外源水杨酸对越橘休眠期花芽抗寒性的影响

本试验以六年生越橘‘北陆’为供试材料,研究不同浓度外源水杨酸(SA)对休眠期越橘花芽生理生化特性的影响。结果显示,越橘花芽的渗透调节物质含量、酶促反应系统和非酶促反应系统均随着休眠时间的变化呈先明显上升后缓慢下降的趋势。喷施适宜浓度的SA可以降低休眠期低温对越橘花芽的伤害,增加休眠期越橘花芽中的可溶性蛋白(SP)、可溶性糖(SS)含量和脯氨酸(Pro)的积累,降低丙二醛(MDA)含量,提高花芽抗氧化保护酶SOD、POD活性并上调抗坏血酸-谷胱甘肽(AsA-GSH)循环系统。综合表明,外源SA参与低温胁迫下越橘植株的生理响应,并且具有明显的浓度效应,其中1.0 mmol·L^(-1) SA对低温胁迫的缓解效果最好,10.0 mmol·L^(-1) SA则会加重低温对越橘植株的伤害。

不同光质补光对富士苹果果实品质的影响

【目的】探究不同光质补光对富士苹果果实品质的影响,为提高苹果果实品质提供参考依据。【方法】以7年生烟富3/M9-T337为材料,以自然光为对照,设置7个补光处理,分别为白光(W)、蓝光(B)、红光(R)、紫外光(UVA)、红蓝光组合9∶1、6∶1、3∶1(BR1、BR2、BR3),测定果实品质以及色泽形成相关关键基因表达差异。【结果】不同光质补光条件下可溶性糖含量BR3>R>B>W>RB2>CK。蓝光显著降低可滴定酸含量。BR3处理显著增加果实中可溶性固形物含量,达到了对照组的1.18倍。红光、紫外光、BR3处理维生素C含量分别比对照增加28.35%、18.53%、10.49%。BR3中花青苷含量最高,是对照组的1.6倍。BR3处理色泽形成相关关键基因MdDFR、MdUFGT、MdCHS、MdF3H、MdMYB10上调最为显著,分别是对照组的4.17倍、1.94倍、5.23倍、6.71倍、5.03倍。【结论】BR3处理条件下,果皮中花青苷含量最高,色泽形成相关基因表达量上调最为显著,同时也能够增加果实维生素C、可溶性糖、可溶性固形物含量,降低可滴定酸含量,果实品质的提升效果最好。

基于GA-SVM的烟气含氧量软测量

针对电站锅炉烟气含氧量传统硬件测量方法成本昂贵、使用寿命短等缺陷,提出一种基于支持向量机的软测量方法。首先结合机理分析和数据相关性分析选取相关过程参数作为模型输入参数,使用遗传算法对支持向量机进行参数寻优,构建基于遗传算法参数优化的支持向量机(GA-SVM)软测量模型。实验结果表明:该模型能较好地反映烟气含氧量的变化趋势。

外源一氧化氮对中度干旱胁迫下越橘幼苗生理生化特性的影响

本试验以二年生越橘‘蓝丰’为材料,研究中度干旱胁迫下不同浓度外源一氧化氮(NO)对越橘幼苗叶片生理生化特性的影响。结果表明,不同浓度外源NO处理越橘叶片可溶性糖(SS)含量、可溶性蛋白(SP)含量、脯氨酸(Pro)含量、过氧化物酶(POD)和超氧化物歧化酶(SOD)活性均随着干旱胁迫时间延长整体上呈现逐渐上升趋势,且多以胁迫9 d时最高,而丙二醛(MDA)含量、过氧化氢(H_(2)O_(2))含量和超氧阴离子O_(2)^(-)·产生速率与CK2(干旱胁迫)相比则逐渐降低。喷施不同浓度NO降低干旱胁迫对越橘叶片膜系统以及光系统的伤害,增加中度干旱胁迫下越橘叶片的SP、SS含量和Pro积累,降低MDA含量,缓解H_(2)O_(2)含量增加,降低O_(2)^(-)·产生速率,提高叶片SOD和POD活性。对越橘叶片各项生理生化指标进行主成分分析得出,不同浓度外源NO处理(SNP浓度,μmol/L)抗旱性排序为T4(400)>T5(500)>T3(300)>T2(200)>T1(100)。表明外源NO参与了中度干旱胁迫下越橘幼苗的生理响应,并且具有明显的浓度效应,其中400μmol/L SNP对中度干旱胁迫的缓解效果最好。

值班燃料比对环形燃烧室内NO_x生成影响的数值研究

采用数值方法分析了值班燃料比对某重型燃气轮机环形燃烧室内热力型NO_x生成的影响规律,分析表明:在一定范围内调整值班燃料比,控制燃烧室内温度及高温区分布,是降低NO_x排放的有效手段。增大值班燃料比使得值班扩散火焰温度升高,有利于燃料气流的着火与稳定燃烧,但也导致中轴线附近区域热力型NO_x生成速率升高。增大值班燃料比使得预混燃料化学当量比减小,壁面附近区域火焰温度降低、高温区范围减小,热力型NO_x生成速率降低。因此,存在最佳值班燃料比使得该重型燃机NO_x排放最低。值班火焰采用扩散燃烧方式,继续增大值班燃料比则将导致NO_x排放浓度迅速升高。

基于并行计算的大数据挖掘技术及其在电站锅炉性能优化中的应用

针对传统数据挖掘方法无法胜任与日俱增的海量数据挖掘工作的问题,引入大数据挖掘技术,以粗糙集属性约简方法为基础,对经典K-means聚类算法进行改进,实现其在Hadoop平台的MapReduce框架上的并行化计算,形成满足海量数据挖掘工作的新算法。以某600 MW燃煤发电机组海量运行数据为挖掘对象,采用新算法对典型负荷工况下影响锅炉效率的运行参数进行挖掘,挖掘出可调控机组运行参数的最优目标值。结果表明:新算法可用于锅炉海量运行数据优化目标值的确定,节能减排效果良好,其挖掘出的优化目标值代表了历史最优可达值,可指导锅炉优化运行。

基于数据挖掘的燃煤机组能耗敏感性分析

燃煤机组的能耗特性是机组节能降耗的主要指标。本文采用数据挖掘技术对机组历史运行数据进行分析,利用模糊粗糙集属性约简方法对影响机组能耗特性的运行特征参数进行约简,得到最简属性集。然后采用支持向量机技术建立机组能耗敏感性分析模型,分析不同负荷工况下各运行特征参数对供电煤耗的敏感性系数,为机组实际运行优化及节能降耗提供指导。以某600 MW燃煤机组为例进行能耗敏感性分析,结果表明:基于数据挖掘的机组能耗敏感性分析模型训练样本和测试样本的精度基本在±0.04%之间,精度均小于0.50%,该模型可行有效;在不同负荷工况下,各运行特征参数对供电煤耗的敏感性系数发生变化,且无明显变化规律,在机组实际运行优化中应根据敏感性系数的变化采取相应的调控措施。

中航光电市值管理探索与实践

市值管理是上市公司以其市值状况为基础,遵循市场规律,积极主动地采取一系列科学、有效的价值经营策略和手段,从而实现公司价值创造最大化、价值实现最优化的一种战略管理行为。本文以中航光电为例,详细阐述了中航光电的市值管理工作体系。中航光电以持续稳健的盈利和成长性为核心,以公司治理、信息披露和投资者关系管理为工作抓手,适时利用再融资、股权激励、股票回购等资本市场运作方式,全方位、多层次开展高质量市值管理工作,能够为其他上市企业进行市值管理提供一定的参考。

基于改进模糊聚类与IPSO-SVM的燃煤电站NO_x排放多模型预测

通过挖掘大量脱硝系统现场运行数据,提出一种新的多模型选择性催化还原(SCR)脱硝系统建模方法:首先对SCR脱硝系统进行理论分析和实际运行研究,应用改进遗传模拟退火的模糊聚类算法对训练集进行聚类划分,得到最优聚类效果;然后建立相应的支持向量机子模型,并采用改进的粒子群算法对模型参数进行优化,所建立的子模型通过隶属度值加权融合得到最终的整体预测模型。以某电站锅炉脱硝系统为例,对所提出的方法进行验证,并与其他建模方法进行比较。结果表明:所建立的模型具有较高的泛化能力和预测精度。

大数据技术在燃煤电站发展中的应用研究

通过对燃煤电站大数据的特征和应用模式进行了研究和总结,分析了大数据技术在燃煤火力发电厂中应用的动力和面临的挑战,提出电站大数据需要解决的关键技术难题,并以燃煤电站SCR脱硝系统大数据建模为例,介绍了大数据挖掘建模过程。

融合熵权TOPSIS法与灰色关联度法的火电机组综合评价方法

针对火电机组运行特点,提出一种基于熵权TOPSIS法与灰色关联度法相结合的火电机组综合状态评估方法,采用熵权法确定各级评价指标权重,使TOPSIS法与灰色关联度法相耦合得出各机组的优劣排序,从横纵两个维度对火电机组运行状态进行综合评价。通过对5台600 MW机组进行综合评价,结果表明:文中建立的火电机组综合评价模型不仅能合理有效的对机组进行整体的综合评判,还能反映各机组指标的几何形状相似程度判断其内部因素变化态势,对不同电厂机组间竞赛与机组状态对比提供较好的方法支持。

燃气电厂性能指标综合评价模型

为解决燃气电厂节能环保、经济运行及综合管理等问题,在分析燃气电厂运行与管理方式的基础上,综合考虑环保性、可靠性、设备管理、经济性和技术性5个方面,建立燃气电厂综合评价指标体系;利用向量夹角余弦法计算指标权重,并与主成分分析法相结合应用于燃气电厂综合评价;建立综合评价模型,计算燃气电厂不同级别指标权重和排名。以某企业6个不同级别燃气电厂为例进行验证分析,结果表明本文综合评价模型所得结果稳健合理,可为燃气电厂生产对标管理及电厂机组间竞赛提供指标及方法支持。

融合主成分分析的熵权灰色关联度燃气电厂综合评价

本文根据燃煤电厂评价指标的选取准则,结合燃气电厂的特点,从安全环保、可靠性、设备管理、经济生产和运行状况5个方面建立了燃气电厂多级评价体系。在该多级评价体系中使用熵权灰色关联度法评价三级指标,得到二级指标评价结果;利用主成分分析法计算二级指标评价结果,得出燃气电厂整体性能排名。为验证本文方法的可行性和准确度,对6个不同类型已投运的燃气电厂进行实例分析,并与熵权灰色关联度法和熵权TOPSIS法的评价结果进行比较。结果表明:本文方法计算结果最优,各级指标对燃气电厂整体性能的影响与实际情况相同。这一结果为燃气电厂综合评价提供了建模方法和指标选取依据。

基于热力系统流网模型的凝结水节流变负荷特性分析

为了研究凝结水节流技术对机组变负荷特性的影响,以国内某超临界660MW机组为研究对象,利用流体网络理论建模方法,采用机组的设计数据和实际运行数据,建立机组回热系统及整机仿真模型,利用该仿真模型进行凝结水节流变负荷特性分析。试验结果表明,采用凝结水节流技术可有效提高机组的负荷响应速度,变负荷过程中对除氧器、凝汽器水位有一定的影响。基于试验结果,可以进行凝结水节流参与机组协调控制的技术改造,可有效提高机组的负荷响应速率。

大数据挖据技术在燃煤电站机组能耗分析中的应用研究

燃煤电站机组的能耗分析对机组节能降耗有重要意义。针对此问题,该文引入大数据挖掘技术,以模糊粗糙集属性约简方法为基础,通过Canopy算法对K-means算法改进,并实现改进K-means聚类算法在Hadoop平台上的并行化计算,形成满足海量数据挖掘工作的新算法。以某600MW燃煤电站机组为研究对象,采用新算法挖掘典型负荷工况下影响供电煤耗的可控运行参数的基准值,最后,以支持向量机技术为基础,分析不同负荷工况下各运行参数对供电煤耗的敏感性系数。结果表明：新算法满足机组最优工况下基准值的确定,节能降耗效果良好,不同负荷工况下各运行参数对供电煤耗的敏感性系数不同,在实际运行中不同负荷应根据敏感性采取相对应的调节措施。

摘心对基质栽培蓝莓生长及花芽形成的影响

【目的】基质栽培蓝莓存在营养生长过旺、花芽形成少的问题,严重影响着树体丰产。研究新梢摘心对基质栽培蓝莓树体生长及花芽形成的影响情况,为蓝莓基质栽培管理提供科学依据。【方法】以3年生基质盆栽蓝莓品种‘利珀蒂’为试材,分别于2021年6月5日(Z1)、6月15日(Z2)、6月25日(Z3)这3个日期进行新梢长度保留为20~30 cm的摘心处理,同时进行新梢长度分别保留为25~30(A1)、20~25(A2)、15~20(A3)、10~15 cm(A4)的4个不同程度的摘心处理,以不修剪的为对照(CK),并分别测定树体的营养生长、生殖生长、叶片光合特性和生理指标,分析不同日期和不同程度的摘心处理对基质栽培蓝莓生长及花芽形成的影响情况。【结果】不同日期和不同程度的摘心处理后,Z2与A2处理的株高、冠幅、新梢长度均值均显著低于CK的,而其成枝数最多;其结果枝数量与花芽形成数量均显著高于CK和其他相同水平处理的,其结果枝数量分别为29.33和31.67个,比CK分别提高了37.5%和65.6%,其平均单株花芽形成量分别为88.33和93.33个;Z2与A2处理的单株产量均值分别为777.30和821.30 g,比CK分别提高了48.5%和75.0%。与CK相比,不同日期与不同程度的摘心处理均提高了叶片的净光合速率(Pn)、气孔导度(Gs)、蒸腾速率(Tr)和叶绿素(Chl)含量,降低了胞间二氧化碳浓度(Ci),其中,Z2与A2处理的提高幅度分别最高;不同程度摘心处理后的30~120 d内,各个摘心处理的叶片中可溶性蛋白的含量均呈现出先升后降的变化趋势。不同日期的摘心处理中,Z2处理的叶片中可溶性蛋白含量的平均值比CK的提高了21.1%,而Z1与Z3处理的均下降;不同程度的摘心处理中,A2处理的叶片中可溶性蛋白的含量相对较高,而其C/N值却呈先降后升的变化趋势,Z2与A2处理的C/N值均显著高于CK和相同处理组中其他处理的,摘心处理提高了ABA/IAA、ABA/GA3、ZR/IAA、ZR/GA3之值,其中Z2与A2处理的提升幅度分别最大。【结论】摘心修剪有效抑制了树体的营养生长,促进了其生殖生长,提高了叶片中可溶性蛋白的含量,显著提高了叶片的Pn值、Chl含量和C/N值,对于调节内源激素的平衡、促进树体花芽的分化、提高花芽的形成量和单株产量均有重要作用;在实际生产管理中,可以于6月中旬采取新梢长度保留为20~25 cm的摘心修剪方式,这样可以促进基质栽培蓝莓的生长,使其形成大量的花芽。

河北省农业人口转移问题研究

有序推进农业人口转移,是河北新型城镇化与城乡统筹建设的核心所在,这对河北转型升级、承接北京非首都功能疏解具有重大的现实意义和深远的历史意义。河北省农业人口转移主要受到个人素质观念、制度政策不完善、城镇综合承载力不足、产业发展模式制约等因素影响。加快推进河北农业人口转移的对策有:强化产业支撑,优化城镇空间体系和产业体系;提高城市综合承载力;完善土地制度和户籍等政策;增强就业创业和城市融入能力等几方面。

Ⅰ型神经纤维瘤病的神经外科治疗进展

目的总结Ⅰ型神经纤维瘤病(neurofibromatosis type 1,NF1)的神经外科治疗进展,探讨治疗策略,以期为临床治疗提供参考。方法回顾近年国内外NF1领域的相关文献和临床案例,从NF1相关的主要神经系统病变类型及其治疗等方面进行深入总结,分析神经外科手术未来研究方向。结果NF1易发生复杂多样的中枢和周围神经系统病变,尤其是脑内低级别胶质瘤、椎管与椎旁神经纤维瘤,其治疗方案应由多学科诊疗团队共同制定。对有症状的丛状神经纤维瘤、有恶性肿瘤影像学证据的肿瘤需要神经外科手术治疗,手术目的是缩小肿瘤、缓解疼痛和改善外观。术后功能康复训练、多学科长期随访和心理社会干预是改善患者生活质量的重要措施。先进的影像引导系统和人工智能技术有助于提高肿瘤切除率和降低疾病复发率。结论神经外科手术是药物治疗无效且病变进展快速的丛状神经纤维瘤和恶性周围神经鞘瘤的首要治疗方式,术前多学科评估、术中电生理监测以及手术辅助设备能提高手术有效性和安全性。未来应继续探索新的手术技术和改进术后管理策略,实现对NF1患者更精确和个性化的治疗。

某重型燃机环形燃烧室内NO_x生成的数值研究

采用数值模拟的方法对某重型燃气轮机环形燃烧室内热力型NO。的生成规律进行分析。分析表明：燃烧器根部形成了两个旋转方向彼此相反的主环流，主环流区温度约为1600～1700K，该区域热力型NOx生成速率较低。凸台后形成绕凸台方向旋转的高温环流区，环流区温度接近1900K，该区域热力型NOx生成速率明显加快。外壳侧凸台后环流区温度较高，该区域OH自由基摩尔分数及热力型NOx生成速率明显高于轮毂侧。

基于大数据技术的火电厂节能环保多目标负荷优化分配

在大数据、人工智能技术迅速发展的背景下,研究基于大数据分析的厂级快速性、经济性、环保性多目标负荷优化分配,对建设智能电厂及机组节能减排等工作具有重要意义.本文引入大数据技术分析方法,以模糊粗糙集为基础,计算可控运行参数最简属性集,通过粒子群算法对支持向量机进行改进,建立负荷优化预测模型。利用MapReduce编程模型实现对NSGA-Ⅱ算法的并行化处理,计算完成厂级多目标负荷优化。以山西漳电同华发电有限公司660 MW燃煤发电机组为验证目标,研究结果表明:大数据分析方法满足厂级负荷优化分配,且节能环保效果良好;相较于传统负荷优化分配方法,大数据分析方法计算效率明显提高,优化效果显著。