TiO_2-Pt同轴纳米管制备及光催化性能研究

该文利用毛细管作用和还原气氛处理相结合的方法,以TiO2纳米颗粒为原料制备了贵金属Pt纳米颗粒填充的TiO2-Pt同轴纳米管复合材料,并对其形貌和结构进行了表征。然后在紫外光源的照射下对甲基橙进行光催化降解实验,光催化实验结果表明该复合纳米材料具有比TiO2纳米颗粒更高的光催化降解甲基橙的催化活性。     

论无权处分合同效力的认定

无权处分合同效力的认定,是一个需要众多民事法律制度配合,进行体系化调整的复杂法律问题。我国《合同法》将其规定为效力待定合同,与善意取得制度,合同相对性理论等民法原理和制度发生矛盾和冲突。对《合同法》第51条的规定进行了检讨,指出无权处分合同的效力的认定应以物权变动模式为其制度前提。     

新疆自治区丙级工程咨询单位资格认定工作结束

今年初，中国工程咨询协会在海口市召开“工程咨询单位资格证书认定工作会议”，对国家发展改革委颁发的工程咨询预备资格、各省发展改革委颁发的工程咨询丙级资格以及中咨协会颁发的工程咨询临时资格的认定工作进行了部署。根据会议精神，为做好此项工作，新疆工程咨询协会经认真准备于今年2月15日-16日在乌鲁木齐市召开会议，对咨询单位进行了集中培训，对申报材料内容及要求进行详细的讲解，对电子版进行了演示，对各单位提出的问题进行了答疑。     

深孔断顶爆破防治冲击地压的理论与实践

简要阐述我国冲击地压作用机制及控制技术研究现状,深入探讨深孔断顶爆破的作用机制,采用数值模拟方法分析深孔断顶爆破防治冲击地压的基本原理,对于爆破前后的应力场进行对比分析,从计算结果来看,深孔断顶爆破能够从根本上改变煤岩体的应力分布状态,显著降低爆破有效范围内煤岩体中的应力水平,应力峰值出现的位置明显远离煤壁,峰值的大小大幅度降低;结合急倾斜煤层开采条件和倾斜煤层开采条件,进行深孔断顶爆破防治冲击地压的实践,并通过应力监测对其卸压效果进行检验。监测结果表明,采用深孔断顶爆破技术能够有效改变煤岩体的应力状态,对具有冲击危险的区域起到较好的卸压作用;在华亭煤矿急倾斜煤岩层条件下深孔断顶爆破的实践中,在监测期间内,深孔断顶爆破后顶板岩层出现3次明显的周期性垮断现象,压力显著降低,周期来压明显,从而降低冲击危险性,有利于矿井的安全生产。     

淀山湖河口生态浮床试验工程设计与效果研究

在综合考虑淀山湖千墩浦河口区域的地形、水文、水质、植被、航道等环境因素和工程实施总体目标的基础上,从工程选址、浮床结构、浮床植物筛选、浮床布局以及浮床系统保护等方面开展了生态浮床试验工程的研究与设计,并通过实践进行了效果验证,为在淀山湖大规模开展浮床工程建设积累了技术参数和运行经验。工程运行一年来的情况表明,浮床技术可有效削减富营养化水体中的COD、TN、氨氮和TP等营养物质,为后续的生态修复工程奠定良好基础;选择的浮床植物较好地适应了淀山湖水体营养状况,植物收获量达到和超过了考核目标;设计的"消浪排+防浪围隔"防护系统结构可有效抵御风浪和船行波的影响,围隔对波浪能的消减率可达39%。     

透水性基床级配碎石填料强度变形特性试验研究

空隙结构良好的级配碎石因其良好的渗透性而逐渐用作透(排)水性基床结构层,但合理地控制和优化其在交通荷载重复作用下的强度和累积变形特性是亟待解决的关键问题之一。采用基于颗粒堆积理论提出的石砂比(G/S)指标设计7种不同的透水性级配以及用于对比的常规级配,分别开展室内击实试验和单调加载三轴试验研究级配对压实和强度特性的影响;通过控制剪应力比(SSR)设计重复加载三轴试验的不同围压和循环偏应力组合,研究级配对回弹模量、阻尼比和累积塑性变形等的影响。试验结果表明：不同级配试样的峰值偏应力存在差异,围压越大差异越明显,抗剪强度主要受内摩擦角控制;随加载次数增加,回弹模量迅速增大,阻尼比迅速下降,两者均在1 000次左右趋于平缓;不同级配试样的初始阻尼比、回弹模量和轴向累积塑性应变随剪应力比的增大而增大,剪应力比较高(SSR≥0.7)时差异越大;G/S=1.6～1.8时透水性级配碎石处于稳定的骨架结构状态,干密度、抗剪强度、回弹模量、阻尼比和累积塑性变形等均最优。可为透水性基床级配碎石的高效利用和可持续推广提供理论依据和技术参考。     

石油在海面的扩展、迁移与离散——海域油污染研究述评

石油对海域污染已日益严重。油在海域中的行为和归宿问题十分复杂,国外研究已近三十年,我国处在起步阶段。本文对这一领域已有研究的主要成果作了系统综述和评论。     

基于Petri网研究选择性拆卸

废弃产品的拆卸回收是绿色制造中的关键技术。运用Petri网作为数学工具描述产品的拆卸树，并用自定义的语法作形式化的表达，重点研究了选择性拆卸问题。这对于废弃产品的回收、重用以及日常的维修，都具有重要作用。基于拆卸Petri网，提出了两种评价函数，并运用反向启发式搜索策略，形成了一个改进型的算法。最后对一个工程实例作了具体研究，验证了方法的可行性，使得选择性拆卸序列具有供现场机器人实用的价值。     

基于Bagging算法和Elman-NN融合的短期负荷预测模型

针对传统神经网络经常无法满足短期负荷预测的实际应用要求,本文提出了基于Bagging算法和Elman神经网络结合的电力系统短期负荷预测模型。把经预处理过后的数据分为原始训练集和测试集,然后通过Bootstrap方式在原始训练集中随机抽取若干个子训练集,并建立相应的Elman神经网络负荷预测模型,并将子训练集分别用于训练不同的网络模型,最后利用测试集进行预测,最终的预测结果取不同模型预测结果的平均值。利用训练不同模型的Bagging算法,消除Elman神经网络的不稳定性,提高了预测模型的精度和稳定性。通过某城市负荷预测的实际算例,对所提出的预测模型与单一的Elman神经网络预测模型进行对比分析。分析结果表明,基于Bagging算法和Elman神经网络融合的预测模型具有较好的预测精度和稳定性。该研究具有一定的应用前景。