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采用水模型的方法,以一个七机七流中间包为原型,建立1:2.5的水模型系统,对多流中间包各流的均匀性进行了分析.结果表明:多流中间包在无控流装置下,不能保证各流的均匀性,各流差异性极大;原型中间包各流均匀性较差,且死区比例高,达到45.5%;控流装置的重要性依次为U型挡墙>稳流器>梯形挡墙;优化后各流均匀性良好,死区比例由原来45.5%降低到平均23.1%,在现场应用取得很好效果
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从太平洋海底沉积物中分离到的四株异养微生物,进行耐酸和耐金属的驯化,在好氧和厌氧条件下进行异养微生物异化还原大洋多金属结核的实验,并分析了浸出机理.结果表明:厌氧浸出优于好氧浸出,pH控制在2.5~3,浸出时间为3d,浸出率可达98%.利用异养微生物还原浸出大洋多金属矿浸出速率高,矿体无需通气,投资低,易于操作,且环境友好,可在回收有价金属的同时进行固体废弃物和有机废弃物综合治理.
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一、招商银行(一卡通)简介 “一卡通”是招商银行向社会大众提供的、以 真实姓名开户的个人理财基本账户,它集 定活期、多储种、多币种、多功能于一卡 多次被评为消费者喜爱的银行卡品牌。是 国内银行卡中独具特色的知名银行卡品牌 。招行从1995年7月发行“一卡通”以来,凭 借高科技优势,不断改进其功能,不断完 善综合服务体系,创造了个人理财的新概 念招商银行个人网上银行设有大众版和 专业版
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在40Cr钢制成的带圆孔的薄壁管上进行拉-扭双向的低周疲劳试验,并用弹塑性有限元方法分析试件圆孔区域应力和应变分布。通过对以前的多轴向疲劳准则的分析研究,根据薄壁管拉-扭双向疲劳的试验和理论分析的结果,提出了一个新的多轴向应力疲劳的判据。它可以比较好地预测疲劳起裂寿命和裂纹位置
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多西尔工业公司财务主任理想·罗斯契尔与东南国民银行的两位主任会谈后返回他的 办公室。此次会谈是由他提出的,讨论了与公司第一宗大额国际销售合同相关的财务问 题,该项合同是1976年1月3日批准的。起初,罗斯契尔与东南国民银行的副总裁罗伯 特·利进行了接触,他对多西尔公司和东南国民银行之间的业务负主要责任。利建议该行 国际业务部的约翰·冈参加这次会议,因为利觉得自己缺乏国际业务知识,难以回答罗斯 契尔可能提出的各项问题
文档格式:DOC 文档大小:37.5KB 文档页数:4
实验5编译预处理和多文件的组织 【实验目的】 1掌握多文件程序的编译与连接。 2掌握宏定义命令。 3了解文件包含命令和条件编译命令
文档格式:DOC 文档大小:20.5KB 文档页数:1
实验5编译预处理和多文件的组织 【实验目的】 1掌握多文件程序的编译与连接。 2掌握宏定义命令。 3了解文件包含命令和条件编译命令
文档格式:PDF 文档大小:1.94MB 文档页数:17
中国的页岩气田属于非常规气藏,采用体积压裂工程技术才可以实现有效开采。不过,页岩储层与一般储层的性质不同,纳米级孔隙大量分布,其孔隙和渗透率十分微小,同时还分布有微裂缝,气体在其中的流动具有解吸、扩散、滑脱和渗流等多种微观机理,并且呈现出基质?微裂缝?人工裂缝的跨尺度多流态流动。常规的油气开发理论与技术并不适用于页岩气藏,因此需要有针对性的研究,并建立页岩气开发的理论与技术,才能实现我国页岩气藏的高效地开发。从页岩气流动的基本规律出发,总结了页岩气流动的多流态?多尺度?多场耦合输运机理和渗流规律,归纳了考虑解吸?扩散?滑移?渗流的多尺度非线性渗流统一方程,给出了多尺度全流态图版。通过页岩气多级压裂水平井多区耦合非线性渗流理论、多场耦合非线性渗流理论,形成页岩气藏流场区域储量动用与开发动态变化规律,针对我国页岩气特点构建了页岩气产量递减模型。基于上述理论提出了开发设计方法,提出了我国储层分级评价及优选目标评价方法,并且建立了适合我国储层的分级评价及优选目标方法与指标,对中国页岩气压裂开发工艺适应性技术进展进行了归纳总结。在此基础上,对未来页岩气高效开发理论的发展方向进行了展望,以期对我国页岩气理论和技术研究提供指导
文档格式:PDF 文档大小:632.69KB 文档页数:6
利用薄壁圆管和缺口试样,在MTS 809电液伺服材料试验系统上对GH4169合金的高温多轴疲劳特性进行了实验研究.实验采用对称轴向和扭转应变控制、比例与非比例循环加载,轴向与扭转应变的相位差分别为0°,45°,90°.通过对薄壁圆管和缺口试样的高温多轴疲劳寿命特性分析,基于临界面方法提出了一个的多轴疲劳寿命预测模型,在考虑临界面上最大剪应变和正应变对多轴疲劳损伤贡献的同时,还引入了应力状态对多轴疲劳寿命的影响因素.应用新模型对GH4169合金高温多轴疲劳寿命进行预测结果表明,该模型对于缺口试样和薄壁圆管的高温多轴疲劳寿命估算具有较高的准确性.
文档格式:PDF 文档大小:0.99MB 文档页数:9
多聚焦图像融合是计算机视觉领域中的一个重要分支,旨在使用图像处理技术将同一场景下的聚焦不同目标的多张图像中各自的清晰区域进行融合,最终获得全清晰图像。随着以深度学习为代表的机器学习理论的突破,卷积神经网络被广泛应用于多聚焦图像融合领域,但大多数方法仅关注网络结构的改进,而使用简单的两两串行融合方式,降低了多图融合的效率,并且在融合过程中存在的失焦扩散效应也严重影响了融合结果的质量。针对上述问题,在显微成像分析的应用场景下,提出了一种最大特征图空间频率融合策略,通过在基于无监督学习的卷积神经网络中增加后处理模块,规避了两两串行融合中冗余的特征提取过程,实验证明该策略显著提高了多张图像的多聚焦图像融合效率。并且提出了一种矫正策略,在保证融合效率的情况下可有效缓解失焦扩散效应对融合图像质量的影响
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