立磨机制砂生产工艺系统浅析

结合2017~2022年中国砂石年产量趋势和供应多、面广的特点,分析现存的三种机制砂生产工艺的特点,在此基础上探讨一种新型制砂工艺发展趋势。该工艺由立磨替代制砂机进行制砂,成品砂的筛选包括振动筛+组合式选粉机进行筛选和振动筛+组合式多分离梯级选粉机进行筛选两种方法,解决了传统制砂生产线400 t/h以上产能受制砂机能力限制的技术瓶颈。立磨机制砂生产工艺系统必然成为今后机制砂规模化应用主流工艺之一。

高校体育教育资源优化与配置策略研究

随着高等教育体系的快速发展,高校体育教育资源的优化配置已成为提高教育质量的关键因素。本研究从高校体育教育资源的内涵和分类入手,分析了当前高校体育教育资源配置的社会需求,着重探讨了人力资源、环境资源、技术资源以及经济资源的优化策略。通过对不同类型资源的深入分析,提出了一系列优化配置的策略,旨在更有效地支持高校体育教育的发展,实现资源的最大化利用,本文强调了体育教育对于培养学生德智体美劳全面发展的重要性,以及提高教学质量和育人成效的必要性,为高校体育教育资源配置提供科学、系统的理论支持和实践指导,推动学校体育工作全面加强和改进。

面向牵引座焊缝表面质量检测的轻量型深度学习算法

针对人工和传统自动化算法检测牵引座焊缝表面存在检测精度低、速度低的问题,提出一种轻量型的牵引座焊缝表面质量检测算法YOLOv5s-G2CW。首先,用GhostBottleneckV2模块替换YOLOv5s中的C3模块以降低模型的参数量;其次,在YOLOv5s模型的Neck部分引入CBAM(Convolutional Block Attention Module),在通道和空间两个维度上融合焊缝特征;然后将YOLOv5s的定位损失函数改进为Wise-IoU以聚焦普通质量锚框的预测回归;最后移除YOLOv5s模型中用于大物体检测的13×13特征层以进一步降低模型的参数量。实验结果表明,与YOLOv5s模型相比,YOLOv5s-G2CW的模型大小减小了53.9%,帧率提高了8.0%,平均精度均值(mAP)提高了0.8个百分点,能够满足牵引座焊缝表面质量检测的准确性和实时性要求。

高校体育教育创新路径研究

在当前的教育改革背景下,高校体育教育正面临着前所未有的挑战与机遇。体育教育不仅是提升学生体质的重要途径,同时也是培养学生综合素质的关键领域。本研究旨在探讨高校体育教育的创新路径,以适应新时代教育发展的需求。探讨教育改革对体育教学的影响,尤其是在推动素质教育全面落实、增进人才个性化发展等方面的作用,并基于此提出创新路径,包括重设教学目标以匹配专业方向,根据学生需求创新教学方法,调整教师角色以更好地服务学生,及优化体育课程体系以提高课程的实用性和趣味性。通过提出高校体育教育的创新策略,有助于提升教学质量和学生参与度,同时也能够更好地满足当代高校学生对体育活动的多样化需求。此外,研究成果意在为高校体育教育的实践和政策制定提供科学依据和指导建议,促进体育教育领域的持续发展与创新。

基于IB-SURF算法的无人机图像拼接技术研究

针对传统SURF算法(speeded up robust features)在拼接高分辨率无人机航拍图像时运行速度慢、特征匹配率低的特点,提出了一种基于IB-SURF(image block-SURF)技术的无人机图像拼接算法。结合无人机定位定姿系统(position and orientation system,POS)求取图像重叠区域;构造掩模在无人机图像重叠区域检测特征点,减少特征提取时间;借助图像分块(image block,IB)的思想对图像划分网格,精简筛选特征点;引入Neighborhood-KNN(neighborhood-K nearest neighbors)进行特征点匹配,提高图像匹配效率。实验结果表明,IB-SURF算法有较快的运行速度和较高的特征匹配率,平均特征匹配率达到84.3%,特征匹配正确率超过95.1%,为图像高质量拼接提供了技术基础。

机载LiDAR点云数据的建筑屋顶面提取算法

针对机载LiDAR点云数据的屋顶面提取过程中因受植被影响导致提取精度低的问题,提出了一种基于区域生长的屋顶面点云提取算法。进行滤波处理得到非地面点云,利用屋顶面点云邻域特征信息提取屋顶面种子点,引入植被指数和RGB差值信息作为生长约束条件对屋顶面点云进行生长分割,利用屋顶面的高程与面积值对提取结果进行过滤优化,得到屋顶面点云。选取了农村、城市、工厂三组不同场景的测试数据进行实验,结果表明:Kappa系数分别达到了97.29%、97.82%、97.13%,算法可实现较好的建筑屋顶面提取效果,且针对不同建筑场景具有良好的适应性。

碳源补充型高级氧化法工艺净化水中磺胺类抗生素研究进展与趋势

磺胺类抗生素(SAs)是自然水环境和污水处理系统中检出频次与残留浓度最高的抗生素之一。过氧乙酸(PAA)作为广谱性杀菌剂,因其氧化性强、环境友好等优势,其用于有机污染物降解成为研究热点之一。与传统H2O2基芬顿法等无机氧化法相比,PAA氧化反应生成乙酸,经中和后转化的乙酸钠可为后续生化工艺段提供优质碳源,有效降低含SAs废水的处理成本。该文对PAA基碳源补充型高级氧化法的研究进展与趋势进行了系统总结。以SAs作为典型水环境污染物,对近年来PAA基碳源补充型高级氧化工艺进行了系统总结分析,比较分析了其对各类水质背景中SAs的去除效能,并对过渡金属、碳基材料等多种PAA活化方式,工艺运行参数、活性氧物种(ROS)的交联作用机理以及SAs降解机制进行了剖析。研究发现,乙酰氧基自由基和乙酰过氧基自由基为PAA基高级氧化工艺中的基础活性物质,pH、PAA含量、共存物质等会不同程度上影响体系中ROS的生成路径。此外,磺胺类抗生素主要包括五元磺胺和六元磺胺,二者降解机理存在一定差异。五元磺胺降解主要依靠苯胺环上氨基氧化、羟基取代、S–N/S–C键断裂、N中心自由基偶联反应等4种途径;六元磺胺降解过程还包括SO_(2)脱除、斯迈尔斯重排等机制。在PAA基碳源补充型高级氧化工艺研究领域,新型高性能非均相PAA活化方式开发、实际工况的运行调控与成本控制等将成为未来研究热点。该文可为PAA基碳源补充型高级氧化工艺治理水环境新污染物的研究与应用方向提供参考。

基于特征增强知识蒸馏的目标检测压缩算法

本文提出一种基于特征增强知识蒸馏的目标检测压缩算法(ODCA)。首先,使用坐标注意力增强教师网络中间层特征对前景目标的表征能力;然后,采用二进制掩码在空间上区分前景和背景,并定义带权重的空间信息损失以平衡前景和背景特征蒸馏强度;最后,使用卷积操作统一教师和学生网络通道数,构造通道信息损失学习特征的通道间分布信息。在Pascal VOC数据集上的实验结果表明,所提算法将学生网络的平均精度均值从68.3%提高至75.7%。

增强空间变换的细粒度高频元件分类模型

飞机高频元件制造过程中需要进行细粒度元件分类,针对元件图像类间相似度高、类内差异大,空间变换网络(Spatial Transformer Network,STN)难以捕捉不同类型元件局部辨识区域的问题,增强STN的输入样本和损失函数,提出基于增强STN的细粒度高频元件分类模型(reinforced STN,rSTN)。首先,设计样本增强,将STN的输入由原始图像替换为形态学轮廓,轮廓突出了元件结构信息,有利于捕捉元件局部辨识区域。然后,在STN交叉熵损失函数基础上加入鼓励特征类内紧凑性的中心损失,中心损失引导模型为同类元件捕捉相似局部辨识区域。最后,经过空间变换的原始图像被输入分类主干网络。实验表明,所提rSTN准确捕捉了不同类型高频元件的局部辨识区域,分类准确率由STN的0.8857提高到0.9212。

in vitro新型评价体系研究海洋生物活性物质作为口腔护理材料的应用特性

对氨甲环酸、托玛琳、胶原蛋白、壳寡糖和FGFC1的止血、抗炎和抑菌能力进行了评价。构建了一种新的in vitro止血系统评价体系,结合血小板内cAMP和TXA2的变化来评价5种材料的止血能力。同时通过测定5种材料对细胞内IL-6、IL-1β和TNF-α含量,以及对典型口腔致病菌的抑制作用评定其抗炎和抑菌效果。氨甲环酸、壳寡糖、胶原蛋白肽、托玛琳的血小板聚集促进率超过15%,壳寡糖和FGFC1具有显著抗炎能力(P<0.05),壳寡糖还具有抑菌效果。因此,胶原蛋白和壳寡糖具有抑制牙龈上皮细胞炎症和一定的牙龈止血作用,壳寡糖在抑制口腔致病菌的新型口腔护理产品的应用上具有良好前景。

基于自监督学习的葡萄实例去重叠遮挡算法

传统随机遮挡算法在合成葡萄遮挡图像时会导致合成数据失真,易使葡萄遮挡预测失效。因此,提出一种适用于葡萄遮挡预测的遮挡数据合成方法,并进一步提出基于自监督学习的葡萄实例去遮挡预测算法。在数据合成阶段,该算法采用接近式遮挡策略取代随机遮挡方式用于将完整葡萄实例合成为不同的被遮挡实例,并在合成过程前通过一系列预处理机制来控制互为遮挡的葡萄实例尺寸,从而保证合成的遮挡葡萄符合真实情形,不存在失真问题;随后,将遮挡预测过程拆分为掩码重构与语义填充2个部分,并挑选对应的合成数据分别用于训练基于通用Unet的掩码重构网络和语义填充网络。为了克服因实例分割截取尺寸限制而无法预测完整实例的问题,该算法在数据合成阶段充分考虑被遮挡实例与遮挡者实例,并提出对应的重构和填充函数;在遮挡预测阶段,基于开源架构训练的Pointrend实例分割网络以及所提出的掩码重构网络和语义填充网络被依次用来完成对被遮挡葡萄的预测。在遮挡估计数据集上进行实验,结果表明,该算法预测的遮挡葡萄掩码与真实标注间的交并比(IoU)值达到81.16%,高于其他对比方法,表明所提合成算法与重构框架能够用于葡萄遮挡预测任务。

基于分块重构GAN的铁路隧道漏缆卡扣缺陷检测

由于铁路通讯漏缆卡扣结构模糊、背景差异小、类型多样且数据分布复杂,因此卡扣的缺陷检测仍具有挑战性。针对现有的CNN网络对缺陷数据分布敏感问题,引入非监督学习式的GAN网络,并提出基于分块重构GAN的卡扣缺陷检测算法。首先,采用经典的YOLOv5-M模型截取漏缆卡扣图像;然后,以现有的Skip-GANomaly网络为基础,采用分块去除的方式拆分卡扣图像,将卡扣特征离散化的同时也增加了样本的容量,缓解了Skip-GANomaly在缺陷卡扣重构中的过拟合问题;此外,提出采用余弦相似度计算卡扣重构前后图像的相似度分数,以此判定卡扣是否存在缺陷。选取综合巡检车采集到的漏缆卡扣数据集进行实验,结果表明,本文提出的算法对多类型卡扣缺陷识别的AUC值达到了0.961,比Skip-GANomaly算法提高了3%。此外,可视化的结果表明,与其他两种经典的异常分数相比,采用基于余弦相似度方法能够更好地区分缺陷和正常卡扣。

硫自养反硝化协同固定化微生物技术修复城市黑臭水体

固定化微生物技术可促进城市黑臭水体中氮磷污染物去除,但硫自养反硝化协同固定化微生物技术修复黑臭水体研究较少。通过向改性载镧膨润土基复合微生物菌剂(La-Bt基复合菌剂)中添加经S_(2)O_(3)^(2-)驯化培养的硫自养反硝化菌(NR-SOB),试图引入硫自养反硝化协同固定化微生物技术修复黑臭水体。在La-Bt基复合菌剂投加量为1.5 g/L时,向黑臭水体中分梯度投加不同浓度NR-SOB,研究NR-SOB协同La-Bt基复合菌剂去除黑臭水体污染物效果,并通过高通量测序分析底泥微生物群落结构变化。结果表明,当NR-SOB投加量为0.3 g/L时,对黑臭水体和底泥处理效果较好:上覆水氨氮、TN和TP去除率分别为87.42%、69.85%和71.11%;底泥酸可挥发性硫(AVS)去除率为34.76%,底泥TN和TP去除率分别为45.22%、45.04%;实验结束时底泥中厚壁菌门(Firmicutes)相对丰度从11.76%降至9.84%,硫杆菌属(Thiobacillus)相对丰度达2.82%,氮硫去除相关微生物菌属比例提升约0.95%。

基于局部加权非相干区域监督的葡萄精确分割算法

精确实例分割作为葡萄产业园中智能化农艺管理的一项关键技术,对于智慧葡萄园的自动化管理具有重要意义。由于葡萄生长密集、重叠现象严重,传统Mask R-CNN算法分割葡萄时存在实例边缘不准确且重叠区域易错的问题。针对上述问题,提出一种基于局部加权非相干区域监督的葡萄精确分割算法。嵌入额外的非相干区域预测分支,提取葡萄的非相干区域(边缘)和局部非相干区域(重叠边界);对于提取到的上述区域掩码进行加权监督,增强网络对易错区域的特征提取能力;基于像素亲和的多任务融合模块被提出,用于建模非相干分支和掩码分支间的像素亲和关系,进一步提升网络分割性能。利用该方法在与YOLACT++、Mask R-CNN、SOLOv2等实例分割网络在不同的评价指标上进行比较,实验结果表明该方法具有较好的分割性能,可以精确分割出葡萄边界及实例重叠区域。

含砷废渣的固化处理

为了处理有色金属冶炼厂产生的含砷废渣(简称砷渣),以水泥、粉煤灰、矿渣、黄砂等作为固化材料对砷渣进行了固化研究。确定了砷渣固化的最佳工艺条件:w(砷渣)=50%、w(水泥)=15%、w(粉煤灰)=20%、w(矿渣)=10%、w(黄砂)=5%;砷渣、粉煤灰预先混合球磨10min,加水搅拌后陈化4h,烘干后与水泥、矿渣一起球磨20min,再与水(水与混合物料的质量比为0.175)、添加剂(质量分数为0.05%的添加剂B)及黄砂一起在搅拌机中搅拌6min,然后加压成型,成型后的固化体先放入24℃水泥砼试体养护箱养护14d,然后取出在室温下自然养护14d,养护时间共28d。扫描电子显微镜分析结果显示,砷渣固化体的胶凝状态良好。测试结果表明,砷渣固化体7d抗压强度为8.13MPa,28d抗压强度为14.20MPa;As的浸出浓度为0.07mg/L,Hg的浸出浓度为0.008mg/L。砷渣固化体的性能达到了国家建材行业标准(JC239—2001《粉煤灰砖》)和危险废物鉴别标准(GB5085.3—1996《危险废物鉴别标准———浸出毒性鉴别》)的要求。

融合多分支网络结构的高频工件图像识别算法

为有效解决复杂光照变化下高频工件图像识别率低的问题,提出一种融合多分支网络结构的高频工件图像识别算法。该算法以Efficient-b0为基础网络,首先,引入轻量级的混合注意力模块提取强光照鲁棒性的全局工件图像特征,经过主干网络得到全局识别结果;然后,采用弱监督区域检测模块定位工件的局部重要区域,并将其引入分支网络得到局部识别结果;最后,在分支融合模块中联合全局和局部识别结果实现工件识别。实验结果表明,相较于多种图像识别算法,所提出的算法对光照变化具有更强的适应性,显著提高了高频工件识别性能,识别准确率达到了97.8%。

早期PICCO监测在脓毒症急性肾损伤患者治疗中的作用

目的:探讨脉搏指示连续心排监测(Pi CCO)的早期应用,在合并急性肾损伤(AKI)的脓毒症休克患者治疗中的作用。方法:回顾分析广州医科大学附属第二医院重症医学科收治的合并AKI的脓毒症休克患者75例,按其是否使用Pi CCO监测,分为普通监测组和Pi CCO监测组。观察两组早期液体复苏指标,血管活性药物使用量和肾功能指标。结果:两组患者的平均动脉压(MAP)和心率(HR)比较差异无统计学意义。Pi CCO监测组较普通监测组的总入液量明显减少(P<0.05),中心静脉压(CVP)较低(P<0.05);且前者的持续肾脏替代治疗(CRRT)时间短,尿量增多,血肌酐水平下降较明显(P<0.05)。结论:对合并AKI的脓毒症休克患者进行早期Pi CCO监测,有助于准确指导该类患者的液体管理和帮助肾功能恢复。

预测微生物学数学建模的方法构建

预测微生物学是运用微生物学、工程数学以及统计学进行数学建模,利用所建模型预测和描述处在特定食品环境下微生物的生长和死亡。预测微生物学的核心在于建立完善的数学模型。预测微生物学数学模型被分为三级:初级模型、二级模型和三级模型。初级模型描述微生物数量变化与时间的关系;二级模型描述初级模型中的参数与环境参数之间的关系;三级模型也称为专家系统,是在初级模型和二级模型的基础上,通过计算机编程制作出的友好软件,它使得非专业人士同样可以获得预测微生物学的相关信息和指导。本文介绍了预测微生物学模型的局限以及分类,并对建模方法进行了讨论。

大庆萨中二类油层对三元驱油体系的吸附特性

通过大庆萨中二类油层三元复合驱矿场试验,分析一、二类油层岩心的矿物组成和孔隙结构特征,绘制一、二类油层砂的吸附等温线,考察化学剂在天然岩心上动态滞留量,比较一、二类油层的吸附差异;通过单一矿物对三元组分的吸附实验,分析二类油层高吸附的原因.结果表明:二类油层的黏土矿物质量分数显著高于一类油层的,且绿泥石质量分数较高;二类油层的渗透率约为一类油层的1/3,喉道半径较小.三元驱油体系中3种化学剂在黏土矿物上的吸附量明显大于骨架矿物的,三元组分的吸附损失主要由黏土矿物引起,其中绿泥石对化学剂的吸附作用较强.3种化学剂在油砂上的吸附等温线为Langmuir型,NaOH和表面活性剂的饱和吸附量较高,HPAM的饱和吸附量较低;表面活性剂的饱和吸附量受岩心性质影响较大.3种化学剂在二类油层岩心的动态滞留量均高于一类油层岩心的,NaOH和表面活性剂的动态滞留量低于静态吸附量,HPAM的动态滞留量大于静态吸附量.该研究结果为复合驱油体系配方优化及矿场试验方案设计提供依据.

低品质轻烃能源高效利用技术

石油开采及炼厂生产过程中,会伴有较多低品质轻烃废气,而这些低品质轻烃废气所带来的温室效应比二氧化碳更加严重,缺少绿色环保的处理方法。简述了纯氢燃料电池分布式热电联供系统与天然气燃料电池热电联供系统的进展,分析表明天然气制氢与燃料电池集成的热电联供技术可有效解决轻烃废气排放问题,但目前该技术功率较小,无法满足石油石化行业生产需求,开发大功率系统是未来需要解决的技术难题。