纳米Zr-Ti-Al复合氧化物杂化PI薄膜的耐电晕性

采用微乳化-热液法制备了一系列不同比例Zr-Ti改性的纳米氧化铝分散液,用原位聚合法分别制备了无机纳米杂化聚酰亚胺复合薄膜,研究不同的Zr-Ti比例对杂化薄膜的耐电晕性、电导电流及电老化阈值的影响.结果表明:复合薄膜的耐电晕性有明显提高,当Zr:Ti=2:3时,耐电晕寿命达到最大;电老化阈值随Ti含量的增加呈现先增大后减小的趋势.当Zr:Ti=3:2时,电老化阈值达到最大.     

城镇污水厂污泥处理处置现状分析及其工程方案论证

阐述了土地利用、填埋、建材利用和焚烧等几种污泥处理处置方式,分析了我国目前污水处理厂污泥处理处置中主要存在的问题。基于此,强调了污泥处理处置方案论证工作的重要性,讨论了污泥处理处置方案论证过程中需要注意的问题,并提出了相关建议,供开展工作时参考。     

五层纳米SiO2-Al2O3/聚酰亚胺复合薄膜的制备及性能

采用浸胶法制备了一系列SiO₂-Al₂O₃/聚酰亚胺（SiO₂-Al₂O₃/PI）五层耐电晕薄膜A_m A_n PA_n A_m,其中中间层（P）为纯PI薄膜,外层（A_m）、次外层（A_n）分别为SiO₂-Al₂O₃掺杂不同质量分数的纳米SiO₂-Al₂O₃/PI薄膜。采用TEM、FTIR、宽频介电谱仪、电导电流测试仪、耐电晕测试仪、介电强度测试仪和拉伸实验机对五层纳米复合PI耐电晕薄膜的微观结构、介电性能和力学性能进行了表征和测试。结果表明,SiO₂-Al₂O₃/PI复合薄膜掺杂层形成了分布均匀的有机/无机复合结构;SiO₂-Al₂O₃纳米粒子的保护作用是影响复合材料耐电晕性能的主要因素,复合薄膜A₃₂A₁₆PA₁₆A₃₂的耐电晕寿命最大,为23.4 h;外层掺杂量对五层SiO₂-Al₂O₃/PI复合材料的介电强度影响较大,复合薄膜A₂₀A₂₈PA₂₈A₂₀的介电强度最大,为302.3 kV/mm;通过对五层复合结构的设计,可以在兼顾材料力学性能的同时,提高其耐电晕寿命和介电强度。     

基于基础颜色特征的自适应尺度的多目标跟踪算法

在多目标跟踪领域,多个相似目标间相互遮挡时,易产生误跟踪、漏跟踪等问题。针对上述问题,通过引入语言学中的基础颜色及自适应尺度因子来解决。采用颜色命名过程及主成分分析法,提取目标基础颜色特征,准确区分相似目标;同时引入自适应尺度因子,自动改变目标尺度,减少因尺度变化而引入的干扰信息,增强目标外观模型的鲁棒性。基于以上两点,在Structure Preserving Object Tracking（SPOT）算法基础上,提出了Basic Color Adaptive Scale SPOT（CSSPOT）算法。在对比实验中,CSSPOT算法在跟踪准确率及计算时间这两方面较原算法均有所提升,充分说明了基础颜色特征及自适应尺度因子的正确性及有效性。     

基于时空深度特征的人体行为识别算法

针对底层局部时空特征数量少以及中层特征表达能力弱的问题,结合时空深度特征,提出一种人体行为识别算法。依据运动剧烈区域在行为识别中提供更多判别信息的思想,利用视频图像的深度信息确定人体运动显著性区域,通过计算区域内光流特征作为度量区域活跃度的能量函数,依据能量函数对运动显著性区域进行高斯取样,使样本点分布于运动剧烈区域。将采集到的样本点作为动作底层特征描述人体行为,结合词袋模型,采用支持向量机分类器对行为进行识别。实验结果表明,在SwustDepth数据集中,基于时空深度特征的人体行为识别算法的平均行为识别准确率达到92%,且具有较高的鲁棒性。     

基于纹理基元块识别与合并的图像语义分割

针对当前像素级别的图像语义分割算法难以利用全局形状特征,导致分割对象轮廓模糊,造成错误识别的问题,提出一种区域级别的基于纹理基元块识别与合并的图像语义分割算法。该算法采用纹理基元等特征,考虑到相邻像素点间的相互关系,保留物体间的棱角和边缘信息,分割出轮廓清晰的对象。在MSRC图片库上进行实验,结果表明,该算法能对多种语义对象进行分割和识别,具有运行速度快、识别率高和分割效果好等优点。     

高压低渗透挥发性油藏开发实践

文SZ油藏是一个异常高压、低渗透、挥发性、高矿化度的特殊性油藏，其开发特征与一般黑油油藏存在明显不同，本文简要介绍了该油藏的油藏特征、开发特征及开发实践中的有效做法。     

引力势、物质运动与时空结构 强相互作用力、弱相互作用力和引力

根据物质运动、引力势与时空结构之间的关系,推导了由各个层次微观粒子的运动所产生的引力势,澄清了强相互作用力、弱相互作用力和引力之间的基本关系..     

引力势、物质运动与时空结构 “暗物质”的本质

根据物质运动、引力势与时空结构之间的关系,分析了由天体和星际物质整体运动产生的附加引力势,讨论了旋涡星系旋转曲线的平直问题和引力透镜效应异常等现象,从根本上澄清了"暗物质"的本质.     

基于归一化R变换分层模型的人体行为识别

为保留多特征的鉴别能力和区分能力,同时不增加特征维度,提出了一种基于归一化R变换分层模型的人体行为识别方法.第一层选取描述了运动发生区域的运动能量图像(MEI)作为特征,并依据其归一化R变换曲线对行为进行大类划分;第二层利用细节特征更丰富的关键姿态的星状模型以及宽比和高比特征对各大类进行细分,实现行为的分治识别.对Weizmann和ViHaSi人体行为数据库进行实验,识别率分别为92.47％和96.67％.实验结果表明,该分层模型简单有效