黑河中游荒漠-绿洲过渡带固沙植物根区土壤颗粒组成及分形特征

探究荒漠-绿洲过渡带固沙植物根区土壤颗粒分布及分形特征,可对区域生态植被建设和荒漠化防治提供一定理论依据。选取黑河中游的荒漠-绿洲过渡带内3种固沙植物作为研究对象,采集固沙植物根区0~120 cm土层的土壤样品,测定了土壤粒度组成,并计算了土壤颗粒分形维数D。结果显示:3种固沙植物根区土壤的颗粒以中砂粒(0.25~0.5 mm)和细砂粒(0.1~0.25 mm)为主,占比75%以上,除中砂粒和细砂粒外,不同粒级土壤颗粒质量分数由高到低为极细砂粒>粗砂粒>粉粒>黏粒;3种固沙植物根区的土壤颗粒组成存在显著差异(P<0.05),沙拐枣根区土壤细砂粒和极细砂粒质量分数显著高于泡泡刺和梭梭,泡泡刺根区土壤中粉粒和黏粒质量分数显著高于梭梭和沙拐枣;3种固沙植物根区土壤颗粒分形维数D也存在显著差异(P<0.05),泡泡刺(2.00)>梭梭(1.94)>沙拐枣(1.91),且浅层(0~60 cm)土壤易受外界因素干扰,土壤颗粒分形维数D变化幅度较大;土壤颗粒分形维数D与土壤颗粒中的黏粒和粉粒质量分数呈极显著的正相关关系,与土壤中颗粒的砂粒质量分数呈极显著负相关关系,土壤颗粒分形维数D能较好地体现研究区固沙植物根区的土壤颗粒组成。提高固沙植物数量和覆盖率对于沙化土壤固定,改善土壤质量,防止风蚀的发生均具有重要意义。

运用表面张力测试仪研究氯乙烯聚合体系

运用克吕士K100表面张力测试仪,研究氯乙烯聚合所用分散剂和引发剂的表面张力;以1,2-二氯乙烷为重相,混合液为轻相,研究其界面张力。设计了不同的5 L聚合配方体系,跟踪氯乙烯悬浮聚合中的表面张力变化情况。

湛江地区一次冷锋型海雾微物理特征

利用2010年3月31日—4月2日冷锋天气系统影响下湛江海雾综合观测资料，分析了海雾的微物理特征及海雾过程中气溶胶粒子谱的演变特征。结果表明，海雾的生消与风场密切相关，海雾生成和发展与较强的ESE气流相联系，而弱的NE气流则会促使海雾减弱或消散。湛江海雾的雾滴数浓度为100～102 cm-3，液态含水量为0.001～0.232 g·m-3，雾滴平均半径小于10 μm，雾滴峰值半径多位于1.4 μm。海雾雾滴谱分布以单调递减谱为主，谱宽超过20 μm，且雾发展过程中雾滴谱谱宽存在突然增宽和迅速减小的现象。海雾过程中雾滴数浓度的变化主要是由半径小于5 μm的雾滴数密度变化引起的。海雾过程对气溶胶粒子的湿清除效果并不显著，雾过程中粒径小于0.1 μm和大于4 μm的气溶胶粒子数密度显著减少，但在雾消散后又迅速恢复到雾发生前的水平。

初始模型对含噪动态光散射数据正则化反演结果的影响

分别采用最小模型矩阵、最平坦模型矩阵、最光滑模型矩阵作为初始化模型,对加入5种不同水平随机噪声的90nm窄单峰、90nm宽单峰和250nm窄单峰、250nm宽单峰颗粒体系的模拟分布进行了正则化反演,并对反演结果进行比较。结果表明:当噪声水平为0时,正则化初始模型的选择对反演结果没有明显影响。随着噪声水平的增加,采用三种初始化模型反演得到的峰值误差和粒度分布误差都随之变大,但采用最平坦模型和最光滑模型反演得到的峰值和粒度分布误差明显小于采用最小初始模型的反演误差。当噪声水平大于0.01时,选择最平坦初始模型获得的粒度分布结果优于采用最光滑初始模型和最小初始模型获得的结果,而采用最光滑初始模型反演得到的峰值优于最平坦初始模型和最小初始模型的反演峰值。因此,采用正则化算法处理含噪动态光散射数据时,为得到最优的粒度分布信息,宜采用最平坦初始模型,若需要获取最准确的峰值信息,则应选择最光滑初始模型。

一种改进的聚合模型在污泥絮凝-沉降模拟中的应用

鉴于在试验中难以观测到污泥絮团的粒径分布情况,且以往类似模拟中鲜有考虑絮团分形特征及絮团黏结效率的问题,通过一种改进的聚合模型来模拟污泥颗粒间的分形聚合机理,并在群体平衡模型(PBM)和两相流Mixture模型基础上对污泥的絮凝-沉降进行三维数值模拟。模拟结果表明:建立的数学模型能较好地反映黏性污泥分形絮凝-沉降规律,具预测絮团粒径分布的能力;在同一时刻絮团的粒径分布范围随着分形维数的降低逐渐变宽,大粒径絮团数量迅速增加,小粒径絮团数量逐渐减少;初始颗粒数量的衰减速率随分形维数的增大而增大;絮团数量总体呈先增加后减少的趋势,但当分形维数不同时,其最大值随分形维数的增大而增大,出现时间随着分形维数的增大而有所缩短。

基于粉煤灰粉磨时间对水泥基材料的水化活性分析

通过实验分析了不同粉磨时间粉磨后粉煤灰的粒度分布和颗粒形貌,并综合研究了其在水泥基材料中的反应活性。研究结果表明:粉煤灰在经过球磨机粉磨后平均粒径显著减小,在水泥基材料中各龄期活性均有不同程度的提升,粉磨时间达到30 min以上时粉磨时间对活性的改善效果有所降低,而当掺量达到50%时活性有降低趋势。

基于手持移动设备贴近摄影获取排土场物料粒度分布

采用手持移动设备贴近摄影获取露天煤矿排土场物料影像,基于深度学习关键点检测算法识别并提取影像中的物料粒径,据此分析排土场物料粒度分布规律。改进算法精度优于形态学与深度学习分割算法,在测量研究区排土场砾岩、黏土物料粒度时分别可达2.10%和2.84%的误差率,提升测量精度的同时大大减少了分割算法造成的标注成本。基于手持移动设备贴近摄影的排土场物料粒度数据采集方法粒径检出限约为20~30mm之间,便携易用的同时规避了其他摄影测量方法的环境与安全限制。应用此算法和摄影测量手段,探讨了不同材质、高度下研究区排土场物料粒度组成特征;总结出不同材质、高度下研究区排土场物料粒度分布规律,且R-R分布函数可以很好地描述排土场物料粒度分布,一元三次多项式能够表明排土场物料粒度R-R分布函数参数随物料高度的变化关系。