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输气管道干线截断球阀的气液联动执行机构经常出现误关断的情况,严重影响了管道的安全运行和企业效益.利用事故树定量分析的方法对异常关断事故进行了系统分析.阐述了气液联动执行机构自动关断的原理,利用事故树法详细分析了造成气液联动执行机构异常关断的各种因素,并对各个因素的影响程度进行了定量计算.对可能导致异常关断的29个基本事件进行定量分析后可知:人为失误、ESD误触发、电磁阀掉电、引压管冰堵等因素是造成气液联动执行机构误关断的重要原因.事故树分析结果与管道实际运行情况一致,表明事故树分析方法在实际生产应用中是合理有效的. 相似文献
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刘芳 《中南林业科技大学学报(自然科学版)》1999,(1)
对配合使用酸法、碱法以及加热法提取刺槐叶蛋白的工艺及其工艺条件进行了研究.结果表明,刺槐叶蛋白的提取条件为:常温下料液比为1∶5,pH值为7;刺槐叶蛋白的分离条件为:温度为60℃时,沉淀分离得到叶绿体蛋白,调节pH值为10时分离出细胞质叶蛋白I,调节pH值为2时分离出细胞质叶蛋白质I;刺槐叶蛋白产品的干燥条件为:50~70℃条件下真空干燥.采用此工艺提取刺槐叶蛋白得率为4.7%,提取物中蛋白质含量为50%~80%,原料总氮提取率为75.9%. 相似文献
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A subtractive cDNA library was developed to study genes associated with bud dormancy release in tree peonies.In order to identify genes that are highly expressed in buds released from dormancy,588 clones were examined by differential screening.Of these,185 clones were selected to be sequenced.A total of 37 unique sequences were obtained of which only 31 sequences have matches in the NCBI database or the Arabidopsis thaliana protein database.Semi-quantitative RT-PCR was used to confirm further the expression... 相似文献
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为探讨大气环流指数和地面气象要素对海南省橡胶树白粉病病情指数的影响,利用1962—2009年逐月大气环流指数和逐日地面气象要素资料,根据橡胶树白粉病病情指数等级,结合因子膨化、相关分析和多元回归等方法,筛选影响橡胶树白粉病病情指数的大气环流指数和地面气象要素,构建等级指标,建立预测模型,并对模型进行检验。结果显示:影响橡胶树白粉病病情指数的大气环流指数依次为北半球副高面积指数、北半球副高强度指数、西太平洋副高西伸脊点、北美区极涡面积指数、亚洲区极涡强度指数和印缅槽,显著影响时段为上年7月至当年4月;地面气象要素有平均最高气温、相对湿度、平均气温≥20℃的日数、小雨日数和平均风速,显著影响时段为上年10月至当年1月;基于大气环流指数、地面气象要素、大气环流与地面气象综合因子的橡胶树白粉病病情指数预测模型准确率分别为74.3%~78.8%、74.7%、94.6%~98.3%,表明基于大气环流和地面气象综合因子的模型准确率较高,可作为海南省橡胶树白粉病的中长期预测模型。 相似文献
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The quantity of water available for irrigation is getting scarce in many countries and it assumes great importance for assured crop production, especially in view of the erratic behavior of the monsoon. Thus, there is a pressing need to improve the water efficiency of irrigation systems. One-way of improving the efficiency of the irrigation system is reusing the return flow from the irrigation system. This task requires quantification of return flow, which still remains as a grey area in irrigation water management. The estimation of return flow from the irrigation system is usually obtained using thumb rules depending upon the site-specific conditions like command area conditions and soil properties. In this paper, a hierarchical modeling technique, namely, regression tree is developed for return flow estimation. Regression tree is built through binary recursive partitioning. The effective rainfall, inflow, consumptive water demand, and percolation loss are taken as predictor variables and return flow is treated as the target variable. The applicability of the hierarchical model is demonstrated through a case study of Periyar-Vaigai Irrigation System in Tamil Nadu, India. The model performance shows a good match between the simulated and the field measured return flow values. Results of statistical analysis indicated that the correlation coefficients are high for both single as well as double crop seasons. 相似文献
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