Numerical simulation on supersonic combustion of methane

提出了一种CH_4/O_2在超声速气流中燃烧的6方程化学反应模型，并且用在超声速高温空气中横向喷射的二维流场进行了数值模拟验证。特别模拟了不同来流条件和壁面条件对燃烧效率的影响及CH_4和空气中的氧气混合燃烧的过程。数值方法采用二阶精度的Harten-Yee隐式TVD格式，计算结果表明6方程反应模型能较好地反映CH_4/O_2的燃烧过程

地理过程的案例表达与组织——以南海区海洋涡旋为例

案例模型是基于案例推理方法(CBR)的推理基础,而时空数据模型是地理信息系统时空表达的概念基础。基于案例的推理方法应用于地理领域,案例表达则不能仅采取传统的表示方法,需要结合地理问题的特点;但时态地理信息系统(T-GIS)的时空数据模型又不能直接采用,需要考虑地理案例表达和推理的需求。通过对地理案例应用的分析和时空过程特点的总结,提出分级描述框架的地理案例时空过程概念表达模型,并构建其物理表达模型。本文以中国南海海洋涡旋为例进行了验证,表明此模型可应用于具有完整生命周期且变化是连续渐进地理现象的研究

黄爪隼和红隼的繁殖习性记录[J]

红隼和黄爪隼繁殖分布区重叠,二者的外部特征十分相似,但行为却很不相同,包括是否远途迁徙、繁殖过程、食物与食性等。2006年5~6月和2010~2011年春夏及2012年5~7月,采用焦点观察法和路线调查法,对新疆北部几个繁殖区的黄爪隼和红隼的活动规律、栖息地选择、相互距离、繁殖习性、食物组成展开调查。虽然它们的生活环境比较接近,两者巢间距最近约30 m,但取食生态位却是不同的,红隼更喜欢捕捉沙鼠、小鸟、麻蜥或沙蜥等脊椎动物(占84.8%),而黄爪隼则以采食直翅目昆虫、蜈蚣等无脊椎动物为主(占95.3%)。二者每小时捕食育雏频次也显著不同。在中国,黄爪隼可能是一个"入侵"的或"东扩"物种,此消彼..

新疆阿勒泰地区矿产勘查和开发利用战备规划论证研究

内容包括地区区情、矿产勘查开发现状、资源保证程度与预测、矿产经济评价、结构优化、发展模式、矿业区化、战略构想、规划建议与对策；勘查开发与经济发展相结合，总体思想正确，矿业经济划分合理，成矿区及预测区指明了找矿方向，实施优势资源转换战略的对策可操作性强，２０１０年前，争取新发现矿产地１００处，可供详查大、中型基地２０处，有色金属新增储量增长５０￣６２％，矿产品采、选、冶总产值约３２亿元；初步应用效果好，有关部门参考引用了该成果的总体思路、发展方针、矿业布局、战略部署、规划建议；矿产勘查和矿业开发的经济效益显著，到本世纪末预计达１５．５９亿元，相当于１９９２年矿产品产值的两番半。有效利用资源与节约原材料，为保护自然资源与生态环境，提供科学依据，社会效益明显

新疆马先蒿属植物区系特征/Species Diversity and Geographical Distribution of Pedicularis (Orobanchaceae) in Xinjiang[J]

马先蒿属(Pedicularis)植物极具观赏价值和药用价值.根据钟补求提出的马先蒿属新系统,新疆马先蒿属植物共有29种,分属6群,14系.新疆分布的马先蒿属植物的特征:①种类少,占国产马先蒿属植物的8.24％,且特有现象不明显;②集中分布于少数群,之形花群(Sigmantha)、直管群(Orthosiphonia)和无枝群(Apocladus)共有25种,占新疆马先蒿属种类的86.21％.拥有最多种的系是无枝群的多毛系,共10种;③该属在新疆的水平分布与新疆境内主要山系相吻合,垂直分布海拔跨度较大,在900～5 180 m;④新疆马先蒿属植物区系与国内邻近省区联系不是很紧密,但与国外某些邻近地区联系紧密,特别是俄罗斯和哈萨克斯坦,共有种分别占新疆马先蒿属植物总数的58.62％和51.72％

过滤、吸附及灭活病毒的纳米催化材料的快速筛选方法

本发明涉及催化材料，具体地说是一种过滤、吸附及灭活病毒的纳米催化材料的快速筛选方法，具体操作为：1)以100～1000个碱基的核酸分子片段作为探针，采用喷洒或浸泡的方式将核酸分子吸附于催化剂上，然后用不少于探针原液9倍的水进行洗脱，筛选出吸附能力强的、即吸附量为原液重量60％)以上的催化剂；2)将上述步骤选取的催化剂对目标病毒进行吸附、洗脱，对催化剂用水或生理盐水一次或多次洗脱，然后对洗脱液中的病毒进行传统的活性检测；筛选出对病毒的过滤、吸附及灭活作用好的、即吸附量为原液重量95％的催化剂。本发明首先以核酸分子作为探针，建立了对纳米催化材料吸附性能和抗水性能进行快速筛选和评价的方法。带填

JUNO Sensitivity on Proton Decay p→νˉK+p\to \bar\nu K^+ Searches

The Jiangmen Underground Neutrino Observatory (JUNO) is a large liquid scintillator detector designed to explore many topics in fundamental physics. In this paper, the potential on searching for proton decay in $p\to \bar\nu K^+$ mode with JUNO is investigated.The kaon and its decay particles feature a clear three-fold coincidence signature that results in a high efficiency for identification. Moreover, the excellent energy resolution of JUNO permits to suppress the sizable background caused by other delayed signals. Based on these advantages, the detection efficiency for the proton decay via $p\to \bar\nu K^+$ is 36.9% with a background level of 0.2 events after 10 years of data taking. The estimated sensitivity based on 200 kton-years exposure is $9.6 \times 10^{33}$ years, competitive with the current best limits on the proton lifetime in this channel