溴酸盐在食品及饮用水中的危害及检测

溴酸盐是一种禁用食品添加剂,具有致癌性。溴酸盐滥用及超标事件在市场上依然存在,影响食品安全,有效控制及禁止滥用尤为重要。同时应做好市场监测,建立有效的检测手段,保证食品安全。     

3000m水下应急封井装置下放过程平衡分析北大核心CSCD

3000m水深水下应急封井装置的下放安装受井喷原油流速的影响较大,为确保3000m水深水下应急封井装置顺利下放安装到发生井喷的井口,基于ANSYS软件建立并模拟了3000m水深水下应急封井装置下放安装过程,研究了水下应急封井装置在不同井喷原油流速、距离井口不同高度时的平衡状态。研究结果表明,水下应急封井装置距离井口不同高度时,上托力与湿重平衡时对应不同的井喷原油流速;相同井喷原油流速下,水下应急封井装置从下放到距离井口1m过程中,距离井口1m时受到井喷原油产生的上托力最大。本文研究结果对水下应急封井装置快速平稳下放及水下应急封井装置的优化设计具有一定的参考意义。     

基于VOF模型的平底结构等速入水砰击载荷研究

水下生产装备等大型结构物在下放安装过程中,在穿越飞溅区阶段结构物底部将受到巨大的波浪砰击载荷。为了准确预测结构所能承受的临界波浪砰击载荷,以判断水下装备穿越飞溅区时是否存在潜在危险,通过重叠网格技术模拟二维平底结构等速冲击入水运动,基于有限体积法与VOF模型求解气液两相流动的雷诺时均方程,研究平底结构入水过程中砰击载荷特性,并对结构物入水过程中气液两相流动变化情况进行分析。分析结果表明:平板垂直等速入水时,结构受到的砰击压力随下放速度的增大而增大,所产生的峰值压力也逐渐增大;当平板具有横向移动速度时,不同横纵速度比对砰击压力的影响较小,砰击压力随时间的变化曲线基本相同,仅峰值压力略有差异;入水角度对平板落水时所受的砰击压力影响较大,当入水角度小于4°时,砰击压力随入水角度的增大而减小,当入水角度大于4°时,砰击压力随着入水角度的增大而增大,入水临界角度为4°;平底结构入水全过程中气液两相流动变化情况较为复杂,主要分为形成空气泡、产生气液射流及水面恢复稳定3个阶段。所得结论可为判断水下结构物能否安全穿越飞溅区提供指导。     

基于NURBS曲面的管道三维成像技术研究

管道的三维成像是处理变形检测数据最直观但也是最复杂的方式,而曲面的三维重建算法是实现管道三维成像的关键。为此,基于非均匀有理B样条(NURBS)曲面的三维成像技术,通过管道检测数据反求双三次NURBS曲面的节点矢量与控制点,并对管道机器人在检测过程中可能发生的周向转动进行优化处理,使用C++编程语言与OpenGL生成管道的三维模型,并对比了相同变形管道中,是否考虑检测机器人的周向转动对于成像效果产生的影响。研究结果表明:基于NURBS曲面的三维重建算法对于管道局部变形(凹陷变形、挤压变形)的表面重构精度较高,其成像效果清晰、逼真,且考虑检测机器人的周向转动时,所生成的三维模型表面过渡更加圆滑。研究结果可为油气输送管道三维成像技术的进一步研究提供参考。     

建筑结构耐久性维修加固方法概述

近年来,建筑行业进入转型期,以修代拆成为建筑行业的发展趋势,使直接影响到整个建筑物使用寿命的结构安全性和耐久性受到人们的关注。本文主要就框架结构建筑物加固的意义、加固的基本原则及常用的加固办法进行说明。     

红外探测器对高超声速飞行器的作用距离分析

为了对临近空间高超声速飞行器进行有效探测预警,计算天基红外探测器的作用距离。首先分析不同的对比度的区别,根据探测几何关系,考虑到目标、背景到探测器之间的大气透过率差异、路径辐射的影响,构建了基于表观对比度的作用距离模型,给出了逐步逼近的求解流程,同时指出模型中的参数仅是波长的函数,与探测距离无关。然后根据实际的飞行器和海洋背景,对天基红外探测器的作用距离进行仿真计算,仿真指出,侧视探测方向下可以取的最大的作用距离;相同速度和探测方向下,中波波段的作用距离均高于长波波段;随着飞行速度的增加,中波波段作用距离的增加量要大于长波波段。     

康平县水资源时空分布特征及其脆弱性评价

康平地处辽河流域生态功能核心区,区域水资源是维系生态系统健康和完整的纽带。在掌握康平县水资源总量特征的基础上,分析其时间、空间分布特点,并采用熵权-综合指数3法对2005~2016年全县水资源脆弱性进行动态评价。结果表明,康平水资源呈现年际波动大和逐渐减少的总趋势,空间具有不均匀性。近12年来,全县水资源脆弱性综合得分由0.263起伏升高至0.574,水资源脆弱性增加,承载能力下降。     

基于Transformer增强架构的中文语法纠错方法

语法纠错任务是自然语言处理领域的一项重要任务,近年来受到了学术界广泛关注。该任务旨在自动识别并纠正文本中所包含的语法、拼写以及语序错误等。该文将语法纠错任务看作是翻译任务,即将带有错误表达的文本翻译成正确的文本,采用基于多头注意力机制的Transformer模型作为纠错模型,并提出了一种动态残差结构,动态结合不同神经模块的输出来增强模型捕获语义信息的能力。受限于目前训练语料不足的情况,该文提出了一种数据增强方法,通过对单语语料的腐化从而生成更多的纠错数据,进一步提高模型的性能。实验结果表明,该文所提出的基于动态残差的模型增强以及腐化语料的数据增强方法对纠错性能有着较大的提升,在NLPCC 2018中文语法纠错共享评测数据上达到了最优性能。     

具有双重稀疏机制的在线学习算法

针对大数据背景下数据分类问题,已有的在线学习算法通常引入L₁范数正则化增强预测模型的稀疏性,但单一的正则化约束不能高效的获取稀疏模型.基于此,提出了一种具有双重稀疏机制的在线学习算法（an online learning algorithm with dual sparse mechanisms,DSOL）.在DSOL算法中,一方面利用L_1/2正则化项约束目标函数以增强预测模型的稀疏性,提高算法的泛化性能.另一方面用改进的梯度截取法对数据特征进行选择,有效稀疏化预测模型.通过L_1/2正则化与改进的梯度截取策略的有机融合,有效利用了历史数据信息,提高了算法分类数据的性能.通过与另4种代表性稀疏在线学习算法在9个公开数据集的实验对比表明DSOL算法对数据分类的准确性更高.