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本發(fā)明屬于激光探針定量分析技術(shù)，具體為一種提高激光探針 分析精確度的方法，以利用多譜線比值法提高激光探針定量分析準(zhǔn)確 度和精密度。該方法首先對(duì)被測(cè)元素和基體元素的多條譜線間的強(qiáng)度 比值進(jìn)行優(yōu)化，然后將優(yōu)化后的一些強(qiáng)度比值作為定量分析模型的輸 入值，對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，使用訓(xùn)練后的分析模型實(shí)現(xiàn)對(duì)被測(cè)物中被測(cè) 元素的定量分析。該方法自動(dòng)去除不合適的譜線比值，只留下那些能 很好地反映被測(cè)元素含量信息和等離子體狀態(tài)信息的被測(cè)元素

天然氣水合物存在于高壓、低溫的環(huán)境中，傳統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)室可視化檢測(cè)需要配以耐高壓透明視窗，不但降低了壓力容器的耐壓范圍并且可視化效果也不理想。采用非光源性的可視化檢測(cè)技術(shù)——磁共振成像解決了這一難題。并且通過對(duì)天然氣水合物生成 / 分解過程圖像亮度的變化分析得到被測(cè)樣品中自由水的含量以及天然氣水合物飽和度。能夠?qū)Ρ粶y(cè)樣品中所包含的天然氣水合物資源量進(jìn)行評(píng)價(jià)。技術(shù)指標(biāo)如下，樣品管壓力 15MPa ；溫度控制范圍：常溫～ -15 ℃；樣品尺寸：φ 15mm ；圖像分辨率： 0.125mm /pixel 。

本發(fā)明公開了一種兩段式固體燃料分級(jí)反應(yīng)動(dòng)力學(xué)分析設(shè)備，包括分級(jí)反應(yīng)發(fā)生裝置、耦連裝置、氣路裝置、爐溫控制裝置和分析檢測(cè)裝置，該分級(jí)反應(yīng)發(fā)生裝置包括獨(dú)立設(shè)置的熱解反應(yīng)器和焦炭氣固反應(yīng)器，所述微型氣流床與所述微型流化床由帶斜度的通管相連，所述固體燃料顆粒在微型氣流床中發(fā)生熱解反應(yīng)，隨后通過耦連裝置實(shí)現(xiàn)氣固分離，殘焦被脈沖氣流攜帶進(jìn)入微型流化床中進(jìn)行氣固反應(yīng)，所述耦連裝置為采用帶篩板的旋轉(zhuǎn)截止閥門，通過氣相快速過程質(zhì)譜儀和與其連接的計(jì)算機(jī)獲得氣固反應(yīng)動(dòng)力學(xué)參數(shù)。本發(fā)明可直接解耦固體燃料熱解及焦炭氣固反應(yīng)過程，微型氣流床和流化床內(nèi)溫度和氣氛均可獨(dú)立控制，反應(yīng)裝置結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、檢測(cè)結(jié)果精確。

1.應(yīng)用化學(xué)，化學(xué)分析等專業(yè)專科以上學(xué)歷2.有實(shí)驗(yàn)室相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)；3.參與中試生產(chǎn)線工藝優(yōu)化實(shí)驗(yàn)；4.執(zhí)行實(shí)驗(yàn)工藝方案，及時(shí)反饋狀況及結(jié)果；5.跟蹤產(chǎn)品工藝在生產(chǎn)線的執(zhí)行狀況，及時(shí)反饋并糾正；6、跟進(jìn)樣品的制作和工藝參數(shù)調(diào)整和修改。

產(chǎn)品詳細(xì)介紹SC-G型自動(dòng)考種及千粒重分析儀（含玉米果穗考種）1、貨物名稱：SC-G型自動(dòng)考種及千粒重分析儀（含玉米果穗考種）玉米自動(dòng)考種及千粒重分析儀所配的各種種粒自動(dòng)考種及千粒重分析儀2、主要用途：SC-G型自動(dòng)種子考種分析及千粒重儀系統(tǒng)是根據(jù)圖像識(shí)別原理來實(shí)現(xiàn)自動(dòng)分析的。目標(biāo)照明模式可在背光和普通日光之間切換。可用于各類農(nóng)作物實(shí)粒種子（谷粒、玉米、小麥、油菜籽等）的精確考種、各類糧庫的蟲口計(jì)數(shù)分析，以及另加配件后可做發(fā)芽率、均勻度分析，可兼做表面光滑的昆蟲計(jì)數(shù)或蟲卵計(jì)數(shù)（如：米象、蚜蟲、蠶卵、魚籽等），以及被當(dāng)作種子凈度工作臺(tái)用于種子凈度檢驗(yàn)。內(nèi)置支持網(wǎng)上在線升級(jí)的模塊。3、主要性能指標(biāo)配A3幅面最高分辨率1600dpi × 1600dpi、紫光M1彩色掃描儀。可分析各類種粒的種粒直徑1～20mm。掃描儀分析工作區(qū)：A3幅面（431.8mm×304.8 mm）。可同時(shí)成像分析10個(gè)玉米果穗、35個(gè)玉米截面、1000粒左右玉米籽粒。配500萬像素分辨率的彩色數(shù)碼拍攝儀，及超薄的背光光源板（大于A4幅面），具有圖像調(diào)整、觀察特性。1）．籽粒數(shù)分析速度、精度：自動(dòng)數(shù)粒速度：1500～3000粒/分鐘（玉米籽粒），其它籽粒為1200～20000粒/分鐘，數(shù)粒誤差≤±0.1~0.4%，監(jiān)視修正即達(dá)100%正確。具有相機(jī)畫面畸變、背光板均勻性的自動(dòng)矯正特性，有效減小尺寸測(cè)量誤差。對(duì)于直徑較小的種粒（如油菜籽、蔬菜籽），單批次考種數(shù)量在5000-10000粒。可根據(jù)實(shí)際需求自行創(chuàng)制一鍵自動(dòng)分析向?qū)Вm用于水稻、小麥、玉米、豆類、油菜籽、瓜子、蔬菜籽等各類農(nóng)作物的自動(dòng)精確考種，自動(dòng)測(cè)出籽粒數(shù)、各籽粒的粒形參數(shù)（長(zhǎng)、寬、長(zhǎng)寬比、面積、等效直徑、周長(zhǎng)等），以及其平均值，能精準(zhǔn)顯示種粒外接矩形，并可自動(dòng)排序輸出，及可輸出粒徑分布圖表。自動(dòng)千粒重分析的精度誤差：≤±0.5%。具有對(duì)被分析目標(biāo)顏色、形狀進(jìn)行自學(xué)習(xí)和再學(xué)習(xí)，并實(shí)現(xiàn)自動(dòng)分類的特性，以及品種比對(duì)特性。能大批量自動(dòng)分析成像后的種粒圖片。2）．果穗、截面分析速度、精度：同時(shí)成像分析玉米果穗：10個(gè)/次/分鐘、玉米截面：35個(gè)/次/分鐘。全自動(dòng)測(cè)出各玉米穗長(zhǎng)、穗粗、禿尖長(zhǎng)、左右穗緣角、穗行角、平均行粒數(shù)、粒厚、截面穗行數(shù)、穗粗、軸粗，以及其平均值，可自動(dòng)測(cè)出各玉米截面上的平均粒長(zhǎng)、平均粒寬等參數(shù)。3）．有被測(cè)樣本條碼、電子天平RS232重量數(shù)據(jù)的自動(dòng)輸入接口，插上電腦條碼槍即可刷入樣本條碼編號(hào)；電子天平上的被測(cè)樣本重量數(shù)據(jù)可一鍵送到電腦保存為EXCEL表。4）．分析過程為全程電腦控制，高效、準(zhǔn)確、簡(jiǎn)便易用，真正一鍵式操作，鼠標(biāo)一點(diǎn)，結(jié)果即現(xiàn)。5）．輔助刪補(bǔ)：用鼠標(biāo)選擇增加/刪除，或直接用鼠標(biāo)在屏上手工計(jì)數(shù)，以確保100%正確。目標(biāo)區(qū)的個(gè)性化計(jì)數(shù)：對(duì)工作區(qū)視野中任選范圍或矩形范圍內(nèi)的計(jì)數(shù)。6）．分析數(shù)據(jù)導(dǎo)出：分析圖像結(jié)果可保存，以及按大小形狀排列輸出，自動(dòng)形成總報(bào)表，統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果能輸出至Excel表，以及，以及按寬度、長(zhǎng)度、面積等輸出的排列圖和測(cè)量圖。3. 供貨配置表：SC-G型自動(dòng)考種及千粒重分析系統(tǒng) 數(shù)量 備注SC-G型自動(dòng)考種及千粒重分析軟件及《簡(jiǎn)明手冊(cè)》 1張 光盤，3年免費(fèi)升級(jí)軟件鎖 1個(gè) 1年保換、2年保修SC-G型自動(dòng)考種及千粒重分析系統(tǒng)軟件質(zhì)量三包卡 1張 光盤電子文檔中A3幅面的紫光M1彩色掃描儀 1臺(tái) 紫光公司全國(guó)聯(lián)保1年USB2.0接口的拍攝儀（彩色500萬像素） 1臺(tái) 非人為損壞，質(zhì)保1年超薄的背光光源板（A4幅面工作臺(tái)板） 1個(gè) 非人為損壞，質(zhì)保1年帶RS232通訊接口的量程220g電子天平（精度1mg） 1臺(tái) 生產(chǎn)廠家聯(lián)保1年RS232接口通訊傳輸線 1條 非人為損壞，質(zhì)保1年種粒成像盤、種粒收納小盤 各1 4. 推薦電腦配置（需另配，由投標(biāo)的經(jīng)銷商在當(dāng)?shù)卣夜?yīng)商）品牌電腦（酷睿i5 CPU / 8G內(nèi)存/ 19.5”彩顯/無線網(wǎng)卡，5個(gè)以上USB2.0口，運(yùn)行環(huán)境Windows 10完整專業(yè)版或旗艦版）

東南大學(xué)分析測(cè)試中心原位X射線衍射儀采購項(xiàng)目 招標(biāo)項(xiàng)目的潛在投標(biāo)人應(yīng)在江蘇省南京市鼓樓區(qū)鄭和中路118號(hào)D座16樓1612室（郵購）獲取招標(biāo)文件，并于2022年06月13日 14點(diǎn)00分（北京時(shí)間）前遞交投標(biāo)文件。

發(fā)明公開了一種基于關(guān)聯(lián)分析與關(guān)聯(lián)分類的蛋白質(zhì)二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)技術(shù)，以雙庫協(xié)同機(jī)制為基礎(chǔ)，將KDD*過程模型引入蛋白質(zhì)二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)問題中，KAAPRO方法以數(shù)據(jù)挖掘(知識(shí)發(fā)現(xiàn))為主體，采用基于KDD*過程模型Maradbcm算法以及關(guān)聯(lián)規(guī)則分類D-CBA方法。KAAPRO方法所取得關(guān)聯(lián)規(guī)則在一定程度上揭示了氨基酸物化屬性對(duì)蛋白質(zhì)二級(jí)結(jié)構(gòu)的影響關(guān)系，從而提高了預(yù)測(cè)的精度。其中Maradbcm算法挖掘意外規(guī)則的特性對(duì)純度較高的α蛋白質(zhì)庫與β蛋白質(zhì)庫進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘，由此獲得的挖掘結(jié)果是精化的規(guī)則。D-CBA關(guān)聯(lián)分類方法使用可信度與支持度的測(cè)度作為一個(gè)復(fù)合型度量來進(jìn)行蛋白質(zhì)關(guān)聯(lián)分類。在保證預(yù)測(cè)精度的同時(shí)，為生物學(xué)家對(duì)二級(jí)結(jié)構(gòu)進(jìn)一步分析提供了依據(jù)。

本發(fā)明提出一種隨機(jī)噪聲環(huán)境下基于對(duì)偶模態(tài)方程的動(dòng)響應(yīng)分析方法，包括如下步驟：（１）將聲固耦合系統(tǒng)中的結(jié)構(gòu)和聲腔劃分成不同的子系統(tǒng)；（２）計(jì)算結(jié)構(gòu)子系統(tǒng)和聲腔子系統(tǒng)的模態(tài)；（３）計(jì)算相鄰子系統(tǒng)中模態(tài)間的耦合參數(shù)；（４）建立耦合系統(tǒng)的對(duì)偶模態(tài)方程；（５）通過前置處理，獲得隨機(jī)載荷作用下，子系統(tǒng)模態(tài)上受到的廣義力載荷的互功率譜；（６）計(jì)算對(duì)偶模態(tài)方程，獲得所有模態(tài)的參與因子的互功率譜；（７）通過模態(tài)疊加，計(jì)算系統(tǒng)隨機(jī)聲固耦合響應(yīng)。本發(fā)明提供的隨機(jī)動(dòng)響應(yīng)分析方法，是一種基于對(duì)偶模態(tài)方程的隨機(jī)噪聲環(huán)境下動(dòng)響應(yīng)分析方法，該方法把系統(tǒng)劃分成連續(xù)耦合的子系統(tǒng)，并用有限頻帶內(nèi)的子系統(tǒng)模態(tài)描述系統(tǒng)的隨機(jī)振動(dòng)，該方法的分析效率高于傳統(tǒng)有限元法。

近年來已經(jīng)建立了基于故障字典，模糊理論，專家系統(tǒng)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支持向量機(jī)，信息融合，小波分析，粒子群等各種技術(shù)的不同故障診斷方法，并在模擬電路的實(shí)際檢驗(yàn)中取得了良好的效果。然而，電路從正常到故障之間存在中間過渡狀態(tài)，怎樣定義這個(gè)中間狀態(tài)以及其對(duì)電路有怎樣的影響，如何準(zhǔn)確描述這種影響，通過查閱文獻(xiàn)，到目前為止還沒有一種合理的方法能夠解決這個(gè)問題。