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51.
52.
目的针对某引信加速寿命试验出现无失效数据情况无评估方法问题,开展贮存寿命评估研究。方法根据某引信特点和样品条件,选取采用步进应力加速寿命试验。因本次样品量过少,不能进行摸底试验来确定合理的应力和步长,加速寿命试验只能采用其预估值,因而试验结果出现了无失效情况。为此提出先对无失效数据按贝叶斯统计方法将零失效比率(失效数/样本数)数据转换为非降序失效比率的失效数据,再按有失效数据的处理方法评估贮存寿命。结果以此方法编制计算程序,对某引信无失效试验数据进行处理,评估其贮存寿命为20.1a。结论采用贝叶斯统计规律处理无失效数据的方法有效可行,解决了引信步进应力加速寿命试验无失效数据情况下的贮存寿命评估难题。 相似文献
53.
以无烟煤为原料,煤焦油为黏结剂,采用预氧化-炭化-水蒸气活化法制备了变压吸附(PSA)分离甲烷/氮气(CH4/N2)用的颗粒活性炭( GAC).系统研究了炭化和活化制备条件对GAC的PSA分离效果的影响.结果表明,GAC分离CH4/N2是基于平衡分离效应.在炭化温度500~ 600℃,炭化时间1~3h,活化温度800~950℃,活化时间2~4h,水蒸气流速5~7 mL/min条件下制备的GAC能够将CH4/N2中的CH4体积分数较原料气提高20%以上;其中,在炭化温度600℃,炭化时间2.5h,活化温度900℃,活化时间2h,水蒸气流速5mL/min的条件下制备的GAC能够将CH4体积分数较原料气提高36.6%. 相似文献
54.
55.
通过分析垢的组成和形成原因,提出预防沥青状物质、硫酸(氢)钠结晶、氢氧化铁沉淀进入萃取机,预防氢氧化铁沉淀进入反萃机的防垢措施,实验验证了FA、FB溶剂分别为萃取机转鼓积垢和反萃机转鼓积垢的优良洗脱剂. 相似文献
56.
溢油对东海浮游生物垂直迁移活动的影响 总被引:1,自引:1,他引:0
以垂直下移率为指标,研究了正面敞开区、背面敞开区、背流区和湍流区4种不同生态条件下溢油对东海浮游生物垂直迁移活动的影响.生态特征对大多数浮游生物垂直下移率的影响程度由高到低依次为:正面敞开区(A)>背面敞开区(B)>背流区(D)>湍流区(C).方差分析表明:总浮游植物、夜光藻(Noctiluca scintillans)、总桡足类和中华哲水蚤(Calanus sinicus)在4种生态特征之间的垂直下移率存在显著的差异.4种生态特征间的多重比较结果表明:中华哲水蚤的垂直下移率除背流区与湍流区之间不存在显著差异外,其他两两生态特征之间均存在极显著的差异,对溢油污染表现出了较好的敏感性. 相似文献
57.
林线树种太白红杉碳储量估算 总被引:1,自引:0,他引:1
林线对气候变化十分敏感,有关环境如何影响林线植被碳储量分布的研究鲜见报道.采用野外调查、遥感影像解译和生物量模型计算相结合的方法,对秦岭主峰太白山林线树种——太白红杉(Larix chinensis)碳储量、碳密度及其分布进行了估算.结果表明:太白红杉林总碳储量为5.290×105 t,其中南坡碳储量为1.765×105 t,北坡碳储量为3.525×105 t,南北坡碳储量分布不均与太白红杉分布面积和海拔有很大的关系;太白红杉林碳密度为0~17.40 kg/m2,平均值为(7.65±4.15)kg/m2,与年均温度呈正相关,与海拔和年降水量呈负相关,温度是影响太白红杉林碳密度的关键因素. 相似文献
58.
北京夏季大气HONO的监测研究 总被引:5,自引:2,他引:3
在2007-08-14~2007-08-24期间,利用差分光学吸收光谱(DOAS)技术,对北京市大气中HONO、NO2和O3等污染物进行了连续监测,分析了HONO和NO2的日变化特征,讨论了夜间直接排放对HONO来源的贡献,进行了24 h和夜间13 h HONO非均相反应形成与黑碳气溶胶(BC)和相对湿度(RH)等要素的相关分析.结果表明,HONO和NO2均在01:00左右达到峰值,HONO的另一峰值浓度出现在06:00,比NO2第2个峰值出现时间07:00早1 h;夜间(19:00~次日07:00)直接排放对HONO的贡献最大达到31.3%,出现在20:00,平均贡献为15%;夜间HONOcorr/NO2比率与BC和RH具有非常明显的相关性,说明HONO的非均相生成速率与NO2的浓度以及反应介质BC表面的吸附水的浓度即RH成正比,得到夜间HONO平均转化率(HONO/NO2)为0.8%·h-1;而且RH的增加对HONO的非均相形成有利,但是当RH>80%对反应也将产生抑制作用,通过对监测期间的个例分析也证实了这一假设. 相似文献
59.
通过对漳州市某化工公司发生的浸泡罐爆炸事故的原因进行调查与分析,从而提出了此类事故的防范措施与建议,对化工类事故的预测具有一定的实践指导意义。 相似文献
60.
随着高通量筛选技术的快速发展,化学品的毒性相关信息与日俱增。现今快速发展的数据挖掘技术和机器学习等计算机方法为化学品的毒性预测和风险防控提供了新途径。有害结局路径(adverse outcome pathway, AOP)将化合物的结构、分子启动事件和生物的有害结局建立关联,为污染物的毒性测试、预测和评估提供了新的模式,最终实现风险评估并应用于管理决策。定量结构-活性关系(QSAR)建模、分子模拟以及多组学技术在AOP的各个方面发挥了重要作用。基于此,本综述主要介绍数据挖掘与机器学习在毒理学中的应用方法,涉及QSAR建模、分子模拟及组学等方面,并结合实例分析系统阐述了当前研究的重点与方向,以更好地适应当前大数据时代的研究背景。 相似文献