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本章介绍序列比对时常用的几个概念,包括同一性identity)、相似性(《dcnysimilaiy《)同 源性( homology)等。这些概念,在蛋白质和核酸序列比对时经常使用。双序列比对(pairwise alignement)是指通过一定的算法对两个DNA或蛋白质序列进行比对分析,从而找出两者 之间最大相似性匹配。双序列比对是序列分析常用方法之一,是多序列比对和数据库搜索的 基础
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简述了超高矫顽力永磁体测量现状,分析了静态磁滞回线仪在测量高矫顽力永磁体时存在的问题及其原因.为解决此问题,采用\f-2f\原理建立了基于脉冲磁场技术的高矫顽力永磁测量装置,该装置能产生最高8 756 kA·m-1的测量磁场,能够测量高矫顽力永磁体的整个磁滞回线.阐述了该脉冲磁场测量装置的优势、组成结构以及涡流修正方法.经过实验验证,该系统具有良好的测量重复性.与国家永磁标准测量装置的对比结果显示:在低矫顽力范围内两者剩磁Br、内禀矫顽力HcJ、磁感应强度矫顽力HcB和最大磁能积(BH)max四个参数的测量偏差在1%以内;在高矫顽力范围,该装置解决了静态磁滞回线仪测量曲线变形的问题
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调径变矩抽油机是在前置式游梁抽油机上采用新型平衡方案的一种节能型抽油机,其特点是取消了曲 柄平衡,将传统的直游梁设计成3段折线的弯形游梁根据该抽油机的结构特点及运动特征,推导了其悬点速度、 加速度以及曲柄扭矩等计算方程,以CYJ8-3-26HY型抽油机为例进行了模拟计算,并与CYJ8-3-48B型抽油机 相关参数进行了对比,借以分析其运动学和动力学特性,为调径变矩抽油机一深井泵素统的生产参数合理配置提 供了理论支持
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采用线性极化、电化学阻抗谱等电化学方法研究了连续柱状晶组织BFe10-1-1合金在3.5%(质量分数)NaCl溶液中的耐蚀性能,并与普通铸造多晶组织BFe10-1-1合金进行了对比.极化曲线测试结果表明,两种合金具有相似的电化学行为,极化曲线都包括活性溶解区、活化-钝化转变区和极限电流区,但连续柱状晶组织合金腐蚀速率小于普通铸造多晶组织合金,主要是由于连续柱状晶组织BFe10-1-1合金的微观偏析程度较小,能有效避免枝晶间局部腐蚀的发生.电化学阻抗谱测试结果也表明,该合金的电荷传递电阻和腐蚀产物膜电阻均大于普通铸造多晶组织合金,具有更高的耐蚀性
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基于离散元理论和PFC3D程序构建放矿模型,探究多放矿口条件下崩落矿岩流动特性,实现多放矿口条件下放出体及矿石残留体形态变化过程的可视化.同时,将模拟结果与已有研究结论进行对比分析,验证基于PFC程序的放矿模型在崩落矿岩流动特性研究中的可靠性.放矿PFC模拟结果表明,多放矿口条件下放出体形态会因各放矿口间的相互影响而产生交错、缺失等程度的不同变异,并不是一个规则的椭球体.在单一放矿口和多放矿口条件下,放出体高度的变化趋势均可概括为两个阶段:在放矿初始阶段,放出体高度呈指数形式快速增加,随放矿量的增加,其增长率逐渐减小;随后,放出体高度将随放矿量的增加而呈线性增长的趋势.矿石损失率随放矿口尺寸及崩落矿石层高度的增大而减小,随放矿口间距的增大而增大.当相邻放矿口间产生相互影响时,平面放矿方式与立面放矿方式相比,其矿石残留量更小,且崩落矿岩接触面呈近似水平状态下降
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尾矿库溃坝灾害应急响应时间短、潜在威胁巨大,往往造成惨重人员伤亡与巨额财产损失. 近些年尾矿库安全事故发生数量的总体下降趋势充分体现出现代化技术及安全管理方面的进步,然而重大事故发生频次却不减反增,2015年巴西Samarco铁矿与2014年加拿大Mount Polley重大溃坝事故及其惨重后果,再次为尾矿库安全敲响警钟. 我国现存尾矿库8869座,含\头顶库\1425座,安全形势复杂. 本文在收集大量相关领域文献的基础上,聚焦尾矿库溃坝灾害防控体系中的安全监测、灾害预警与应急准备、安全管理与标准规范这三大方面核心内容,分别综述对比国内外现状及前沿进展,探讨分析我国当前所面临的问题并尝试提出改进建议,为尾矿库防灾减灾理论研究与技术革新提供参考. 结果表明:(1)我国尾矿库安全监测标准更高,但仪器耐久性、可靠度与实用性不足,专用监测器件与新技术的研发应用势在必行;(2)灾害预警方法单一且可信度不高,而信息技术融合应用成为发展趋势;(3)应急管理与预警决策需以充分的科学论证为基础,当前研究在试验手段与计算方法上存在局限;(4)我国拥有完善的安全管理标准规范体系,但在安全等别划分、全生命周期管理、主体变更、事故总结等方面相对欠缺
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通过测量大庆地区区域土壤的理化性质以及碳钢的短期腐蚀数据,分析土壤传质过程的逻辑关系,构建了碳钢短期土壤腐蚀预测模型.通过用该模型在BP人工神经网络中进行学习、训练及模拟,并与现场碳钢埋片腐蚀实验结果对比,进一步验证了腐蚀模型的合理性.结果表明:含水量、空气容量、pH、Cl-含量、SO42-含量和可溶盐总量六种土壤环境参数为影响区域土壤中碳钢腐蚀的主要因素;运用基于Matlab平台的人工神经网络,通过不断地积累土壤腐蚀信息,多次训练后可以建立起稳定性好、泛化能力强的土壤腐蚀预测模型,能较好地预测了大庆地区碳钢在土壤中的腐蚀速率
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