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工业技术 | 120篇 |
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2001年 | 6篇 |
2000年 | 7篇 |
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1997年 | 1篇 |
1991年 | 1篇 |
1987年 | 2篇 |
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1.
提出了一种计算SF6/N2混合气体温度压力特性方程的简化方法,并和试验数据进行了对比。根据此方法,提出一种便于工程运用的简化方程。 相似文献
2.
将山西大同煤粉磨到工业煤粉细度,通过浮沉分成不同密度子样。采用XRF,XRD,AFT,SEM和FactSage等手段研究了大同煤粉颗粒灰不均匀熔融规律。结果表明:随着煤粉密度增加,Al_2O_3由39.65%(质量分数,下同)逐渐降低到28.05%,Fe_2O_3则由3.36%增加到12.54%,SO_3则主要富集在大于2.0kg/cm~3密度部分;AFT和SEM研究均发现,大同煤粉灰熔融性随密度发生显著分化;使用FactSage软件热力学模拟计算发现,不同密度子样液相量随温度变化的规律和AFT与SEM实验结果具有较好的相关性,这说明大同煤粉颗粒灰熔融性随密度的变化是化学成分分化的结果。因此,锅炉结渣的是易熔煤灰颗粒。 相似文献
3.
南阳凹陷属南襄盆地次级构造单元,是发育在秦岭-大别褶皱造山带之上的富油气断陷。研究其地质结构特征和形成演化过程,对凹陷油气勘探和认识秦岭-大别褶皱造山带晚白垩世以来隆升剥蚀作用的盆地构造-沉积响应均具有重要意义。综合利用凹陷内2/3D地震、钻井、测录井资料,识别区域性不整合面,划分构造-地层层序,刻画主要断裂的构造特征及凹陷平、剖面形态;运用平衡剖面技术,恢复南阳凹陷晚白垩世以来的形成演化过程。结果表明,南阳凹陷发育胡岗组底部(Tg)、玉皇顶组底部(T7)、核桃园组底部(T5)、上寺组底部(T1)4个区域性不整合面,将凹陷地层划分为基底构造层、胡岗组构造层、玉皇顶组-大仓房组构造层、核桃园组-廖庄组构造层、上寺组-平原组构造层共5套构造-地层层序。受新野断层、禹桐断层、师岗断层等基底断层控制,南阳凹陷表现出南北分带、东西分块、隆凹相间的构造格局。凹陷经历了初始断陷期、持续断陷期、强烈断陷期、断-拗转换期和拗陷期共5期构造演化阶段。基底结构复杂、边界断层形态差异及分段差异沉降是凹陷地质结构的主要控制因素。 相似文献
4.
泌阳凹陷王集地区油气差异分布及控制因素 总被引:1,自引:0,他引:1
泌阳凹陷王集地区是一个两翼相对宽缓的不对称鼻状构造,向深凹区倾没,与砂体耦合发育,是油气运移的有利指向区。新采集处理的开发地震资料精细解析发现:北东向主控断层平面分布的分段性和纵向发育的分期性及与不同规模砂体的配置,控制了王集地区不同区块油气富集程度有差异、不同构造位置油气藏类型有差异及不同层段的油气富集也有差异。以此指导该区井位部署,发现了B166-1,C50等井区油气富集区块,并扩大了W20井区含油面积,新增地质储量476.56×104t。 相似文献
5.
6.
运用GARCH、EGARCH的t分布模型对WTI原油现货价格进行了统计拟合分析,得到了其收益率序列尖峰厚尾和异方差性等主要概率特征,并对GARCH、EGARCH的t分布模型的预测效果进行了比较分析,发现基于学生t分布的EGARCH模型比GARCH模型能更好地描述WTI原油价格的波动特征,并且具有较好的预测能力. 相似文献
7.
介绍了一套基于虚拟仪器技术的剩余电流式电气火灾监控探测器智能检测系统设计方案。系统以工业控制计算机为核心,配置高精度数据采集卡、信号调理电路、三相大电流发生器和气动夹具等组成系统硬件平台,采用先进的虚拟仪器技术——LabVIEW 7 Express软件开发平台自行开发相关测试及数据分析与处理软件,实现数据采集和处理,可满足剩余电流式电气火灾监控探测器产品出厂时的综合性能检验需求。经实际应用表明,该系统具有测试精度高、检测效率高、操作方便和维护简单等优点。 相似文献
8.
采用预聚体法以聚己二酸乙二醇酯二醇(PEA)、2,4-甲苯二异氰酸酯(TDI-100)和气相二氧化硅(SiO2)为原料,3,5-二甲硫基甲苯二胺(E-300)为扩链剂制备了聚氨酯/气相二氧化硅(PU/SiO2)复合材料,并利用SEM、电子万能试验机和DSC等手段对复合材料进行了分析与测试。结果表明,气相SiO2粒子在PU基体中分散良好;PU/SiO2复合材料比纯聚氨酯材料具有更优的耐撕裂性能和拉伸性能,耐热性能也提高。当气相SiO2的添加质量分数为3%时,复合材料的综合性能最好;且当扩链系数为0.80时,材料耐撕裂强度提高29.45%,拉伸强度提高33.74%。 相似文献
9.
正交多项式逼近去白噪 总被引:6,自引:0,他引:6
本文介绍一种多项式拟合去白噪方法,它利用切比雪夫多项式或勒让德多项式拟合逼近数据列去除白噪,使用该方法对测井数据和野外地震数据进行处理,应用效果良好。 相似文献
10.
太阳光球亮点近似旋转的曲线运动对研究太阳内部的能量如何传输到日冕层具有重要意义。现有的算法仅能检测光球亮点的全局型曲线运动,因此提出了一种多尺度多模态的深度学习方法来检测光球亮点的全局型和局部型曲线运动。首先,基于双向长短期记忆网络构建了一种多尺度网络模型,用来提取光球亮点的运动轨迹段的多尺度时序特征;然后,采用EfficientNet-B0提取运动轨迹段的空间特征,通过将时序特征和空间特征融合成多模态特征来检测光球亮点各种类型的曲线轨迹段。实验结果表明,所提方法的准确率达到了85.08%,相较于单尺度方法的提升了6.12%,相较于多尺度单模态方法的提升了3.1%。所提方法亦可应用于其他领域的运动类型检测任务中。 相似文献