分支河流体系沉积学工作框架与流程

基于现有的研究成果和存在的问题,探讨了分支河流体系(DFS)研究中的关键科学问题、主要研究内容、研究方法和工作流程。研究结果表明:①DFS研究中最关键的3个科学问题是明确河网结构和河型演变规律、构建沉积标志和沉积模式、分析其形成和分布的控制因素。②DFS研究的主要内容包括建设形态沉积学数据库、现代沉积机理研究、分类研究、建立沉积模式、储层建模与储层预测等5个方面。③DFS研究中的关键技术包括基于遥感图像的形态数据采集、形成机理的水槽和模拟实验、河网重构、顶点位置预测与河道分汊点自动生成方法、储层建模知识库平台等。④DFS研究的基本工作流程是先建立形态沉积学数据库,搭建数据库软件平台,在此基础上选择具有代表性的DFS进行现代沉积解剖,然后综合现代沉积调查、露头解剖和模拟实验成果,形成分类体系,总结各类DFS的识别标志和沉积模式,分层次建立储层预测模型,形成沉积结构储层预测模型的建模软件平台,从而预测沉积体系中有利储层的分布。

贝母多糖提取纯化、结构表征及生物活性研究进展

贝母是一种具有数千年历史的药食两用的中药材,含有多种活性成分,如皂苷、生物碱、氨基酸、黄酮类和多糖。其中,贝母多糖具有抗氧化、抗炎、抗衰老、免疫调节等作用,在食品医药领域具有良好应用前景。文章综述了近年来国内外关于贝母多糖的研究现状,比较了贝母多糖不同提取纯化方法的优缺点,探讨贝母多糖结构与其生物活性的关系,分析贝母多糖研究的发展趋势及在畜禽养殖中的应用前景,为贝母多糖的研究和开发利用提供一定参考依据。

基于GA-LSTM自适应卡尔曼滤波的路面不平度识别

准确、快速地识别出车辆当前行驶的路面激励信息,是实现智能底盘控制进而保证车辆平顺性的关键。针对传统路面不平度识别算法准确率低、自适应性差等问题,提出了基于遗传算法(genetic algorithm,GA)优化长短期记忆神经网络(long short-term memory networks,LSTM)自适应卡尔曼滤波的路面不平度识别算法。基于2自由度车辆悬架模型,通过灰色关联法选择LSTM神经网络的特征输入变量,并采用GA优化LSTM神经网络的模型参数以准确识别路面等级,并据此实时更新卡尔曼滤波器算法中的噪声矩阵,实现了在复杂路况下对路面不平度的自适应识别。仿真和试验研究表明,所提出的基于GA-LSTM自适应卡尔曼滤波算法能够快速准确的识别路面不平度与路面等级,与传统卡尔曼滤波算法相比,相关系数、均方根误差和最大绝对误差分别提高3.11%、37.5%和51.2%,表明所提算法对复杂工况具有很好的自适应能力。

车辆主动悬架自适应变论域T-S模糊控制研究

针对传统变论域模糊控制存在过度依赖专家经验、伸缩因子参数不能自适应调整的问题,提出一种车辆主动悬架自适应变论域T-S模糊控制策略,从而提高车辆的行驶平顺性。结合神经网络和T-S模糊推理建立基于自适应神经模糊推理的一阶T-S模糊控制器,利用神经网络的自学习特性产生完善的模糊规则,进而在传统函数型伸缩因子的基础上,将系统误差和误差变化率作为动态参数引入伸缩因子中,实现伸缩因子参数的自适应调整,解决了传统函数型伸缩因子因参数确定难度大导致控制效果差的问题。通过随机工况下的仿真分析和基于相似理论的缩尺实验,对所提出算法的有效性和工况自适应性进行了验证。结果表明,所提出的自适应变论域T-S模糊控制策略具有较强的工况适应性,在不同车速、路面激励下均可有效提高车辆的平顺性并保证轮胎接地安全性。

参数冻结精细指数积分法在非线性车桥耦合振动分析中的应用

描述车桥耦合作用的基本问题是一个时变系统问题,且很多工况下需考虑非线性特性,使得该问题难以得到解析解,甚至数值解也可能很复杂.针对该问题的求解,提出了一种参数冻结精细指数积分法,将其应用于车桥耦合动力学模型的数值分析中.该方法结合了精细积分和指数积分特点,并将时变系数矩阵在每一积分步参数冻结,用于获得系统振动响应的数值解.考虑汽车轮胎与桥面的力和位移耦合关系、桥面沥青铺装层、桥梁材料黏弹性和几何非线性特性,建立了车桥耦合动力学模型,并应用参数冻结精细指数积分法对该模型进行了求解.通过与近似解析解、辛Runge-Kutta算法以及经典的Newmark-β数值积分法计算结果进行对比,验证了所提出方法计算结果的有效性和准确性.在此基础上,制作了缩尺车桥耦合系统模型,测试了跨中挠度响应,进一步验证了理论建模和所提算法的有效性和实用性.通过数值计算分析了所提算法的数值特性,结果表明:提出的参数冻结精细指数积分法不仅可以处理时变、非线性问题,且具有良好的数值计算精度和长时间数值稳定性;由于精细积分的特点,参数冻结精细指数积分法的计算时间步长可以取的较大,可有效提高计算效率.因此,所提出的参数冻结精细指数积分法预期可成为求解车桥耦合动力学问题的一种新的高效算法.

利用宏转录组学技术分析酸马奶发酵过程中活性微生物功能基因表达的变化特征

[目的]探究酸马奶不同发酵时期活性微生物功能基因表达的变化特征。[方法]收集发酵初期(12 h)、中期(48 h)、后期(96 h)酸马奶样品,构建宏转录组文库,进行RNA-Seq高通量测序;对测序数据进行组装和功能注释后,分析差异表达基因,确定GO和KEGG信号通路中显著差异表达基因的静态富集。[结果]3个发酵时期酸马奶样品的宏转录组高通量测序共产生12.17 GB的高质量短序列。序列组装后进行数据分析,发现酸马奶发酵过程中代谢过程相关基因表达占主导地位。差异表达基因的筛选与分析显示,发酵前期、中期、后期酸马奶样品间两两相比,下调表达基因数量多于上调表达基因数量。GO功能富集分析显示,发酵初期与中期酸马奶样品间差异表达基因高度富集的GO条目是细胞过程、代谢过程、有机环状化合物结合、杂环化合物结合;发酵中期与后期样品间差异表达基因高度富集的GO条目是细胞过程、细胞大分子代谢过程;发酵初期与后期样品间差异表达基因高度富集的GO条目主要涉及细胞过程、有机物质代谢过程、核苷结合、核糖核苷结合、嘌呤核苷酸结合。KEGG通路富集分析显示,发酵前期与中期酸马奶样品间仅有1条差异表达基因显著富集的信号通路,即核糖体通路;发酵中期与后期酸马奶样品间差异表达基因显著富集的信号通路包括醚酯代谢、氨基苯甲酸降解、mRNA监测途径、类固醇生物合成;发酵前期与后期酸马奶样品间差异表达基因显著富集的信号通路包括类固醇生物合成、氨基苯甲酸降解、mRNA监测途径、核糖体、乙苯降解。[结论]酸马奶发酵过程中涉及活性微生物多种功能基因的差异表达,不同发酵时期活性微生物功能基因的差异表达呈现动态变化。研究结果为深入了解酸马奶发酵机制、优化酸马奶发酵工艺提供了参考。

沉积模拟实验信息系统的设计与实现

多年来,国内外地质学家在沉积模拟实验研究中积累了海量的实验数据和资料,但目前缺少对此类信息进行规范化管理和共享应用的软件系统。对此,提出浏览器/服务器(B/S)模式的沉积模拟实验信息系统,实现了沉积模拟实验的实验设计方案、实验观测数据、实验结果等信息的集成管理、高效检索和可视化分析等功能,从而为沉积模拟实验的网上信息化管理与分析应用提供可行方案。最后,以某油田辫状河储层沉积模拟实验为例,介绍了系统中实验项目检索、实验详情浏览、砂体测量数据的统计分析等功能的应用效果,说明了本系统的实用性。本系统的研发与应用可极大地方便沉积模拟实验数据的管理、分享及分析工作。

响应面法优化乌龙茶提取茶多糖的工艺研究

以乌龙茶为原料,选用回流法提取茶多糖,根据Plackett-Burman实验设计考察提取温度、提取时间、提取次数、料液比等多种因素对茶多糖提取率的影响;在单因素实验基础上,运用Box-Behnken实验设计进行响应面剖析.实验结果显示,当提取温度100℃、提取时长80 min、料液比1∶50时,乌龙茶茶多糖的提取率显著增加,得率是6.13%.对最佳提取工艺开展验证,结果显示实测均值与模型估计值相近,表明该提取工艺平稳可行.

融合图卷积与多尺度特征的接触网点云语义分割

准确的接触网语义分割结果对于接触网组件提取和几何参数检测具有重要的意义。实际上,接触网场景复杂,部件之间的尺寸差异较大,并且存在着较多语义信息接近且相连的部件,导致现有的深度学习方法难以高精度地完成接触网点云语义分割任务。基于上述问题,本文提出一种基于图卷积和多尺度特征的神经网络GDM-Net。该网络包含基于图的局部特征提取器,增强了对接触网点云局部特征提取;双重通道注意力模块,同时兼顾了接触网点云的全局和显著特征的提取;多尺度特征融合的细化模块,通过提取并融合接触网的多尺度信息,提升了分割精度。受益于上述几个模块,该网络提升了对于接触网部件交界处的点云分割能力。基于接触网数据集对该方法进行定性和定量的验证分析,GDM-Net相较于5种其他的点云深度学习方法,精度最高,OA、mIoU和F 1值这3个精度指标分别可以达到96.73%,91.06%和95.28%。定性比较表示,本文提出的网络可以有效减少部件连接部分的错分问题,提高接触网部件分割的完整性。

基于BERTwwm与数据增强的地质实体识别研究

地质命名实体识别是识别地质文本中的地质实体并分类到准确的地质概念中的一项地质知识智能抽取任务,也是构建地质领域知识图谱的关键技术之一。本研究针对地质命名实体识别领域中复杂实体识别精度不足和样本标注成本较高这两大挑战,构建了一种地质实体识别模型BERTwwm—BiLSTM—Attention—CRF,该模型通过改进的预训练层BERTwwm并在模型中加入Self-Attention模块,显著提升了复杂地质实体的识别精度,对地质实体识别的精度达到92.67%的精确率,94.21%的召回率,以及93.29%的F1值。同时,为降低标注成本,提升小规模数据集的识别精度,本研究优化了模型构建流程,采用模型辅助标注方法,加快数据集的标注速度;改进简单数据增强方法,并利用地质字典有效扩充数据集,降低了人工标注的难度。经过实验证明,本研究提出的改进方法提高了地质实体识别效果,为地质文本分析提供了一种高效且经济的解决方案,有助于推动地质领域知识图谱的构建和地质信息的智能化处理。

原发性肝癌患者经皮射频消融术后肝功能不全发生的危险因素分析

目的分析原发性肝癌患者经皮射频消融术后肝功能不全发生的危险因素。方法选取2018年1月至2023年1月在我院接受经皮射频消融术治疗的100例原发性肝癌患者,术后采用Child-Pugh分级方法进行肝功能分级,将Child-Pugh分级为C级的患者纳入肝功能不全组(n=20),其余患者纳入非肝功能不全组(n=80),采用单因素和多因素分析找出原发性肝癌患者经皮射频消融术后肝功能不全发生的相关危险因素。结果肝功能不全组与非肝功能不全组的临床分期、术前肝功能分级、消融范围比较差异有统计学意义(P<0.05);Logistic回归分析结果显示,术前肝功能分级、消融范围为原发性肝癌患者经皮射频消融术后肝功能不全发生的独立危险因素(P<0.05)。结论原发性肝癌患者经皮射频消融术后存在一定的肝功能不全发生风险,且术后肝功能不全的发生受患者术前肝功能分级及消融范围的影响。

砂质辫状河储层构型特征及沉积演化——以山西大同侏罗系云冈组露头为例

【目的】砂质辫状河是一类常见的河流,可形成大规模油气储层,但其沉积构型特征复杂。为了深入理解砂质辫状河沉积模式,以山西大同侏罗系云冈组的典型砂质辫状河沉积为对象,开展了沉积构型解剖与演化过程研究。【方法】针对云冈组辫状河沉积出露良好的8条剖面开展观察、测量、精细解剖及分析测试,系统总结了砂质辫状河沉积体的几何形态、规模、岩石结构与沉积构造、岩相类型与岩相组合等特征。【结果】在研究区主要识别出10种岩相类型、8种岩相组合、5种四级构型单元(心滩、辫流水道、废弃水道、泛滥平原和决口扇)及落淤层。【结论】云冈组露头可识别10期主要的正旋回沉积韵律,各期内发育的辫状河经历周期性的洪水期—枯水期交替。心滩与辫流水道、废弃水道、泛滥平原以及决口扇等间互伴生,周期性发育与消亡,形成“泛连通体”砂体。心滩复合体与主辫流水道构成了砂质辫状河沉积的主体。基于此建立了砂质辫状河沉积模式。研究成果可为砂质辫状河沉积演化的过程分析、储层表征与建模的模式指导和定量参数的选取等提供重要的参考依据。

厌氧氨氧化反应器启动特性及基质比优化调控

为实现厌氧氨氧化UASB(Up-Flow Anaerobic Sludge Bed)反应器的高效启动,以体积比为1∶2的厌氧氨氧化污泥和活性污泥为接种污泥,通过逐步提高进水基质质量浓度及优化调控基质比的方式调整反应器总氮容积负荷(Nitrogen Loading Rate,NLR),考察启动过程中反应器的脱氮性能、污泥特性及微生物群落结构。结果显示:经3次基质质量浓度提升及1次基质比优化调控,NLR达到2.16 kg N/(m^(3)·d),同时总氮去除率(Nitrogen Removal Efficiency,NRE)和总氮去除负荷(Nitrogen Removal Rate,NRR)分别达到87.60%和1.89 kg N/(m^(3)·d),经90 d厌氧氨氧化反应器成功启动;当进水NH_(4)+-N和NO_(2)^(-)-N质量浓度分别为250 mg/L、330 mg/L[NLR为2.38 kg N/(m^(3)·d)]时,NRE仅为73.75%,比厌氧氨氧化活性(Specific Anammox Activity,SAA)由148.57 mg N/(g VSS·d)下降至112.77 mg N/(g VSS·d),表明进水中过高的NO_(2)^(-)-N质量浓度抑制了厌氧氨氧化菌(Anaerobic Ammonium Oxidation Bacteria,AnAOB)的活性,进而导致反应器性能恶化;将进水基质质量比由1∶1.32调整为1∶1.10,NRE提高至87.60%,SAA增加至151.12 mg N/(g VSS·d),表明适当调整基质比能有效缓解高质量浓度NO_(2)^(-)-N对AnAOB活性的抑制,历时5 d反应器的脱氮性能可恢复。微生物群落结构分析表明反应器启动过程中微生物丰富度和多样性减少,浮霉菌门(Planctomycetes)的相对丰度显著增加至43.60%;当反应器性能受到抑制时,优势菌属为Candidatus_Brocadia(20.36%)。调整质量比解除抑制后,Candidatus_Kuenenia相对丰度达到了32.19%,取代Candidatus_Brocadia成为优势菌属。

考虑轮胎侧偏刚度在线更新的智能电动汽车状态估计

实时准确地估计车辆行驶状态是汽车智能化发展的前提,而现有的研究通常忽略了轮胎侧偏刚度的时变特性,在整车模型中引入线性轮胎模型严重影响到极限工况下车辆状态的估计精度。基于此,提出了一种轮胎侧偏刚度在线更新的智能电动汽车纵向车速、横摆角速度和质心侧偏角的估计算法。基于模糊自适应扩展卡尔曼滤波算法(FAEKF)建立了车辆状态估计模型,采用模糊控制器对扩展卡尔曼滤波中含观测噪声协方差的卡尔曼增益矩阵进行实时调节,达到算法的自适应效果。以带遗忘因子递推最小二乘法(FFRLS)为基础建立了轮胎侧偏刚度估计模型。将两种算法以嵌入式的方式结合提出FAEKF+FFRLS算法,更好地实现了状态与参数联合估计和互相校正,通过Trucksim和MATLAB/Simulink联合仿真对算法进行了验证。结果表明:相比于标准的EKF算法,所提出的状态估计算法具有更高的精度,更好的稳定性和鲁棒性。

基于TE-NeuS的人体头部三维重建

针对研究神经辐射场重建三维网格,从多视图照片中提取出高质量的网格模型,文章提出了一种基于NeuS的新型网络模型结构Texture Enhancement NeuS(TE-NeuS),该模型结构具备纹理增强特性,通过分解采样光线,运用多层感知机将一条模糊光线建模成5条清晰光线的加权,能够从轻微晃动的人体照片中提取出高质量的人体头部三维网格模型。用5组人头照片进行测试,实验结果表明,相较于NeRF和NeuS,TE-NeuS在倒角距离指标上分别提升了21.89%与13.36%,并且成功地提取出高质量的人体头部三维模型。

基于Tecnomatix的数字化孪生工厂搭建及工艺验证

为缩短产品设计开发、采购和生产周期,构造柔性、高效、低成本、高质量的制造运营体系,数字化孪生技术至关重要。以汽车焊装生产线为例,介绍了数字化孪生工厂在Tecnomatix软件中搭建过程。利用Tec⁃nomatix系列软件,在前期规划过程中导入数模以及工艺信息,提前进行3D工艺布局,模拟焊点、涂胶等连接工艺的可达性,分析并解决空间静态干涉及动态干涉情况,以及离线程序输出。通过数字化孪生技术,实现了实体工厂在仿真环境中的映射和关联、加快了现场安装调试速度、缩短了项目周期、提高了产线规划设计的效率与质量。

急性缺氧致小鼠脑血管平滑肌功能改变的转录组学分析

目的探讨小鼠脑血管平滑肌细胞(CVSMCs)在低气压缺氧脑损伤中的作用及其可能的发生机制。方法将雄性C57BL/6J小鼠随机分为平原组(Sham组)和高原组(HA组),每组10只。采用HE染色、免疫组织化学法、免疫荧光法、Western blotting观察各组小鼠脑损伤以及脑血管平滑肌功能变化情况。分离培养另20只C57BL/6J小鼠的原代CVSMCs并构建细胞缺氧模型。采用RNA-seq技术对缺氧组(Hypoxia组)和常氧对照组(Control组)的细胞进行转录组测序,筛选出差异表达基因(DEGs)后进行GO富集分析和KEGG通路富集分析,并使用qRT-PCR对测序结果的准确性进行验证。结果模拟高原环境导致小鼠神经元损伤,并且这种损伤伴随脑血管平滑肌收缩功能改变;RNA-seq测序结果显示,Hypoxia组和Control组相比有511个DEGs(变化大于2倍;P<0.05),其中298个上调差异基因,213个下调差异基因。GO富集分析DEGs主要富集在线粒体结构功能以及糖代谢相关途径。在KEGG通路富集分析中,糖酵解/糖异生、氨基酸生物合成、RIG-I样受体信号通路较显著(P<0.05)。结论CVSMCs可通过改变能量代谢、物质代谢、信号传导等多个途径在低气压缺氧脑损伤中发挥作用。本研究为后续进一步研究CVSMCs在低气压缺氧脑损伤中的作用机制提供了新的方向和思路。

基于碎屑岩储层孔喉特征的油水渗流微观解释——以桑塔木油田三叠系储层为例

为了对碎屑岩储层孔喉系统内油水两相渗流特征进行微观解释,通过对多口取芯井上真实岩心样品的薄片观察、压汞测试和相渗测试,以及对测试结果的统计学分析,发现研究区三叠系储层主要发育原生粒间孔,其孔隙结构类型有大孔粗喉型、大孔细喉型、中孔细喉型、小孔细喉型和微孔微喉型5种。特低渗、低渗、中渗、高渗和特高渗样品的顶点半径平均值依次为1.78μm,2.98μm,7.76μm,24.05μm和45.66μm,则正韵律储层在水驱油过程中,特低渗与低渗以及高渗与特高渗单元组合内的水相渗流阻力差别均为2倍左右,而低渗、中渗和高渗单元组合中的水相渗流阻力相差3倍左右。因此,可以通过储层中不同渗流能力的流动单元组合类型判断水相绕流程度的差异,进而确定绕流式剩余油的分布部位。

分子蒸馏法纯化文冠果油

借助分子蒸馏技术,对文冠果脱色油进行精炼,并以重组分神经酸含量为主要考察指标,探究了蒸馏条件(温度、进料速率和刮膜器转速)对提取效率的影响。试验结果表明,优化工艺为原料预热温度50℃、冷却水温度10℃、系统压力0.1 Pa、蒸馏温度255℃、进料速率900 g/h及刮膜器转速350 r/min,此时可获得神经酸纯度达3.37%的文冠果油。

PCOS孕妇不同体质量指数与甲状腺功能异常相关性研究

目的研究多囊卵巢综合征(Polycystic Ovary Syndrome,PCOS)孕妇不同体质量指数与甲状腺功能异常的关系。方法选择2017年1月—2024年2月于本院进行定期产检且能追踪到分娩结局的产妇338例作为研究对象。根据产妇孕前是否合并PCOS,将其分为PCOS组(138例)与非PCOS组(200例)两组。根据产妇孕前体质指数将其分为低BMI组(BMI<18.5 kg/m^(2))、正常BMI组(18.5 kg/m^(2)≤BMI<24.0 kg/m^(2))、高BMI组(BMI≥24.0 kg/m^(2))三组。分析PCOS组与非PCOS组患者孕前不同BMI分组比例关系,PCOS组与非PCOS组患者孕前不同BMI分组与甲状腺功能异常关系,PCOS组患者孕前不同BMI分组与母儿并发症及分娩结局关系,PCOS组与非PCOS组患者甲状腺功能异常与妊娠并发症关系。结果低BMI组中,PCOS患者占比显著低于非PCOS患者;高BMI组中,PCOS患者占比显著高于非PCOS患者。PCOS患者甲功异常发生率明显多于非PCOS患者;其中,正常BMI组与高BMI组中,PCOS患者甲功异常发生率明显多于非PCOS患者。甲功异常、GDM及妊高症的发生率在低BMI组、正常BMI组与高BMI组中逐渐递增。与正常BMI组比较,高BMI组甲功异常、妊娠期糖尿病及妊高症的发生率显著升高。PCOS组中GDM合并甲功异常、妊高症合并甲功异常的人数占比显著高于非PCOS组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论PCOS患者孕前BMI越高,发生孕期甲状腺功能异常的风险越大。密切关注PCOS患者孕前BMI水平对甲状腺功能异常诊断与治疗具有重要意义,提高PCOS孕妇生活质量。