LBT系列双功能水处理剂在油田的应用

湖北省化学研究所研制开发的LBT系列水处理剂 ,是具有一定分子量范围和阳离子度的季铵盐类聚合物 ,其中LBT1和LBT3已在辽河油田和河南油田用于采出液油水分离、含水原油破乳脱水及脱出水净化等方面。通过改变聚合物组成及有关物化参数 ,LBT对稠油油田和稀油油田 ,水驱开发油田和化学驱油田都能适应。本文介绍LBT在辽河和河南油田的应用研究结果。

基于LBT的无线传感器网络多节点协同图像压缩算法

针对WMSNs能量、存储、处理能力严重受限的特点,一些学者提出了"在网计算"的思想,对实现WMSNs中大尺寸、高分辨率图像的压缩和传输极具指导意义。基于簇结构,本文提出一种基于LBT的多节点协同图像压缩算法(MCIC,Multi-node Cooperative Image Compression),即采用低复杂度、高压缩效能的LBT图像压缩算法,通过多个中继节点协作,共同完成图像的压缩编码和转发任务。实验及仿真结果表明,该多节点协同图像压缩算法在高压缩比情况下的重建图像质量远远优于JPEG2000;采用该方案能极大地缓解相机节点的能耗压力,进而延长网络生命周期。

用LBT处理油田高稠油污水

用ＬＢＴ（季铵盐阳离子共聚物）作为净水剂或絮凝剂在辽河油田做了处理含高稠油污水的试验。试验结果表明，当加入 ３０～５０ｍｇ／Ｌ、重量百分比为 １０％的该共聚物自来水溶液于上述被处理体系中，在６５℃条件下经４～８ｈ，通常可获得较好的净化效果，水内含油量为１０ｍｇ／Ｌ左右。在正常情况下，多加净化水有害无益。应根据净化水质量的不同，找出合适的投药量。现在所用产品 ＡＴ的投药量在５０～６０ｍｇ／Ｌ之间比较合适，而 ＬＢＴ_３或 ＬＢＴ_４．的投药量则控制在４０～５０ｍｇ／Ｌ时比较合适。用ＬＢＴ作为含高稠油污水的处理剂，具有用药量少和净化效果好等优点。

多功能水处理剂LBT_6的应用研究

通过仔细测试工业污水处理剂LBT6的反相破乳性、缓蚀性、絮凝性以及与某些反相剂、絮凝剂、缓蚀剂的对照实验 ,结果表明LBT6处理含油污水具有好的反相破乳、缓蚀及絮凝的综合作用。

基于LBT树的并行数据库查询优化方法

本文提出了一种基于 L BT(L inear- Bushy- Tree)树的查询优化方法 ,它是对基于浓密树 (Bushy- Tree)查询优化方法的一种改进 .这种优化方法大大地缩减了查询执行计划空间 ,确保了并行查询执行计划的优化性 .这种优化方法已经在我们自主研制的并行数据库管理系统 PDBMS[1 ,4 ]

基于DSP和LBT的遥感图像数据压缩系统设计

在综合考虑成本、功耗、数据接口和处理能力的基础上,提出了一种多DSP+FPGA的硬件设计方案。压缩算法选择基于双正交叠式变换和简化SPIHT的低复杂度图像压缩方法。对压缩算法从PC机向DSP移植过程中的一些关键技术进行了研究。最后以一组遥感灰度图像为样本,用4:1和8:1两种压缩比对数据压缩系统进行测试。测试表明数据压缩系统设计合理,实际工作能满足图像质量和高速实时处理要求。

SLE免疫印迹抗体谱及其与荧光ANA及LBT的关系

用免疫印迹技术(IBT)对150例系统性红斑狼疮(SLE)活动期患者进行了7种可提取性核抗原(ENA)自身抗体的检测。130例(86.7％)患者检出至少一种自身抗体。抗Sm抗体的阳性率达51.3％(77例);抗Ro抗体阳性率为18.7％(28例),抗核糖体抗体阳性率为17.3％(26例)。临床应用表明IBT具有快速、简便、敏感、稳定和精确等优点。对SLE患者IBT检测7种抗体与荧光ANA及LBT的关系进行了讨论。

思想问题的逻辑分析——基于科恩LBT理论与方法

当前,因为部分人对生活的意义缺少清醒的认识,对人生的目标缺少应有的追求,由此带来思想上的困顿。思想上的困顿又称作思想之症,它集中体现为以信仰缺失、信念冲突为内容的“疑惑”。以理性为特征的逻辑分析可以对“疑惑”从概念、判断和推理三个方面进行有效而合理的辨析。在运用逻辑分析人的思想之症工作方面,科恩是其中的典型代表。他以LBT为基础的分析理论与方法形成了系统的思想咨商理论,LBT在分析人的思想问题上显示了强大的功能。创造性地改造和运用科恩LBT理论与方法可以为深受思想之症折磨的国人提供祛除病痛的方法与钥匙,并为之找出哲学药方提供有益的借鉴。

哲学谘商的人文翻转教育——以LBT及庄子为例

东西方的教育方式各有其特质与擅长。随着时代更迭,在发展中也看到彼此需要调整改变及相互援引之处,然其核心精神仍不离教育对全人发展的关注。翻转教育注重提升面对问题能主动探索,且培养思辨与对话能力,实则体现哲学思考在教育现场的重要性。作为哲学实践的哲学谘商,藉由反省探讨生活与生命的课题,让人修正个己的思想、情绪及行为。科恩提出LBT(Logic-Based Therapy)逻辑基础疗法,助人对破坏性的思维进行检核反省,而庄子内七篇思想,则以寓言式故事,助人消忧解困达到精神的绝待自由。二者皆能助人认识自己勘破思考的限制,并对自己行为负责,进而提升生活的幸福感。整合二者的特色与方法,一方面可提供人文疗愈与翻转教育的参考借鉴,一方面也能尝试LBT本土化哲学谘商的建构。

FPGA时序结构的LBT变换控制器设计

JPEG XR编码算法中重叠双正交变换(LBT)传统的FPGA实现都是基于线性提升结构,无时序约束,存在亚稳态、码流不受控等问题。为此,设计了一种基于FPGA时序结构的LBT变换控制器,该设计采用混合状态机,将LBT变换算子设计为时序控制结构的数据处理模块。数据处理模块通过握手信号与前后控制模块进行指令通信,并根据指令进行相应的数据处理。为了节省FPGA内部存储空间,该设计采用单RAM循环结构,由通道选择器来切换各个控制模块与RAM之间的通道。各个控制模块根据数据处理模块反馈的应答指令实时计算图像数据的地址,交叉对RAM进行读写操作。实验结果表明,该控制器实现了对LBT变换的FPGA时序约束,处理后的图像与MATLAB仿真图像基本一致,达到了预期目的。

LBT32216篦冷机的改造与改善性维修

宜兴天山水泥有限责任公司2 500t/d生产线于2003年8月投产,采用LBT32216篦冷机,篦床有效面积63.2m2,第一段篦床倾斜3°布置,第一排篦板为活动篦板。该篦冷机于2010年初进行技术改造,将前三根横梁拆除,改造为SINO-NJ固定床,同时调整了篦床配风。此次改造,有效地解决了篦冷机入口部位篦板、护板烧损频繁的问题;但二、三次风温度过低,熟料温度过高,二段机械故障居高不下等问题,仍没有得到有效解决。

基于LBT的网格依赖任务调度算法

文章将任务调度分为资源分配和调度执行2个阶段,定义了网格环境下的调度执行最晚开始时间、调度执行开始时间和任务依赖图中边的权值;分析了任务图冻结消减和执行消减对任务图结构的影响;提出了基于LBT的网格依赖任务调度算法;实验表明该算法有效地减弱了网格动态性对调度结果的影响。

无线体域网的LBT混合轮询MAC协议

在WBAN中,由于信道碰撞,多个处在活动状态的节点传输数据包给Sink节点将会造成很高的网络负载.设计具有避免碰撞的MAC协议是提高WBAN整体性能的关键所在.HEH-BMAC以能量收获作为能量来源,允许产生随机数xi<cp的低优先级节点或高优先级节点向Sink传输数据包.然而满足这个条件的节点可能有多个,数据包碰撞依然难以避免.基于无线体域网的LBT混合轮询MAC协议在HEHBMAC的基础上添加两类节点(高或低优先级)向Sink发送数据前的信道空闲检测,有效地降低了信道碰撞的可能性,提高了WBAN的整体性能.仿真实验表明,该协议在包丢失率、平均传输率、能量利用率和归一化吞吐量方面优于HEH-BMAC协议.

工业5G的非授权频段多优先级动态接入方法

为实现工业5G在非授权频段的高实时、高可靠无线通信,提出了一种多优先级的动态信道接入方法,以满足异构工业任务的按需通信。该方法通过对多种无线网络共享的非授权频段进行实时信道监听,可以根据信道占用率动态切换信道接入方式,包括随机接入和确定性接入。其中,根据异构工业任务的实时性要求,定义了多种接入优先级,并确定合适的竞争和退避时间窗口。仿真结果表明,在工业多设备接入场景下,所提方法的信道传输可靠性达到99.99%,并且实时性比WiFi的载波侦听多路接入/碰撞避免机制(Carrier Sense Multiple Access with Collision Avoidance,CSMA/CA)和授权辅助接入(Licensed Assisted Access,LAA)的先听后说(Listen before Talk,LBT)机制分别提升了24.7%和46.3%。

LBT系列产品的新应用——LBT_1双功能油/水分离剂在油田用于脱出二采原油液中的含油污水

着重介绍了LBT_1在辽河油田用作二采原油液的油/水分离剂的使用效果及其所产生的经济效益,同时也简单介绍了LBT系列产品在其它方面的试用情况。

LBT户型

安逸的荣华,一层起居室超宽明窗,在风景之中看风景,并成为风景的内容。给主人与亲朋畅谈提供明亮之所。专设书房或读或憩,随心所欲。家庭活动厅给家人留有完全私密空间,尽显和睦氛围。悠悠复式豪宅,彰显居所主人的尊贵身份与优越的平宁心境。

基于多智能体深度强化学习的D2D通信资源联合分配方法

设备对设备(D2D)通信作为一种短距离通信技术,能够极大地减轻蜂窝基站的负载压力和提高频谱利用率。然而将D2D直接部署在授权频段或者免授权频段必然导致与现有用户的严重干扰。当前联合部署在授权和免授权频段的D2D通信的资源分配通常被建模为混合整数非线性约束的组合优化问题,传统优化方法难以解决。针对这个挑战性问题,该文提出一种基于多智能体深度强化学习的D2D通信资源联合分配方法。在该算法中,将蜂窝网络中的每个D2D发射端作为智能体,智能体能够通过深度强化学习方法智能地选择接入免授权信道或者最优的授权信道并发射功率。通过选择使用免授权信道的D2D对(基于“先听后说”机制)向蜂窝基站的信息反馈,蜂窝基站能够在非协作的情况下获得WiFi网络吞吐量信息,使得算法能够在异构环境中执行并能够确保WiFi用户的QoS。与多智能体深度Q网络(MADQN)、多智能体Q学习(MAQL)和随机算法相比,所提算法在保证WiFi用户和蜂窝用户的QoS的情况下能够获得最大的吞吐量。

基于终端自主侦听的NR Sidelink非授权接入机制

5G新空口(New Radio, NR)定义了侧行链路(Sidelink, SL)模式2资源分配机制,使用户能自主选择预留资源进行数据传输,以满足基站覆盖范围外终端间直接通信的需求;随着移动通信技术的快速发展,智能终端间直接通信对于速率的要求越来越高,有限的授权频谱成为限制速率的瓶颈,使用非授权频段可以缓解授权频谱资源短缺的问题,进一步提升网络的传输速率;非授权频谱中的NR(NR in the Unlicensed Spectrum, NR-U)采用先听后说(Listen Before Talk, LBT)接入非授权信道,LBT不确定性会引起NR SL用户接入预留资源失败,带来额外的传输时延。针对上述问题,提出一种基于终端自主侦听的非授权接入方法,通过配置候选预留子信道资源,提升了模式2资源分配机制下NR SL用户采用LBT机制接入非授权信道的成功率。仿真结果表明,所提机制能有效提升NR SL系统在非授权频段的性能。