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本發(fā)明公開(kāi)了一種井間并行電阻率 CT 測(cè)試方法，是對(duì)鉆孔間地質(zhì)條件及構(gòu)造特征進(jìn)行探查的一種物探技術(shù)。通過(guò)在兩兩鉆井之間布置測(cè)試系統(tǒng)，形成 64 個(gè)電極的井間測(cè)線，采用并行電法數(shù)據(jù)采集技術(shù)進(jìn)行單極或偶極供電與測(cè)試，獲得井間電性采集數(shù)據(jù)，形成井間不同電極間層析數(shù)據(jù)體。通過(guò)井間電阻率層析成像技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)測(cè)試區(qū)域電阻率及激電參數(shù)成像，進(jìn)一步評(píng)價(jià)其巖層及構(gòu)造特征狀況，獲得地質(zhì)解釋成果及認(rèn)識(shí)。該套測(cè)試系統(tǒng)可完成 1200m 深井的數(shù)據(jù)采集。

利用1組并列的IGBT作為驅(qū)動(dòng)原件，利用多個(gè)電磁繼電器進(jìn)行換向。由于只使用1組并列的IGBT,克服以往4組IGBT組合的換向缺點(diǎn)。

主要功能和應(yīng)用領(lǐng)域： 本技術(shù)可實(shí)現(xiàn)人糞便樣本顯微鏡檢有型成分圖像的自動(dòng)識(shí)別與分類，利用計(jì)算機(jī)圖像處理、模式識(shí)別及人工智能的理論與技術(shù)，對(duì)顯微鏡下拍攝到的糞便樣本圖像進(jìn)行研究，通過(guò)對(duì)各種有型成分形態(tài)和顏色信息等進(jìn)行特征匹配與分類計(jì)數(shù)，分別標(biāo)示出紅細(xì)胞、白細(xì)胞、蟲(chóng)卵和真菌孢子等不同種類的有型成分，從而達(dá)到在線自動(dòng)識(shí)別有型成分的目的，作為醫(yī)院臨床診斷的依據(jù)。該技術(shù)可擴(kuò)展應(yīng)用于醫(yī)院尿液、白帶、腦脊液、胸腹水、胃液、精液等常規(guī)檢查，并可用于脫落細(xì)胞學(xué)的癌及癌前病變檢測(cè)及分析。 特色及先進(jìn)性： 1）復(fù)雜背景環(huán)境下的自動(dòng)識(shí)別。采用自適應(yīng)雙閉值分割算法進(jìn)行粗分割，提取出ROI區(qū)域中的單個(gè)細(xì)胞或細(xì)胞群作為分析目標(biāo)，細(xì)胞圖像的精細(xì)分割將在每個(gè)ROI區(qū)域里完成，極大地減少了數(shù)據(jù)運(yùn)算量。 2）針對(duì)形態(tài)各異和邊緣模糊圖像的精準(zhǔn)分割。針對(duì)有型成分的顯微生物圖像特點(diǎn)，去除邊界拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)復(fù)雜、細(xì)胞各組成區(qū)域內(nèi)灰度不均勻以及成像易受噪聲干擾等因素的影響，基于Chan一Vese模型，提出幾何活動(dòng)輪廓模型方法，使用幾個(gè)獨(dú)立的水平集進(jìn)行有型成分圖像的分割，與傳統(tǒng)分割方法對(duì)比準(zhǔn)確率提升30%。 3）針對(duì)種類繁多的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成識(shí)別。基于普通神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)泛化能力不高的問(wèn)題，提出利用有限個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行集成并將其結(jié)果進(jìn)行合成，顯著的提高整個(gè)分類學(xué)習(xí)器的泛化能力，提高了整個(gè)系統(tǒng)的識(shí)別能力。 4）采用重疊分離算法精準(zhǔn)分類。有型成分分離、細(xì)胞個(gè)數(shù)的準(zhǔn)確讀取決定了整個(gè)系統(tǒng)的精準(zhǔn)程度。通過(guò)尋找到合適的分離點(diǎn)并構(gòu)建分離線，實(shí)現(xiàn)重疊區(qū)域的快速合理分離，從而將粘連、重疊的細(xì)胞分離開(kāi)來(lái)，并進(jìn)行準(zhǔn)確計(jì)數(shù)。 技術(shù)指標(biāo)： 有型成分 漏檢率 誤檢率 白細(xì)胞 5% 15% 膿球 20% 30% 吞噬細(xì)胞 20% 30% 紅細(xì)胞 5% 15% 孢子 15% 25% 夏科雷登結(jié)晶 10% 10% 寄生蟲(chóng) 5% 15% 脂肪球 10% 15% 單張圖片檢測(cè)時(shí)間：＜0.5 s 關(guān)鍵問(wèn)題和實(shí)施效果 現(xiàn)今國(guó)內(nèi)大多數(shù)醫(yī)院和研究單位對(duì)生物細(xì)胞或微生物病菌等檢測(cè)還是采用人工處理的方式，即將樣品制成涂片，在顯微鏡下觀察并根據(jù)大小、形狀等特征進(jìn)行分類計(jì)數(shù)以得到數(shù)據(jù)結(jié)果，醫(yī)務(wù)人員再通過(guò)這些數(shù)據(jù)結(jié)果憑借自身的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)診斷病癥或得出研究數(shù)據(jù)。該技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)樣本顯微鏡檢有型成分的自動(dòng)識(shí)別，滿足了臨床開(kāi)展常規(guī)及特殊檢測(cè)需要，使得生物檢測(cè)在自動(dòng)化、無(wú)異味、無(wú)危險(xiǎn)性的情況下進(jìn)行，提高了檢測(cè)效率，改善工作環(huán)境，保護(hù)工作人員，降低檢測(cè)成本和檢測(cè)時(shí)間，提高在國(guó)際市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)力，有利于醫(yī)療檢測(cè)行業(yè)的智能化發(fā)展。該技術(shù)可識(shí)別的部分生物細(xì)胞圖像如下圖所示。 紅細(xì)胞 白細(xì)胞 霉菌 蟲(chóng)卵

本技術(shù)可實(shí)現(xiàn)人糞便樣本顯微鏡檢有型成分圖像的自動(dòng)識(shí)別與分類，利用計(jì)算機(jī)圖像處理、模式識(shí)別及人工智能的理論與技術(shù)，對(duì)顯微鏡下拍攝到的糞便樣本圖像進(jìn)行研究，通過(guò)對(duì)各種有型成分形態(tài)和顏色信息等進(jìn)行特征匹配與分類計(jì)數(shù)，分別標(biāo)示出紅細(xì)胞、白細(xì)胞、蟲(chóng)卵和真菌孢子等不同種類的有型成分，從而達(dá)到在線自動(dòng)識(shí)別有型成分的目的，作為醫(yī)院臨床診斷的依據(jù)。該技術(shù)可擴(kuò)展應(yīng)用于醫(yī)院尿液、白帶、腦脊液、胸腹水、胃液、精液等常規(guī)檢查，并可用于脫落細(xì)胞學(xué)的癌及癌前病變檢測(cè)及分析。

新冠病毒除了呼吸道傳播以外，是否還有其他途徑，這一直是科研人員關(guān)心的熱點(diǎn)問(wèn)題。2月26日，浙江大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬第一院副院長(zhǎng)、眼科學(xué)科帶頭人沈曄教授團(tuán)隊(duì)，在《醫(yī)學(xué)病毒學(xué)雜志》(Journal of Medical Virology)在線發(fā)表了一項(xiàng)研究工作，揭示在研究的新冠肺炎患者樣本中，存在一名結(jié)膜炎患者的眼淚和結(jié)膜分泌物樣本，在核酸檢測(cè)中出現(xiàn)病毒陽(yáng)性結(jié)果。該研究第一作者為夏建華，共同通訊作者為沈曄、郭東煜。論文第一單位為浙江大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬第一醫(yī)院。沈曄介紹，研究不同的傳播方式，對(duì)于把握新冠病毒傳染規(guī)律，改進(jìn)疾病治療方法和防控措施具有重要意義。浙大科研人員從1月26日至2月9日在浙江大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬第一醫(yī)院確診的30例新冠肺炎患者，對(duì)他們的淚液和結(jié)膜分泌物混合物開(kāi)展研究。在第一階段6例樣本研究中，均未發(fā)現(xiàn)核酸檢測(cè)病毒陽(yáng)性。團(tuán)隊(duì)果斷認(rèn)為，已有樣本并不具有代表性與全面性，為此需要延長(zhǎng)觀察周期，繼續(xù)留在隔離病房開(kāi)展采樣與研究。研究團(tuán)隊(duì)在一位新冠肺炎患者身上發(fā)現(xiàn)，該病人左眼具有結(jié)膜炎癥，即新冠引起的紅眼病，而右眼沒(méi)有此癥狀。而在此前的了解中，該患者入院前無(wú)結(jié)膜炎。本次研究中的其他患者樣品核酸檢測(cè)均為陰性。研究樣本這位患者眼部的差異性非常具有代表性，在征得同意后，我們就研究結(jié)膜炎癥是否與病毒具有聯(lián)系。”通過(guò)核酸檢測(cè)，浙大研究人員發(fā)現(xiàn)患有結(jié)膜炎的左眼新冠病毒檢測(cè)為陽(yáng)性，而右眼則是陰性。為確保研究準(zhǔn)確性，對(duì)兩只眼睛的結(jié)膜分泌物做了三次核酸檢查，結(jié)果均一致。目前該患者通過(guò)抗病毒綜合治療，整體治愈的情況下，結(jié)膜炎癥也轉(zhuǎn)好，再次檢測(cè)眼部病毒轉(zhuǎn)陰。對(duì)于患者是如何因新冠病毒發(fā)生眼部結(jié)膜炎癥的，科研人員表示仍在持續(xù)研究。

成果簡(jiǎn)介： 主要功能和應(yīng)用領(lǐng)域： 本技術(shù)可實(shí)現(xiàn)人糞便樣本顯微鏡檢有型成分圖像的自動(dòng)識(shí)別與分類，利用計(jì)算機(jī)圖像處理、模式識(shí)別及人工智能的理論與技術(shù)，對(duì)顯微鏡下拍攝到的糞便樣本圖像進(jìn)行研究，通過(guò)對(duì)各種有型成分形態(tài)和顏色信息等進(jìn)行特征匹配與分類計(jì)數(shù)，分別標(biāo)示出紅細(xì)胞、白細(xì)胞、蟲(chóng)卵和真菌孢子等不同種類的有型成分，從而達(dá)到在線自動(dòng)識(shí)別有型成分的目的，作為醫(yī)院臨床診斷的依據(jù)。該技術(shù)可擴(kuò)展應(yīng)用于醫(yī)院尿液、白帶、腦脊液、胸腹水、胃液、精液等常規(guī)檢查，并可用于脫落細(xì)胞學(xué)的癌及癌前病變檢測(cè)及分析。 特色及先進(jìn)性： 1）復(fù)雜背景環(huán)境下的自動(dòng)識(shí)別。采用自適應(yīng)雙閉值分割算法進(jìn)行粗分割，提取出ROI區(qū)域中的單個(gè)細(xì)胞或細(xì)胞群作為分析目標(biāo)，細(xì)胞圖像的精細(xì)分割將在每個(gè)ROI區(qū)域里完成，極大地減少了數(shù)據(jù)運(yùn)算量。 2）針對(duì)形態(tài)各異和邊緣模糊圖像的精準(zhǔn)分割。針對(duì)有型成分的顯微生物圖像特點(diǎn)，去除邊界拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)復(fù)雜、細(xì)胞各組成區(qū)域內(nèi)灰度不均勻以及成像易受噪聲干擾等因素的影響，基于Chan一Vese模型，提出幾何活動(dòng)輪廓模型方法，使用幾個(gè)獨(dú)立的水平集進(jìn)行有型成分圖像的分割，與傳統(tǒng)分割方法對(duì)比準(zhǔn)確率提升30%。 3）針對(duì)種類繁多的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成識(shí)別。基于普通神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)泛化能力不高的問(wèn)題，提出利用有限個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行集成并將其結(jié)果進(jìn)行合成，顯著的提高整個(gè)分類學(xué)習(xí)器的泛化能力，提高了整個(gè)系統(tǒng)的識(shí)別能力。 4）采用重疊分離算法精準(zhǔn)分類。有型成分分離、細(xì)胞個(gè)數(shù)的準(zhǔn)確讀取決定了整個(gè)系統(tǒng)的精準(zhǔn)程度。通過(guò)尋找到合適的分離點(diǎn)并構(gòu)建分離線，實(shí)現(xiàn)重疊區(qū)域的快速合理分離，從而將粘連、重疊的細(xì)胞分離開(kāi)來(lái)，并進(jìn)行準(zhǔn)確計(jì)數(shù)。 技術(shù)指標(biāo)： 有型成分 漏檢率 誤檢率 白細(xì)胞 5% 15% 膿球 20% 30% 吞噬細(xì)胞 20% 30% 紅細(xì)胞 5% 15% 孢子 15% 25% 夏科雷登結(jié)晶 10% 10% 寄生蟲(chóng) 5% 15% 脂肪球 10% 15% 單張圖片檢測(cè)時(shí)間：＜0.5 s 關(guān)鍵問(wèn)題和實(shí)施效果 現(xiàn)今國(guó)內(nèi)大多數(shù)醫(yī)院和研究單位對(duì)生物細(xì)胞或微生物病菌等檢測(cè)還是采用人工處理的方式，即將樣品制成涂片，在顯微鏡下觀察并根據(jù)大小、形狀等特征進(jìn)行分類計(jì)數(shù)以得到數(shù)據(jù)結(jié)果，醫(yī)務(wù)人員再通過(guò)這些數(shù)據(jù)結(jié)果憑借自身的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)診斷病癥或得出研究數(shù)據(jù)。該技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)樣本顯微鏡檢有型成分的自動(dòng)識(shí)別，滿足了臨床開(kāi)展常規(guī)及特殊檢測(cè)需要，使得生物檢測(cè)在自動(dòng)化、無(wú)異味、無(wú)危險(xiǎn)性的情況下進(jìn)行，提高了檢測(cè)效率，改善工作環(huán)境，保護(hù)工作人員，降低檢測(cè)成本和檢測(cè)時(shí)間，提高在國(guó)際市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)力，有利于醫(yī)療檢測(cè)行業(yè)的智能化發(fā)展。該技術(shù)可識(shí)別的部分生物細(xì)胞圖像如下圖所示。

產(chǎn)品詳細(xì)介紹萬(wàn)向抽氣罩（吸頂式、壁式）關(guān)節(jié)：高密度PP 材質(zhì)，可360°旋轉(zhuǎn)調(diào)節(jié)方向，易折卸、重組及清洗關(guān)節(jié)密封圈：不易老化之高密度橡膠支撐彈簧/ 關(guān)節(jié)連接桿：304 不銹鋼關(guān)節(jié)松緊旋鈕：高密度PP 制成，內(nèi)嵌銅質(zhì)螺母，與關(guān)節(jié)連接桿鎖合氣流調(diào)節(jié)閥：手動(dòng)調(diào)節(jié)外部閥門(mén)旋鈕，控制進(jìn)入之氣流量拱形/ 杯形集氣罩：直徑375mm/200mm，高密度PP 制成，紅色、灰色和透明三種選擇伸縮導(dǎo)管：直徑75mmPVC / PP固定架：高密度PP 材質(zhì)( 吸頂式/ 壁式)FUME EXHAUST(CEILING/WALL)Joint:high grade PP,to be 360° swiveled,dismantled & assembled easily for cleaningJoint seal ring: High-density anti-aging rubberSupport spring/center bolt:stainless steel 304Adjustable joint knob:high grade PP with a molded-in brass nut locking with center boltAir flow control valve: adjust the external valve knob manually to control the entering of the gas flowDome/cup hood:D375mm/200mm, high grade PP red, grey & transparent availableRigid Flexible Duct:D75mm PVC/PPBracket:high grade PP (ceiling/wall mounted)

設(shè)備用途及特點(diǎn) 一、 用途 TXYS系列銑邊機(jī)是考察國(guó)內(nèi)外同類產(chǎn)品的基礎(chǔ)上研發(fā)而成的以銑代刨、焊接前加工板材坡口的先進(jìn)高效的銑削設(shè)備。相對(duì)于刨邊機(jī)，節(jié)省能源。是壓力容器、造船、電力、化工、鋼結(jié)構(gòu)等行業(yè)實(shí)現(xiàn)焊接自動(dòng)化必不可少的裝備。 二、特點(diǎn) 1、獨(dú)有的動(dòng)力頭構(gòu)造，絕無(wú)漏油現(xiàn)象。 2、動(dòng)力頭任意銑削0 — -45°;0 — 80°坡口; 3、滑觸線安裝于導(dǎo)軌下側(cè)，有效防止鐵屑進(jìn)入造成故障； 4、銑削中心縮短，減少震動(dòng)，精度提高； 5、往返銑削，提高銑削效率； 6、優(yōu)化行走機(jī)構(gòu)，穩(wěn)定性提高； 7、國(guó)標(biāo)刀盤(pán)，互換性強(qiáng)； 8、銑削使用范圍擴(kuò)大； 9、床體振動(dòng)時(shí)效消除應(yīng)力，長(zhǎng)期使用無(wú)變形； 10、獨(dú)有完善的液壓系統(tǒng)，采用自動(dòng)保壓系統(tǒng)，當(dāng)壓力達(dá)到設(shè)置值時(shí)，油泵電機(jī)自動(dòng)停止工作，待低于最小設(shè)置值時(shí)，重新啟動(dòng)。既節(jié)約電能，主要可以減少液壓油長(zhǎng)期擠壓引起的熱量，更好地延長(zhǎng)各方面的使用壽命。 11、油缸活塞直80mm，活塞桿鍍鉻處理，采用骨架式密封圈，經(jīng)久耐用不易漏油。油缸壓腳下面積為：300*190。 12、設(shè)備結(jié)構(gòu)合理，運(yùn)行平穩(wěn)。

目前，油氣輸送主要靠大口徑管道完成的，管道直徑多在500mm以上，甚至達(dá)到 1000mm。為防止管道內(nèi)壁的銹蝕、結(jié)蠟、雜質(zhì)的沉積以及降低流體在管道內(nèi)部輸送阻力，通 常需在管道內(nèi)壁涂上一層涂料。本發(fā)明主要涉及天然氣管道內(nèi)涂減阻涂料。當(dāng)前，用于管道減 阻內(nèi)涂的涂料多為溶劑型涂料，溶劑多為二甲苯、正丁醇等一種或幾種混合。溶劑型涂料雖然 施工性能較好，但也存在很多缺點(diǎn)：VOC含量過(guò)高污染環(huán)境，影響施工人員健康，有火災(zāi)隱 患，且溶劑的揮發(fā)還導(dǎo)致漆膜質(zhì)量下降。涂料的發(fā)展趨勢(shì)便是水性涂料、無(wú)溶劑涂料以及粉末 涂料代替溶劑型涂料。無(wú)溶劑涂料克服溶劑型涂料的缺點(diǎn)，但也存在自身缺點(diǎn)：一般粘度較 大，施工性能差，由于成膜樹(shù)脂分子量較小交聯(lián)密度高，涂層較脆。 為了克服無(wú)溶劑涂料的上述缺點(diǎn)，華東理工大學(xué)開(kāi)發(fā)了一種表面光潔度高、耐磨性好、表 面能較低的天然氣管道用減阻內(nèi)涂涂料。該涂料有A、B雙組份組成，質(zhì)量穩(wěn)定，施工簡(jiǎn)單。 所采用的技術(shù)方案之一是提供制備顆粒直徑小，團(tuán)聚較少，與樹(shù)脂相溶性好的顏填料改性手 段。改性后的粉體團(tuán)聚明顯減少，顆粒直徑較小，改性后的粉體與成膜樹(shù)脂相溶性也大大提 高，能在樹(shù)脂體系里有很好的分散效果。

本發(fā)明涉及膦酸鹽阻垢緩蝕劑的離子色譜分離分析方法，特別涉及等度分離非抑制電導(dǎo)檢測(cè)的膦酸鹽阻垢緩蝕劑的離子色譜分離分析方法。包括以下步驟：基線測(cè)繪、進(jìn)樣和離子交換、洗脫、非抑制電導(dǎo)檢測(cè)分析；本發(fā)明對(duì)三種常用膦酸鹽阻垢緩蝕劑能進(jìn)行良好的分離分析，保留時(shí)間、峰高、峰面積的相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)偏差均小于4％，工藝流程大為簡(jiǎn)化，本方法可用于膦酸鹽阻垢緩蝕劑含量的檢測(cè)，為也可同時(shí)檢測(cè)實(shí)際樣品的純度。