长庆油田陕北区原油破乳剂的筛选和复配

实验考察了8种市售水溶性破乳荆对长庆油田陕北区有代表性的宝塔区、安塞和子长原油(均为低硫中间基-石蜡基原油)的脱水效果(加量100mg／L，脱水温度55℃，时间3h)。目前长庆采油一厂使用的YT-100和延炼集团使用的GT-940对这3种原油的脱水效果均较好，但对子长原油的脱水率不高，分别为69．7％和58．9％。在由所选性能较好的破乳刺组成的4种二元复配物中，GT-940 HQ96-1对3种原油的脱水效果均高于单剂，最佳配比分别为4：1，4：1，3：2；其余3种复配物则对原油有选择性，其中GT-940 YT-100相近(97．5％)；YT-100 HQ96-1仅能改善子长原油的脱水效果，配比为4：1时脱水率最高(76．4％)；SP-169 HQ96-1仅能改善宝塔区原油的脱水效果．配比3：2和2：3时脱水率最高(92．9％)。表5参6。     

计算机在离心泵特性曲线测定实验中的应用

运用智能型电动调节阀、涡轮流量传感器、T139E型流量显示仪表、SN-2000型变频调速器、PCI-2003型数据采集卡和计算机作为主要设备,设计了离心泵特性曲线和管路特性曲线测定实验的工艺流程。给定离心泵转速、阀门开度数值,计算机对流量Q、扬程H、轴功率N_轴进行数据采集、绘图,由所绘图形判断该实验的工艺流程是否满足实验要求。实验结果表明：组成实验工艺流程的设备运行平稳、数据处理快速、图形直观。     

3DS MAX 5在分子离子结构和反应机理教学中的应用

介绍了运用3DS MAX 5制作分子和离子结构模型及其动画，以及用动画演示化学反应机理的方法。     

羧甲基壳聚糖的制备及应用

通过醚化途径，制备壳聚糖的衍生物，得出了以异丙醇为介质对壳聚糖进行改性研究的最佳反应条件。     

自动跟踪抗混叠滤波器

该滤波器采用新型器件,特殊方式,它的截止频率随某一参考信号频率成倍增减,适用于那种分析信号频率随时间变化的特殊场合,(如旋转机械的振动信号频率随转速变化,可以做到滤波器的截止频率与转速保持固定倍数,末实现自动跟踪能力)。可根据用户提出指标生产。     

基于AlexNet模型的雷达信号调制类型识别

针对现代战场复杂电磁环境,在低信噪比(-6 dB)下传统雷达调制信号采用常规五参数特征的识别方法准确率低的问题,本文采用深度学习中的AlexNet卷积神经网络模型自动提取图像各种特征细节,从而替代手工设计特征的庞大的特征工程以实现信号在低信噪比下的识别。该方法首先利用平滑伪Wigner-Ville时频分析在时频域内生成雷达调制信号的时频图像;然后采用中值和均值滤波结合去噪对时频图像进行预处理;最后使用图像处理器GPU在深度学习架构Tensorflow下搭建AlexNet模型进行训练,对CW、LFM、EQFM、DLFM、BFSK、BPSK以及QPSK这7种雷达信号进行特征的自动提取和选择,从而实现雷达信号的自动识别。仿真结果表明,在信噪比为-6 dB时,除QPSK信号外其余6种雷达信号的整体识别率均达到90%以上,比采用非深度学习和LeNet5卷积神经网络的识别效果好,从而验证了该方法在低信噪比下雷达信号识别的有效性。     

离散压缩采样结构下的宽带LFM信号识别及参数估计

针对传统均匀信道化宽带数字接收机处理宽带信号时产生的跨信道问题,以及传统宽带数字接收机带宽过大而产生的系统灵敏度降低的问题,提出了一种基于调制宽带转换器(modulated wideband converter,MWC)离散压缩采样结构的新型宽带数字接收机,该接收机可对跨信道的宽带线性调频(linear frequency modulated,LFM)信号进行脉内识别和参数估计。接收机利用周期性伪随机序列将宽带信号混频至基带和其他子带内,基带内信号包含所接收信号的全部信息。利用接收机的多路结构对带宽较窄的基带信号接收和处理提高了系统灵敏度并解决了跨信道问题。仿真实验表明,该新型宽带数字接收机可有效地对宽带LFM信号进行脉内识别,并对其初始频率和调频斜率具有良好的估计性能。     

Ni-B/SiO2非晶态催化剂对卤代芳香硝基化合物的催化加氢性能

对Ni-B／SiO2非晶态催化剂在卤代芳香硝基化合物加氢制卤芳胺反应中的催化活性和选择性进行了研究。研究表明,该催化剂不仅具有很高的催化活性,且反应中卤芳胺脱卤率低,反应选择性高,寿命长,优于Raney Ni催化剂。晶化导致催化剂失活。载体能提高催化剂的分散度,使催化剂的活性比表面积增大。将催化剂保存在乙醇溶液中可保持其活性不变。通过催化剂的表征结果,讨论了Ni-B／SiO2非晶态催化剂及Raney Ni催化剂的催化活性与其机构的关系。     

集成单片开关电容滤波器原理及应用

本文简述了开关电容原理,介绍了集成单片开关电容滤波器的类型;以MF-10为例给出了一些使用实例;最后将作者在实际使用过程中所遇到的问题和解决办法作以说明。     

分段聚类在雷达信号分选中的应用

分析了雷达信号分选中的容差问题,现代电子战所面临的越来越复杂密集的脉冲环境,使容差问题成为制约现有多参数信号分选体制分选效率的重要因素。根据统计学习理论的思想,提出了一种基于支持向量聚类和级联互耦的分段聚类雷达信号分选方法,该方法克服了容差问题对雷达信号分选的影响。通过仿真实验验证,对于高脉冲密度环境和复杂的信号形式,这种分选方法是有效的。