回采巷道肩角泥岩片冒机理与防控

针对回采巷道两侧肩角位置存在泥岩软弱夹层,易发生片帮冒落、出现“网兜”的问题,以冯家塔煤矿3205工作面运输平巷为工程背景,采用实验分析、数值模拟和现场监测相结合的方法,研究肩角泥岩吸水特性、片帮特征及其防控方法。结果表明：泥岩吸水具有时效特征,整个过程可分为加速吸水阶段和等速吸水阶段;泥岩片冒主要集中在巷道肩角和两底角位置,随着遇水弱化时间的增加,垂直应力最大值逐渐向肩角位置的深部转移;肩角泥岩片冒控制需要隔绝泥岩与水的接触,并控制泥岩膨胀变形和挤出;现场采用高强速凝水泥基材料喷涂巷道,隔离肩角泥岩与水接触,并控制泥岩膨胀变形,取得较好的控制效果,最大位移仅40 mm,且喷涂材料表面完整。     

基于Au@Ag纳米粒子的表面增强拉曼光谱技术测定苹果和梨中的福美双

目的 建立基于Au@Ag纳米粒子(Au@Ag nanoparticles,Au@AgNPs)的表面增强拉曼光谱(surface enhanced Raman spectroscopy,SERS)测定苹果和梨中的福美双的方法.方法 采用快速、简便、廉价、有效、坚固、安全(QuEChERS)样品制备方法提取苹果和梨中的福美...     

龙丹:科技基因如何实现竞争能力

黑龙江,这个曾培育过中国十大乳品企业中”七大”的乳业大省．如今在激烈的市场竞争中．显得有些疲惫不堪。曾经在乳业红极一时的黑龙江乳品企业．多数追赶不上乳业发展的大潮．反而不幸被“后浪”淹没。完达山、龙丹．成了黑龙江的“幸存”。当前．完达山也面临着改制重组。而已经改制的龙丹．去年年底展开了挺进高端奶粉市场的行动,它的“一招先”,也就是祭起了法宝——乳科学。     

基于表面增强拉曼光谱技术测定聚亚苯基砜奶瓶中4,4′-联苯二酚的迁移量

目的 基于Ag纳米粒子(Ag nanoparticles,AgNPs)的表面增强拉曼光谱(Surface enhanced Raman spectroscopy,SERS)技术,建立测定聚亚苯基砜奶瓶中4,4′-联苯二酚迁移量的方法。方法 参照GB 31604.1—2015、GB 5009.156—2016,对聚亚苯基砜奶瓶中4,4′-联苯二酚的迁移行为进行研究,将获得的迁移液经0.22 μm滤膜过滤后,与AgNPs混合,然后进行SERS测试,并采用高效液相色谱法(High performance liquid chromatography,HPLC)进行验证。结果 所制备的AgNPs分布均匀、重现性好,针对4,4′-联苯二酚的最低检测质量浓度可达1 mg/L。在质量浓度范围1~50 mg/L内,1 278 cm⁻¹处的峰强度与4,4′-联苯二酚的浓度具有良好的线性关系,相关系数为0.990 4。在聚亚苯基砜奶瓶中4,4′-联苯二酚的回收率为88.6%~92.8%,相对偏差为4.02%~6.50%,且与HPLC方法的结果基本一致。结论 该方法具有快速、准确、操作简单等优点,可为食品接触材料及制品中的4,4′-联苯二酚检测提供技术参考。     

高粘结冷态灌缝材料配合比对性能影响

研发了一种以乳化沥青和水泥为主要原料的高粘结冷态灌缝材料。研究了水灰比(W/C)、油石比(A/C)和砂灰比(S/C)对灌缝料性能的影响规律；确定出优化的高粘结冷态灌缝料配方。研究结果表明：W/C增大，灌缝料的流动性变好，可工作时间延长，但分离度变大，材料的均质性变差；A/C增大，流动性变差，可工作时间缩短，力学性能变差；S/C的选择应综合考虑可工作时间和力学性能。     

脉冲磁体用高强高导Cu-Nb复合线材的研究进展

高强高导铜合金材料是集优良物理性能和力学性能于一体的有色金属材料，能够同时具备高强度、高电导率以及高热导率等性能。近年来，铜合金材料备受关注，在脉冲强磁场、转换开关、电接触器、引线框架及电车和电力火车导线等诸多领域展现出广阔的应用前景。Cu-Nb复合线材作为一种典型的高强度、高电导、高导热铜基复合材料，是制备超高场脉冲磁体的首选导体材料。本文系统总结了脉冲强磁场发展史，脉冲磁体导体材料用Cu-Nb复合线材的主要制备技术，芯丝结构演变特征，材料的热稳定性、强化机理及导电机理等方面的研究进展，最后指出了目前我国脉冲强磁场突破110 T所需Cu-Nb复合线材存在的问题及面临的挑战，并提出了关于未来研究重点的建议。     

基于特征金字塔匹配和自监督的表面缺陷检测

针对传统表面缺陷检测无法适应工业复杂背景等问题，提出一种基于特征金字塔匹配和自监督的表面缺陷检测算法。首先，将两个基于通道注意力的残差网络提取的特征构成金字塔，根据网络各层输出的差异找到缺陷。其次，网络预训练的方式上采用了自我引导潜能（BYOL）自监督学习，经过自监督学习的网络可以提取通用特征，并提高缺陷检测方法的泛化性。最后，在遇到模糊图像时，采用基于不同分辨率的蒸馏训练来让学生网络充分学会提取图像的深度特征。对所提算法在3个数据集上进行了测试，实验结果证明，所提方法好于对照组，具有更高的缺陷检测精度。