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本文经随机实验统计分析得出孔隙率函数(3lnφ-2ln(1-φ))近似服从正态分布,在实验的粒径范围内(30~180 mm),其期望值和方差都随着岩块粒径的增大而增大.在推导出岩层二维下沉曲面方程的基础上,先后推演出燃空区冒落岩体孔隙率的连续非均质分布模型和随机离散化非均质分布模型.依据模型计算矩形煤火空间得出以下结果:燃空区浅部及边缘侧冒落岩体的孔隙率大,而中间区域孔隙率小;孔隙率等值线在x-y平面上的投影呈侧躺的"U"形分布;沿x轴,随着深入燃空区距离的增加,孔隙率呈类负指数形式衰减.此外,孔隙率连续分布和随机离散化分布,在整体的变化趋势上是相同的,区别之处在于后者所表示的孔隙率具有一定的随机波动性.将上述随机离散化模型应用在某火区温度场的数值模拟中,并经现场红外测温验证了模拟的准确性和孔隙率模型的适用性
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一、分正相和反相离子对色谱法 反相离子对色谱法 二、将离子对试剂加入到含水流动相中,被分析组分的 离子在流动相中与离子对试剂的反离子(或对离子, counter ion)生成不荷电的中性离子对,增加溶质 与非极性固定相间的疏水性缔合作用,使分配系数 增加,改善分离效果
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➢按照不同的分类方式,酒可以分为不同的种类。最常见的是在商业经营酒类批发和零售中可分为白酒、啤酒、黄酒、果酒和配制酒及国外蒸馏酒。➢酿酒的基本过程主要包括淀粉糖化过程和酒精发酵过程。➢白酒的酿造原料有主要原料、辅料、酒曲、酒母、水等,酿酒工艺主要有固态法和液态法两种。对白酒通过感官检验及理化指标的控制及良好的包装和保管来保证其质量。➢啤酒的酿造原料有大麦、酒花、辅助原料、啤酒酵母、水等。按照不同的分类方式,啤酒有许多种类。➢黄酒、葡萄酒和果酒的酿造原料与白酒及啤酒有所不同,酿造工艺也有各自的特点。➢白酒、啤酒、黄酒、葡萄酒和果酒各自又包括不同的种类,都有许多名酒及其特点
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针对模糊边缘的红外目标提取问题,提出一种基于流形正则化多核半监督分类的提取方法.首先应用最大类间方差法计算初始分割阈值,获得确定化的目标和背景区域以及待确定化的模糊边缘区域;然后建立各区域内像素点邻域空间集,并通过多核函数特征映射获得邻域空间中灰度均值和方差信息特征值,通过流形正则获得邻域空间中位置信息特征值;在特征值基础上,建立半监督分类模型对模糊边缘区域像素点邻域空间集进行类别划分;最后计算最佳分割阈值.对比实验结果表明,该方法提取模糊边缘红外目标效果好且运算效率高
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为了对分区分级双P型燃气辐射管喷口结构、位置进行优化,提高燃烧效率.首先对分区分级双P型燃气辐射管进行了实验和数值研究,结果发现,除NOx体积分数的误差为11.6%外,其他参数的偏差都在1%以内,证明该模型具有可靠性.在此基础上,通过研究主管和支管的喷口位置及喷口结构等参数,进行了气体温度和壁面温度的研究分析.结果显示:随着主管喷口位置向外移动,分区分级燃气辐射管表面温度的最高值逐渐减小,壁面温度的最低值逐渐增大.支管喷口位于三通管与支管交线处时,可以减少高温气体对辐射管管壁的冲击作用,提高支管径向的温度均匀性,延长辐射管使用寿命;主管喷口的形式为完全预混式喷口时,壁面温差最小;支管喷口的形式为不对称式时,分区分级燃气辐射管壁面温差最小,燃烧热效率最高
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采用X射线衍射采集海水鲈鱼鳞片中羟基磷灰石(002)、(130)、(211)面网和鳍骨中羟基磷灰石(031)、(120)、(132)面网极图数据并计算了取向分布函数(ODF)以分析其择优取向特征,其中鳞片极图数据显示出羟基磷灰石结晶学c轴主要有3个择优取向,分别是与鳞片法线方向平行、相交39°和相交63°,而鳍骨极图推测出其羟基磷灰石c轴择优取向大致有五个方向,分别与鳍骨截面法线相交3°、9°、17°、24°和36°.ODF的计算结果表明,鳞片中羟基磷灰石有比较明显的择优取向是结晶学c轴近似平行于鳞片表面,同样,鳍骨ODF中羟基磷灰石择优取向为结晶学c轴近垂直于截面.极图和ODF结果上的差别是由于极图本身是晶体取向的二维投影图,单张极图显示的择优信息不够完整,因此ODF用来解析生物矿物的择优取向特征更为准确.鳞片和鳍骨中羟基磷灰石结构中的择优取向现象是因为生物矿化过程中有机质的调控作用而使结晶学c轴趋向平行胶原纤维长轴方向,并且这种择优特征也是硬体组织具有优良力学性能的要求
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掌握端脑的分叶和主要沟回的名称、位置;基底核的组成,纹状体的概念、区分和功能;大脑皮质的机能定位:第I躯体运动区,第I躯体感觉区、视区、听区、各语言中枢的位置及损伤表现;内囊的位置、分部、各部通过纤维束及损伤表现。熟悉侧脑室的位置,分部、交通;大脑半球髓质的分类,连合系的组成。一了解大脑皮质的分区(Brodmann),外囊和最外囊的位置,联络系纤维的组成,边缘系统的组成与功能
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3.1 无机污染物监测分析技术 3.2 有机污染物监测分析技术 3.3 颗粒物监测分析技术 3.4 降水监测分析技术
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针对传统的利用极点等密度图和玫瑰图的结构面分组方法主观性强和聚类分析方法不够直观的缺点,建议利用模糊C均值(FCM)聚类的隶属度的结果,结合图形技术绘制隶属度等值线图来进行结构面分组.隶属度等值线图充分利用了模糊C均值聚类中隶属度的信息,展现每个聚类的隶属度的空间分布规律,并且可以分辨出因随机因素形成的结构面,还可以直观地读出聚类中心的范围.三山岛金矿的实例证明,该方法同时具有传统方法直观和聚类分析方法客观的优点,并且能够适应优势组不明显的数据
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在分析化学,特别是仪器分析中,常常需要做工 作曲线(也叫标准曲线,或校正曲线,或检量线)。 例如,原子吸收法中作吸光度和浓度的工作曲线,极谱 法中作波高和浓度的工作曲线等等。在分析化学中所 使用的工作曲线,通常都是直线。一般是把实验点描 在坐标纸上,横坐标X表示被测物质的浓度,叫自变量 。大都是把可以精确测量或严格控制的变量(如标准 溶液的浓度)作为自变量;纵坐标y表示某种特征性质 (如吸光度、波高等)的量,称因变量,一般设因变 量是一组相互独立、其误差服从同一正态分布N(O, o2)的随机变量。然后根据坐标纸上的这些散点(实 验点)的走向,用直尺描出一条直线。这就是分析工 作者习惯的制作工作曲线的方法
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