塑料瓶的电磁成形封口研究

对塑料瓶的电磁成形封接工艺进行研究，通过对放电电压、电容、线圈位置等参数进行调节，得出了优化的封口工艺。试验结果表明线圈位置，电压对封口效果影响较大。     

银行安防:平稳上升的传统安防市场

我国银行业快速发展 银行业对国民经济发展起到的积极促进作用无疑是重大和不可替代的.1978-2007年,我国金融业的平均增长率高于同期GDP增长率,对经济增长的贡献率不断上升,金融业在GDP中比重由1.9%上升至4.4%,成为国民经济中重要的行业.据中国银监会统计,2007年,我国金融业总资产已突破47万亿元,其中银行业资产占比已达95%以上.     

GRNN模型在煤与瓦斯突出及瓦斯含量预测中的应用

煤与瓦斯突出的作用机理非常复杂,是诸多因素如地应力、煤层瓦斯、煤体物理力学性质等共同作用的结果。在分析广义回归神经网络(GRNN)的基本原理和算法的基础上,建立煤与瓦斯突出等级以及基于构造复杂程度定量评价的瓦斯含量GRNN模型。然后用收集到的工程实例样本训练和检验该模型。结果表明,GRNN模型具有很好的预测能力和泛化能力,能较好揭示瓦斯含量和诸影响因素间的关系,可用于煤与瓦斯突出判别以及瓦斯含量预测。同时可以看出,光滑因子的合理选取对于提高GRNN模型的预测精度非常重要,因此,在以后的实际应用中需要不断尝试,找出最合理的光滑因子。     

废旧材料在公路建设中运用及对策

分析了废旧材料在公路建设中运用的现状，指出了废旧材料在公路建设中运用存在的问题，并提出了利用废旧材料的相应对策。     

稻虾共作快速发展背景下潜江耕地时空变化特征分析

虾稻共作综合种养模式近年来在长江中下游地区快速发展，探索虾稻共作对农业土地利用的影响，对于科学调控虾稻田发展、确保粮食和生态双安全具有重要意义。该研究以虾稻共作模式发源地——湖北潜江市为研究区域，利用空间分析和破碎度指数方法，分析虾稻共作模式快速推广下潜江市农业土地利用时空格局变化。结果表明：（1）近20年来，耕地时空格局变化过程是以园林办事处（主城区）为中心的建设用地向西至广华镇、南至杨市镇不断扩张，耕地转为新增建设用地达28.64 km2，约18.59 km2耕地转换为水域；（2）耕地格局呈现破碎化，主要由城市发展过程中建设用地扩张占用耕地，以及虾稻田快速发展后造成；（3）虾稻田主要由水田转换而来，部分旱地及水域也转换为虾稻田。虾稻田的不断扩张，特别是旱地和水域转换为虾稻田，一定程度上带来耕地破碎化。因此，在我国农业劳动力不足、农民收入不高和种地积极性不强等因素下，未来虾稻田种植模式对耕地利用具有较好的潜力和空间，但也需要重点关注虾稻共作模式的可持续发展，重点基于水田发展虾稻田种养模式。     

家电企业的低碳发展与实践

为应对低碳与节能减排这一世界关注的问题,企业应当积极推行低碳战略,并确定实施战略的能力建设。通过对典型家电产品的生命周期分析及企业低碳体系试点的研究,得到了企业碳排放的基本数据,探索了家电产品在节能减排领域的发展潜力和方向。低碳领域的试点效果为企业带来了良好的环境效益和经济效益,结合中国的实际情况给出了低碳经济的四个后续关注点。     

海洋平台振动监测技术试验研究

为保证海洋平台服役期间安全运行,以实验室海洋平台模型为研究对象,开展有关振动监测技术的试验研究。通过预制损伤等物理手段,模拟海洋平台模型完好与损伤状态。使用加载设备对平台模型加载,采集其在不同加载角度、频率与增益下的动力响应。对振动传感器校准后,利用传感器、信号调理仪以及信号采集软硬件设备,组成监测系统。分析试验数据,调整相关试验参数,选取最佳信号采集状态。选取双谱分析法对试验数据进行信号处理,得出平台模型完好与损伤状态的数据变化。结果表明:根据振动监测数据的双谱模量与频率分布,能够识别损伤。     

低负荷进水的改良型A2／O曝气池的改造研究

工业集聚区都配套相关的污水处理厂,但是很多工业集聚区,在刚刚起步的时候配套的污水处理厂都面临配套管网建设滞后、收集废水量较少等问题。焦作市万方工业集聚区污水处理厂进水单一,生化性差,进水负荷低于设计值,曝气池连续曝气造成污泥解絮,间歇曝气导致污泥在反应区发生沉淀,为解决上述问题,在好氧区添加潜水搅拌器,能够合理控制溶解氧,防止污泥解体,并且还可以避免生物反应区污泥发生沉淀现象,降低了电耗,出水指标好,达到了设备改造预期效果。     

油田采出系统中空化防垢技术室内研究

以大庆油田采出污水为母液,配置不同硅离子浓度的采出液,考察了起始硅离子浓度不同时油田采出液中的结垢因子经过空化防垢装置处理后的变化规律。结果表明:在经过空化防垢装置处理后,Ca2+、Mg2+浓度的下降得到一定的抑制;该装置对硅垢有一定的防垢作用,特别是对中、高浓度硅体系的防垢效果明显。     

基于聚类深度网络模型的莱州湾近岸平原表层土壤有机质含量遥感估算北大核心CSCD

准确掌握土壤有机质(SOM)含量特征及分布状态是土地肥力管理和陆地生态环境保护的关键。选取莱州湾近岸平原为研究区,采集348个土壤样点并获取同期Sentinel-2多光谱影像,利用变量重要度投影算法提取SOM的敏感光谱特征作为自变量,测定的SOM含量为因变量,进一步将空间聚类模块引入深度神经网络学习法构建聚类深度网络遥感估算模型,最终完成SOM的含量估算与区域尺度上的数字制图。结果表明:1)在土地盐碱化作用下,近红外范围内波段对SOM的光谱响应最强,波段8的重要度最高,采用波段差值运算能够综合两波段光谱信息突出SOM的吸收信号;2)聚类深度神经网络模型的反演精度R^(2)(决定系数)和R(均方根误差)分别达到0.82和2.25,相对比深度神经网络模型准确度分别提升36.67%和52.23%,在引入空间聚类函数后模型过拟合问题会得到缓解且计算效率提升;3)SOM含量的高值热点和低值冷点区域在空间上呈现带块状分布趋势,田块尺度上SOM分异规律明显,受海水倒灌和微地貌的共同影响。研究采用的聚类深度神经网络模型可为利用多光谱遥感数据反演SOM和进行区域尺度上的土壤质量精细监测及管理提供有效的技术支持。