭林区植被覆盖度整体呈现了明显的增长趋势；森林AGB也相应增加。自天然林保护工程实施以来，尽管森林火灾造成了局部较为严重的森林退化（覆盖度、AGB），但整体森林资源状况得到有效改善。     

基于孪生残差神经网络的GF-2影像林地变化检测——以浙江省建德林场为例

森林是世界上生产力最高的可再生自然资源之一,但由于火灾、洪水、砍伐等多种自然或人为因素干扰,森林的生态环境受到严重威胁。准确掌握林地资源变化的情况,可以为森林资源的管理与保护提供有效信息。由于林地类别及树种差异较大,在林地变化检测任务中传统的机器学习变化检测方法难以捕捉深层次语义信息,存在提取特征适应性差、识别能力弱以及因季相导致的伪变化等问题。提出以孪生残差神经网络构建深度学习模型,进行林地变化的检测实验。分别采用残差神经网络ResNet50、添加不同轻量级注意力机制如卷积注意力机制模块CBAM和压缩和激励模块SE 3种不同特征提取方法作为主干特征提取模块。3种主干特征提取网络都基于预训练权重进行训练,通过将提取的多尺度的特征图进行融合,使得不同特征图中信息粗略细节和精细细节互补,从而改善变化检测效果,同时具有相同数量的参数,共享权值的优点。以浙江省建德林场为实验区,获取2015年和2020年两期高分二号卫星影像,构建一套分辨率为1 m的林地变化检测数据集。对孪生残差神经网络变化检测的结果和真实变化标签进行比较,其中主干特征提取网络SE-ResNet50综合结果最好,精确率为0.91...