中国主要旱地农田N_2O背景排放量及排放系数特点

【目的】收集中国已发表的旱地农田N_2O排放田间监测文献并建立数据库,以此为基础解析中国主要旱地农田(小麦地、玉米地、蔬菜地)的N_2O背景排放值(不施肥情况下土壤的N_2O排放量)和排放系数(EF)及影响因子,为估算区域温室气体清单和提出相应的减排策略提供数据支持。【方法】利用亚组归类和回归分析等方法对主要类型旱地农田N_2O背景排放量的影响因子(如土壤全氮含量和土壤碳氮比)及影响EF的因子(如氮肥用量及肥料类型——硝化抑制剂和缓控释肥)进行分析。【结果】(1)中国旱地农田N_2O背景排放量为0.70—3.14 kg N_2O-N·hm^(-2);小麦地和夏玉米地的N_2O背景排放量和蔬菜地的N_2O日背景排放量均随土壤全氮含量增加而增加,并随土壤碳氮比的增加而降低,灌溉促进小麦地N_2O背景排放量增加;(2)EF随着无机氮肥用量的增加而增加,不同作物种植类型农田的EF大小依次为蔬菜地(0.61%—1.13%)>夏玉米地(0.50%—0.68%)>春玉米地(0.35%—0.40%)>小麦地(0.22%—0.36%);夏玉米地的EF是小麦地的2倍左右;(3)使用不同种类硝化抑制剂后氮肥的EF均有不同程度的降低,EF降低了34%—60%,EF降低程度依次为:DCD+HQ(58.9%)>NBPT+DCD(52.9%)>DMPP(51.1%)>NBPT(44.1%)>吡啶(39.5%)>DCD(38.9%);硝化抑制剂降低EF的效果在不同旱地农田的表现为:小麦地(60.0%)>蔬菜地(50.6%)>春玉米地(39.6%)>夏玉米地(34.7%);(4)与常规尿素相比,不同类型缓控释肥使得EF降低了15.9%—78.9%,降低次序依次为:长效碳酸氢铵(78.9%)>聚合物包膜尿素(59.8%)>脲甲醛(53.4%)>树脂包膜尿素(44.9%)>硫磺包膜尿素(30.6%)>钙镁磷肥包膜尿素(15.9%);缓控释肥降低EF的效果在不同农田表现为:蔬菜地(78.4%)>春玉米地(58.2%)>小麦地(49.2%)>夏玉米地,控释肥在降低夏玉米地EF的作用较小。【结论】旱地农田N_2O排放主要受土壤养分状况(全氮含量和碳氮比)和管理措施(灌溉和施肥)及其他因素的共同影响,应依据不同气候生态区的气候和土壤特点以及作物类型并考虑氮肥用量和类型采取针对性的减排措施,以有效降低农田N_2O排放。

基于支持向量机的汽车发动机故障诊断研究

研究在汽车发动机不解体的情况下获取发动机缸盖表面的振动信号和上止点信号,按曲轴转角的周期对振动信号的时域能量进行合理分段;提取各段信号的时域能量作为发动机各缸状态的特征值。建立发动机各缸不同故障状态的训练集,用支持向量机的方法实现发动机故障模式的诊断与识别。研究结果表明,该方法对汽车发动机故障类型、故障位置的诊断识别具有重要工程意义。

多参数与多测点信息融合的行星轮故障诊断

为了找到多级行星齿轮传动系统复杂故障诊断的合适方法,对三级齿轮传动系统进行故障模拟和振动信号测试。针对行星齿轮传动系统振动信号的非线性和非平稳性、故障特征信号难以提取等特点,采用关联维数、最大Lyapunov指数、样本熵3个混沌特征参数作为故障辨识特征量。用不同测点和不同混沌特征参数的信息融合,通过支持向量机分类方法建立信息融合故障诊断模型及6种不同故障状态的训练集,实现对三级齿轮传动系统复杂故障类型的识别与诊断。分析结果表明:多测点信息融合或不同混沌特征参数融合,均能不同程度提高故障分类准确率。而经多测点与多混沌特征参数的信息融合后,通过支持向量机的故障分类准确率最高。

基于专家系统与神经网络集成的故障诊断的应用研究

本文针对工业生产中使用的直流电动机 ,应用人工智能的相关理论对其故障进行了广泛深入的研究。在此基础上 ,探讨了专家系统与人工神经网络相集成的电动机故障智能诊断方法并加以实现。实践证明 ,网络的学习时间显著缩短 ,整个系统的推理效率明显提高 ,并验证了集成式专家系统的诊断效果比传统的专家系统或神经网络更为全面、准确和迅速。电动机故障的集成式智能诊断方法是一个既有理论研究意义又有实际使用价值的课题与方向。

乳腺肿物^（99）Tc－MIBI显像初步临床观察

目的：寻找有效的、无创伤性诊断乳腺癌的方法。方法：对单发、可触及乳腺肿物的７８例患者进行了９９ｍＴｃ—甲氧基异丁基异睛（ＭＩＢＩ）显像。７８例全部经手术治疗，获得病理结果。结果：７８例中４２例为乳腺癌，其中９９ｍＴｃ－ＭＩＢＩ阳性者３５例，肿物最小者为１．５ｃｍ×１．５ｃｍ×１．２ｃｍ。３６例乳腺良性疾患中９９ｍＴｃ－ＭＩＢＩ阴性者３０例；６例阳性者中有５例为较大的乳腺腺瘤，１例为浆细胞乳腺炎。９９ｍＴｃ－ＭＩＢＩ检出乳腺癌的灵敏度和特异性均为８３．３％。结论：９９ｍＴｃ－ＭＩＢＩ对乳腺癌诊断有辅助作用，但不能鉴别较大腺瘤与乳腺癌。

广义分形维数在旋转机械故障诊断中的应用研究

运用分形理论 ,提出广义维数最小二乘法的计算公式 ,对实测的时域信号进行了广义维数计算 ,从广义维数中获取盒维数、信息维数、关联维数以及敏感维数。对故障样本进行功率谱分析、广义维数计算分析 ,提出谱能量与分形维数的关系 ,为用分形维数来分析故障的强度提供了依据。运用广义维数序列和数学方法相结合提出分形诊断分类方法 ,并通过实例诊断、识别故障及其故障程度 ,说明该方法具有较好的实效性。

叶片振动响应的长度分形故障特征提取与诊断

为有效地从风力发电机组的振动响应中获得反映叶片响应的动态特征,将其作为叶片运行状态分析的特征量,依此达到对风力机叶片故障的检测与诊断识别。应用有限元分析方法,建立了300 W风力发电机组的动力学模型,通过计算与试验模态分析,分别获得整机组的固有频率和振型,并比较验证了试验模型的合理性。用锤击法测得叶片正常状态和偏心故障下的振动加速度响应信号,应用非线性动力系统的长度分形维数理论,计算其长度分形维数,并将其作为叶片偏心故障诊断识别的特征量。研究结果表明,该方法能有效识别风力机叶片正常状态和偏心故障状态,及其偏心位置和偏心量大小。

基于传递路径的多级齿轮箱齿轮裂纹故障识别

采用集中参数法对多级齿轮传动系统的齿轮振动进行建模仿真,获得难以直接测量的齿轮箱内部振源振动信号。根据系统辨识理论,获得振源信号传递至2个不同测点下传播路径的传递函数。通过比较2测点在同种系统状态下对应的信号传播路径的传递函数特征,选取了更能反映系统振动特征的测点作为最佳测点。通过比较无故障状态与定轴齿轮齿根裂纹状态下最佳测点对应的信号传播路径的传递函数特征,找出系统刚度微小变化时传递函数的变化特征,从而能够以此辅助判断微弱故障类型。

关联维数及其在故障诊断中的应用研究

从工程实际问题出发 ,论述了分形维数的基本概念和性质 ,给出了定量描述分形特征的重要参数——关联维数的计算方法 ,分析了发动机故障的特点 ,提出了将关联维数用于汽车发动机故障诊断的技术路线及方法。

基于广义分形的旋转机械故障诊断识别与分类

运用多重分形理论,提出广义维数最小二乘法的计算公式,对实测的时域信号进行了广义维数计算,得到广义维数序列值,并从广义维数中获取盒维数、信息维数、关联维数以及敏感维数。对故障样本进行功率谱分析、广义维数计算分析,找出用分形维数分析识别故障的依据。另外运用广义维数序列和数学方法相结合提出分形诊断分类方法,用广义维数最大相关系数和广义维数序列单值优化逼近原理方法,对待检信号的耦合故障分别进行了试验数据与理论响应模拟、振型数据的诊断、识别分类,收到了良好的一致效果。通过对转子系统故障诊断的实例说明从广义维数中提取的各分形维数都能较好的对故障状态进行诊断、识别;且耦合故障的分形诊断分类方法具有较好的实效性。

旋转机械动态特性的分形特征及故障诊断

运用多重分形理论,提出广义维数最小二乘法的计算公式,对实测的时域信号进行了广义维数计算,得到 广义维数序列值,并从广义维数中获取盒维数、信息维数、关联维数以及敏感维数,对故障样本进行广义维数计 算分析,找出用分形维数分析识别故障的依据。此外,运用广义维数序列和数学方法相结合提出分形诊断分类方 法,用广义维数最大相关系数和广义维数序列单值优化逼近原理方法,对待检信号的耦合故障分别进行了试验数 据与动态振型数据的诊断、识别分类,收到了良好的一致效果。通过对转子系统故障诊断的实例说明从广义维数 中提取的各分形维数都能较好地对故障状态进行诊断、识别,且耦合故障的分形诊断分类方法具有较好的实效性。

基于柯氏熵的汽车发动机状态预测的可行性研究

由于非线性系统存在长期不可预测性 ,基于此 ,建立了基于时间序列的柯尔莫哥洛夫熵求解方法 ,并利用柯尔莫哥洛夫熵求取了复杂机械系统状态的最大可预测的点数。这一研究为确立复杂设备状态预测的可信区间提供了理论支持 。

树莓的利用研究及其在我国的发展前景

本文介绍了树霉的种质资源、植物学特征、生长结实习性及生态习性 ,对树霉栽培管理和采收、贮藏与加工进行了简述。文章针对我国树霉生产现状 ,提出了 4点建设性建议。

杜芬方程的1/3纯亚谐解及其过渡过程

通过谐波平衡法和数值积分法研究了杜芬方程的 1/ 3纯亚谐解· 对参数变化的过渡过程的敏感性和扰动初始值的过渡过程进行了研究· 同时 。

冲击脉冲法在电机轴承故障诊断中的应用

在对电动机轴承状态监测与故障诊断的研究中，采用振动诊断技术，即冲击脉冲法编写了电动机故障诊断系统．该系统专门用于电动机轴承的故障诊断与监测，并通过检测冲击点处的冲击波幅值来判断轴承内滚动体与滚道间的碰撞程度，从而有效识别出轴承的工作状态与故障类型，特别适用于检测轴承早期损伤类故障、润滑状况以及油膜厚度等．

模糊数学在故障诊断系统中的应用研究

将模糊数学理论应用到电机故障诊断系统中 ,建立了模糊识别系统 ;根据模糊数学理论公式确定电机隶属函数的大小 ;计算出症候群对各种故障的隶属度 ;然后按隶属度对故障进行归类 ,较好地解决了不确定因素对电机产生的影响 ,诊断效果较好。

极大熵谱法及其在滚动轴承故障诊断中的应用

针对轴承运行状态采用极大熵谱法建立了 AR模型 ;并计算出轴承正常及故障状态的时序模型。对饱含着信号的时间序列进行了故障敏感因子计算、极大熵谱分析 ,对滚动轴承故障进行了定性的诊断 ,同时将功率谱和极大熵谱进行比较分析 。

杜芬方程的1/3纯亚谐解及过渡过程的分形特征研究

通过谐波平衡法和数值积分法研究了杜芬方程的1/3纯亚谐解.提出假设解,找出了亚谐频域,并对参数变化的过渡过程的敏感性和初始值扰动的过渡过程进行了研究.考察了亚谐响应幅值系数对阻尼的敏感性及亚谐振动谐波成分的渐近稳态性.此外,运用广义分形理论对杜芬方程纯亚谐解过渡过程进行了分析.分析表明,广义维数的敏感维数能清楚地描述杜芬方程纯亚谐解过渡过程特征;并对改变初始扰动、阻尼系数、激励幅值情况下,其两个不同频域的杜芬方程纯亚谐解过渡过程的不同分形特性显现出敏感性.

多重分形方法在耦合故障诊断分类中的应用研究

运用多重分形理论,提出广义维数最小二乘法的计算公式,对实测的时域信号进行了广义维数计算,得到广义维数序列值,并从广义维数中获取盒维数、信息维数、关联维数以及敏感维数。对故障样本进行功率谱分析、广义维数计算分析,找出谱能量与分形维数的关系,对用分形维数分析故障的强度提供了依据。另外运用广义维数序列和数学方法相结合提出分形诊断分类方法,用广义维数最大相关系数和广义维数序列单值优化逼近原理方法,对待检信号的耦合故障分别进行了试验数据与理论响应模拟数据的诊断、识别分类,收到了良好的一致效果。通过对转子系统故障诊断的实例说明从广义维数中提取的各分形维数都能较好地对故障状态进行诊断、识别;且耦合故障的分形诊断分类方法具有较好的实效性。

石墨炉原子吸收光谱法测定膨松剂中微量铝的质量浓度

目的：建立石墨炉法测定膨松剂中微量铝的方法．方法：用湿法消解和微波消解法消解样品，在257.4 nm 共振线，应用石墨炉原子吸收光谱法测定膨松剂中痕量铝．结果：湿法消解和微波消解法均适用于石墨炉原子吸收光谱法测定铝的质量浓度，本方法的定量限（LOQ）：22.3μg／L，线性范围是：6.0-200μg／L，加标回收实验的回收率92％-108％．结论：该方法准确、可靠，灵敏度好，可满足膨松剂中微量铝的测定．