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清水池水力效率影响因素研究

城市道桥与防洪 2024年第1期 230-232,M0019页

作者：朱智勇上海城投兴港投资建设(集团)有限公司上海市201306

清水池具有水力调节和消毒接触的双重作用,提高t_(10)/T是提高消毒效率而减少消毒剂投加量和副产物生成量的有效方法。针对清水池实例,进行整体建模,以数值模拟方法,研究主要尺寸对清水池t_(10)/T的影响程度,并验证设计方案的合理性。... 详细信息

清水池具有水力调节和消毒接触的双重作用,提高t_(10)/T是提高消毒效率而减少消毒剂投加量和副产物生成量的有效方法。针对清水池实例,进行整体建模,以数值模拟方法,研究主要尺寸对清水池t_(10)/T的影响程度,并验证设计方案的合理性。结果表明:长宽比是t_(10)/T影响最为明显的因素,但变大的趋势放缓。减少弯道数量及宽度和增大进水管管径,均可使t_(10)/T有所增加。清水池实例的长宽比为38,水力效率为0.54,可以满足不少于0.5的设计要求。

关键词：清水池 CFD 长宽比弯道进水 t_(10)/T

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挥发性有机废气治理技术分析

科学技术创新 2024年第15期 21-24页

作者：朱智慧安徽焓谷工程技术有限公司安徽马鞍山

本文结合挥发性有机废气性质及特点,阐述挥发性有机废气治理技术的实践应用。挥发性有机废气处理不当、处理效果不佳是目前面临的主要问题,对自然界造成了严重危害。研究应用等离子体法、吸附技术、生物技术、催化燃烧技术,实现不同类... 详细信息

本文结合挥发性有机废气性质及特点,阐述挥发性有机废气治理技术的实践应用。挥发性有机废气处理不当、处理效果不佳是目前面临的主要问题,对自然界造成了严重危害。研究应用等离子体法、吸附技术、生物技术、催化燃烧技术,实现不同类型挥发有机废气的综合处理,有效保障了挥发性有机废气治理效果,减少了对人体和环境产生的影响。

关键词：挥发性有机废气废气治理等离子体法吸附技术

某院2020~2022年亚胺培南西司他丁钠在重症感染中的应用及安全性分析

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中国处方药 2024年第1期22卷 66-68页

作者：陈婷袁琪朱智云河西学院附属张掖人民医院药学部甘肃张掖734000 河西学院附属张掖人民医院普外科甘肃张掖734000

目的探究河西学院附属张掖人民医院2020~2022年亚胺培南西司他丁钠在重症感染中的应用及安全性。方法回顾性分析河西学院附属张掖人民医院2020~2022年使用亚胺培南西司他丁钠的出院病历600份,收集患者的基本信息以及用药信息,包括疾病... 详细信息

目的探究河西学院附属张掖人民医院2020~2022年亚胺培南西司他丁钠在重症感染中的应用及安全性。方法回顾性分析河西学院附属张掖人民医院2020~2022年使用亚胺培南西司他丁钠的出院病历600份,收集患者的基本信息以及用药信息,包括疾病分布、微生物送检、使用科室以及合理用药情况。结果在2020~2022年河西学院附属张掖人民医院使用亚胺培南西司他丁钠的患者多处于≥60岁的年龄段,且男性患者多于女性患者;亚胺培南西司他丁应用频次以q6h(59.67%)为主;给药疗程以3~7 d占比最高,达54.50%;治疗有效为534例,占比为89.00%;亚胺培南西司他丁各科室病原学检出情况显示,重症医学科、呼吸科、普外科、泌尿外科为前4名,构成比分别为43.33%、20.00%、12.17%、8.33%。各患者疾病种类分布显示,肺部感染、泌尿生殖系统感染、腹腔感染及消化道感染为前4名,构成比分别为44.67%、23.67%、15.00%、6.00%。病原学送检情况显示,大肠埃希菌、肺炎克雷伯杆菌及白色念珠菌为前3名,构成比分别为34.00%、16.00%、16.00%;亚胺培南西司他丁不合理用药类型分布显示,(前3天)不能严格掌握临床应用适应证的情况处于较高的水平,构成比为31.25%;其次是无使用后分析评价和使用前未送检(/送检不及时),构成比均为21.25%。结论医院多存在亚胺培南西司他丁钠使用不合理的现象,故需要在今后的疾病治疗中加强对使用亚胺培南西司他丁钠的管理,避免再发生不合理用药的情况。同时还应该逐步提高临床医师合理使用亚胺培南西司他丁钠的水平,延缓耐药的发生。

关键词：亚胺培南西司他丁钠重症感染安全性无特殊级会诊单合理用药情况微生物送检

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锥形辊穿孔机非对称导板的设计及应用

轧钢 2024年

作者：朱智禄侯双平刘建群王燕飞王晓晨衡阳华菱钢管有限公司180厂北京科技大学国家板带生产先进装备工程技术研究中心

对称导板广泛应用在无缝钢管斜轧穿孔变形工序中。然而，服役环境恶劣的导板表面经常出现结瘤、粘钢或局部熔融现象，进而引起钢管产品外表面螺旋形划伤、内表面内折等缺陷。为了解决这一技术难题，采用理论计算与有限元仿真相结合的方... 详细信息

对称导板广泛应用在无缝钢管斜轧穿孔变形工序中。然而，服役环境恶劣的导板表面经常出现结瘤、粘钢或局部熔融现象，进而引起钢管产品外表面螺旋形划伤、内表面内折等缺陷。为了解决这一技术难题，采用理论计算与有限元仿真相结合的方法，设计了一种新型的非对称导板。非对称导板总体设计思想遵循传统对称导板的设计基本原则，但非对称导板的结构除了上下结构的非对称性之外，其水平方向的几何曲线也在对称导板的基础上作了调整。改进后的非对称导板设计有效地增大了导板与轧件的接触区域，减小了导板与轧件的接触应力、等效应力和轧制力，对提升轧制产品质量和导板寿命都有积极作用。工业现场应用结果表明：非对称导板入口锥结构的设计使用，大幅度减少了导板入口锥表面的撞伤熔融现象，从而减少了毛管被导板表面划伤导致的螺旋外折缺陷；非对称导板出口锥结构的设计使用，基本消除了钢管尾部内表的内折、内翘皮缺陷，且改善了导板出口锥段的小结瘤缺陷，改善毛管外表质量和归圆效果，降低穿孔工序卡轧风险；非对称导板上下非对称差量结构的设计使用，使导板磨损区域居于正中，解决了导板上下表面“崩边”问题，同时改善了毛管尾部“鱼尾”缺陷。

关键词：无缝钢管斜轧穿孔机非对称导板有限元仿真结瘤螺旋外折

基于改进YOLO v5的复杂环境下花椒簇识别与定位方法

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农业机械学报 2024年第3期55卷 243-251页

作者：黄华张昊胡晓林聂兴毅兰州理工大学机电工程学院兰州730050

花椒树产果量大,枝干纵横交错,树叶茂密,给花椒的自动化采摘带来了困难。因此,本文设计一种基于改进YOLO v5的复杂环境下花椒簇的快速识别与定位方法。通过在主干提取网络CSPDarknet的CSPLayer层和Neck的上采样之后增加高效通道注意力EC... 详细信息

花椒树产果量大,枝干纵横交错,树叶茂密,给花椒的自动化采摘带来了困难。因此,本文设计一种基于改进YOLO v5的复杂环境下花椒簇的快速识别与定位方法。通过在主干提取网络CSPDarknet的CSPLayer层和Neck的上采样之后增加高效通道注意力ECA(Efficient channel attention)来简化CSPLayer层的计算量,提升了特征提取能力。同时在下采样层增加协同注意力机制CA(Coordinate attention),减少下采样过程中信息的损失,强化特征空间信息,配合热力图(Grad-CAM)和点云深度图,来完成花椒簇的空间定位。测试结果表明,与原YOLO v5相比较,改进的网络将残差计算减少至1次,保证了模型轻量化,提升了效率。同帧数区间下,改进后的网络精度为96.27%,对比3个同类特征提取网络YOLO v5、YOLO v5-tiny、Faster R-CNN,改进后网络精确度P分别提升5.37、3.35、15.37个百分点,连株花椒簇的分离识别能力也有较大提升。实验结果表明,自然环境下系统平均识别率为81.60%、漏检率为18.39%,能够满足花椒簇识别要求,为移动端部署创造了条件。

关键词：花椒簇识别农业机器人深度学习目标检测 YOLO v5

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连锁股东与企业全要素生产率

连锁股东与企业全要素生产率

作者：陈党毅河南财经政法大学

学位级别：硕士

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OCT图像视网膜层形状结构分割方法研究

OCT图像视网膜层形状结构分割方法研究

作者：苟毅重庆理工大学

学位级别：硕士

基于改进切线角理论的十堰市变质岩滑坡预警阈值研究

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自然灾害学报 2024年第3期33卷 167-177页

作者：朱智超曾斌何文武于义军梅红专中国地质大学(武汉)环境学院湖北武汉430074 湖北省地质局冶金地质勘探大队湖北十堰442000

十堰市地形地貌复杂,地层岩性多变,变质岩广泛分布,区内滑坡灾害多发。为减轻滑坡灾害带来的严重危害,实现滑坡灾害的准确预警,基于改进切线角理论,结合累积加速度及累积加加速度,选取十堰市4个已发生破坏的变质岩滑坡地表位移监测数据... 详细信息

十堰市地形地貌复杂,地层岩性多变,变质岩广泛分布,区内滑坡灾害多发。为减轻滑坡灾害带来的严重危害,实现滑坡灾害的准确预警,基于改进切线角理论,结合累积加速度及累积加加速度,选取十堰市4个已发生破坏的变质岩滑坡地表位移监测数据。通过绘制其T-t曲线、累积加速度-时间曲线、累积加加速度-时间曲线,分析得到了十堰市变质岩滑坡蠕滑阶段的综合划分结果。确定临滑预警阈值判据为:T-t曲线切线角大于等于80°、累积加速度大于0,并且增长保持较大正值、累积加加速度大于0,且连续增长或保持高值。研究成果对十堰市变质岩滑坡的监测预警工作具有重要意义,同时也可为其他类型滑坡的监测预警阈值研究提供参考。

关键词：滑坡改进切线角变质岩预警阈值变形速率

隧道火灾中物理场与关键控制参数间的快速双向预测

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清华大学学报（自然科学版） 2024年第6期64卷 1024-1031页

作者：洪瑶史聪灵李俊毅李佳中国安全生产科学研究院交通安全研究所地铁火灾与客流疏运安全北京市重点实验室北京100012

为提升隧道火灾全物理场信息的预测速度以及解决隧道火灾关键控制参数的反向预测问题,该文构建了深度学习模型用于隧道火灾中全物理场和关键控制参数间的快速双向预测,使用了大型数值数据库训练所构建的模型,评估了模型对数据的学习能... 详细信息

为提升隧道火灾全物理场信息的预测速度以及解决隧道火灾关键控制参数的反向预测问题,该文构建了深度学习模型用于隧道火灾中全物理场和关键控制参数间的快速双向预测,使用了大型数值数据库训练所构建的模型,评估了模型对数据的学习能力及其预测能力。结果表明:经过100个训练周期后,使用所提出的双向预测模型和数据集取得了良好的训练收敛效果,物理场和关键控制参数在训练集上均达到结果快速重现。模型训练完成后,隧道火灾的平均温度场和6项隧道火灾的关键控制参数得到了基本的预测,预测结果同时涵盖了隧道的几何信息和物理信息。该研究结果可为隧道火灾演化规律的快速预测提供参考。

关键词：隧道火灾深度学习快速预测物理场关键控制参数