摘要：以深圳市春风隧道穿越既有大滩大厦与海关员工宿舍楼2、3栋建筑群为背景,采用数值分析与现场监测相结合的方法,对盾构隧道施工过程中既有建筑群的变形进行了分析,探讨了其主要影响区的范围和沉降变形量。研究结果表明,数值分析能够较好地反映盾构隧道施工对邻近建筑群的影响;现场监测结果显示,在袖阀管注浆地层加固后盾构掘进对建筑物沉降(隆起)的影响范围为建筑物前后各40 m左右,既有建筑群在盾构掘进过程中沉降(隆起)最大值均满足控制值的要求;袖阀管预注浆加固对桩体位移和既有建筑群沉降具有明显的控制作用。

摘要：为了提高专利数据挖掘的准确性和可靠性,针对基于专利数据的电力标引信息挖掘技术进行研究。以SIPO专利数据库为数据源,生成专利数据序列。根据词嵌入模型设计Word2Vec,获取电力专利数据关联信息。根据数据关联融合结果,通过支持向量机分别训练相应子分类器,高效融合各子分类器,构建总分类模型完成分类决策,根据最终决策获取电力专利数据标引信息挖掘结果。实验结果表明,提出的挖掘与其他挖掘法相比查准率和查全率更高,具有可靠性。

摘要：电力专利信息不断增长,已超过传统挖掘方法处理的极限,挖掘效果明显下降,因此提出一种基于融合指标的电力专利可信数据挖掘方法。构建电力专利信息关联模型,经过排序获取最佳专利可信信息。采用表示学习模型提取词性特征与组合特征,设计深层表示学习模型。利用TF-IDF算法,求取各命名实体所对应的词向量,依据余弦相似度度量专利信息的语义相似度,实现信息语义融合。最后通过机器学习的支持向量机分类方法,实现电力专利信息挖掘。仿真实验表明,所提方法不仅可以有效挖掘专利信息,而且效率与精准度较为理想。

摘要：目的目前,碳埋存技术主要有地质构造埋存、残余气体埋存、溶解埋存及矿物埋存,随着CO_(2)压裂相关技术的应用,有必要针对增能压裂后CO_(2)的埋存机理及其主控因素开展深入研究。方法通过正交实验法,基于影响裂缝内孔隙空间和导流能力的因素,研究支撑剂(石英砂和陶粒)在不同铺砂浓度(5.0 kg/m^(2)、7.5 kg/m^(2)和10.0 kg/m^(2))下施加闭合压力受不同返排率影响的裂缝滞留碳埋存的情况,分析不同因素对裂缝滞留碳埋存影响的最优值。结果CO_(2)埋存主要是超临界状态下的埋存,CO_(2)处于超临界状态时,埋存率在80%以上;随着地层压力下降,埋存率急速降低,在压力降至6 MPa时,埋存率仅剩40%左右。埋存率的影响因素由大到小依次为闭合压力>返排率>支撑剂类型>铺砂浓度。主控因素是闭合压力,随着闭合压力的增加,埋存率逐渐降低。结论解决了对CO_(2)增能压裂裂缝内CO_(2)滞留碳埋存认知不清的问题,明确了4种压裂裂缝相关参数对CO_(2)埋存的影响,在进行CO_(2)增能压裂相关设计时,可依据实验结果对埋存进行预测。

摘要：为探究黑龙江省西部干旱区玉米杂交种主要农艺性状对产量的影响,本试验采用随机区组设计,对12个玉米材料主要农艺性状与产量进行多元统计分析。结果表明:通过相关性分析,产量与单穗粒重呈极显著正相关,与出籽率和穗粗均呈显著正相关;通过偏相关分析,产量与出籽率呈极显著正偏相关,与单穗粒重呈显著正偏相关。在多元线性回归分析中单穗粒重、出籽率、穗行数与产量的复相关系数R=0.965,决定系数R2=0.932,说明此3个性状可以主导93.2%玉米产量的变异,因此建立最优回归方程为Y=-28.344+0.349X4+0.290X7+63.064X8;在通径分析中单穗粒重对产量的直接影响最大,其次是出籽率,说明单穗粒重、出籽率是直接影响玉米产量的重要性状。综上,在该区域选择高产玉米品种时,应注重选择出籽率高和单穗粒重较大的杂交玉米品种。