超级金属铍:未来路在何方

<正>铍(Be),原子序数为4,位于化学元素周期表第二周期第二主族,是最轻的碱土金属元素。铍具有很多特殊的物理化学性质,被广泛应用于工业制造、国防军工、核工业等高新技术领域,有“超级金属”“尖端金属”“空间金属”之称。随着高新技术产业的发展,中国对铍的需求量日益增大。铍已被归于中国的紧缺三稀资源,进口依存率越来越大,保障铍资源供应的稳定迫在眉睫。1铍的发现与性质铍的发现1798年,法国化学家沃克兰(L.N. Vanquelin, 1763—1829)对绿柱石进行分析时,首次发现了铍。     

一种联合空间约束与差异特征聚合的变化检测网络EI北大核心CSCD

变化检测旨在观测地物在不同时序中的表达差异。深度学习已成为实现这一任务的主流手段,现有基于深度学习的遥感变化检测方法中,普遍更专注于对图像中的深度特征进行学习,而忽略了不同层级特征之间语义优势及差距,从而导致检测性能不足。为此,本文提出了一种联合空间约束与差异特征聚合的变化检测网络,通过控制特征信息在网络中的流动,消除检测对象底层特征和高层语义信息之间差异性,提高预测结果的质量。首先,利用孪生网络并结合特征金字塔结构生成多尺度差异特征;然后,使用所提出的坐标自注意力机制(CSAM)对低层特征进行空间约束,强化对变化区域边缘结构及精确位置的学习,并结合经典的卷积注意力模块充分捕捉上下文变化信息;最后,使用门控融合机制提取通道关系,控制多尺度特征的融合,以生成边界清晰、内部完整的变化图像。在变化检测数据集CDD和LEVIR-CD上对本文方法进行了试验,与已有变化检测网络模型进行比较,本文方法在不同场景下均表现出最佳的检测效果。     

典型天气形势与溪洛渡电站发电供求关系的影响

本文利用2015—2017年溪洛渡电站逐日入库及出库流量、逐日电站出力资料、广东逐日用电负荷数据及NCEP逐日再分析资料，针对溪洛渡右岸电站汛期弃水严重、枯期水量不足，电站发电与广东用电需求存在矛盾的几种生产情景，划分为供不应求型、供过于求型和非典型供过于求型3种类型，选取典型个例分析不同类型对应的环流形势和天气成因，并提出今后溪洛渡电站调度的建议。结果表明：每年5、6月，广东常受副热带高压控制，用电需求较大，而宜宾以上流域大多受一致的偏西或西南暖湿气流控制，冷空气活动较弱，不利于产生大范围降水，使得溪洛渡电站发电能力与广东用电需求多呈供不应求型；7—9月，宜宾以上流域多受高原槽及切变线影响，有利于出现明显降水，电站具备满发能力，而华南一般有低涡切变或台风活动，有利于广东出现降水，由于不受副高控制且出现降水，广东用电需求降低，导致出现供过于求型；如广东在副热带高压控制之下，用电需求旺盛，但溪洛渡右岸具备满发能力而出现弃水的情景，往往是因为西南地区降水总体较强，其他水电站加大出力，而电网送出受限等多方面因素影响，导致电网对溪洛渡右岸的电能需求减少，即出现非典型供过于求型。在实际发电生产中可根据天气环流形势提前研判，更加有针对性地开展水库调度、优化电站运行，增加汛期水电电能的有效消纳以及水能资源充分利用。