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准确快速测定铜精矿中7种稀有金属元素(镓铟锗硒碲铊镧)的分布情况对于铜精矿的综合利用及减少技术性贸易壁垒等方面具有重要意义,因锗和铊等目标元素含量低至10-7级,要求分析方法具有高灵敏度。本文应用微波消解-电感耦合等离子体质谱方法实现了7种稀有金属元素的快速准确测定。以盐酸-硝酸混合酸(体积比3:2)作为样品的微波消解试剂,选取合适的分析质量、调谐仪器及数学校正方程等三种方式消除质谱干扰。在优化的实验条件下,目标元素加标回收率为80.2%~123.3%,相对标准偏差小于13.4%。硒的检出限为1.3 mg/kg,另外6种目标元素的检出限均低于0.08 mg/kg。本法目标元素的检出限均低于电感耦合等离子体发射光谱或原子吸收光谱法测定相应元素的检出限。该方法降低了试剂空白,简化了操作流程,提高了分析灵敏度,实现了铜精矿目标元素的同时分析。 相似文献
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煤岩弹性力学性质是煤层顶底板稳定性分析的重要参数,是煤矿实现安全、绿色开采的基础。随着煤矿开采程度和煤层埋深的增加,容易出现顶底板事故,从而影响矿井的安全生产。以往通过岩心测试获取岩石力学参数的方法具有数据离散、费用高、周期长的缺点,已不能满足生产的需要。在对东胜煤田南部的布尔台煤矿钻孔测井和岩心力学测试数据分析的基础上,探索了声波测井与岩石力学参数的关系,建立计算弹性力学性质参数的数学模型,经井检孔验证,相对误差仅0.9%,表明利用声波测井计算力学参数是可信的,并可快速、连续地建立岩石力学剖面。根据岩石力学计算结果,对煤矿主采煤层顶底板岩石的力学性质进行了分析,依据顶底板稳定性评价标准对煤层顶底板的稳定性进行了分类评价。结果表明:研究区主要可采煤层的顶底板多以粉砂岩、细砂岩及砂质泥岩为主,煤层顶板多数为不稳定Ⅰa类层,煤层底板多数为较软Ⅲb类层,煤层顶底板的稳定性较差;主采煤层顶底板硬度差异较大,普氏系数一般小于6,可采掘性较好,适合开展综合机械化开采。 相似文献
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脐带缆是进行水下油气资源开采的关键设备,在深海油气资源的开发过程中起着至关重要的作用。脐带缆是由多种功能单元螺旋缠绕而成的非粘结复合结构,各层构件之间会出现接触摩擦与滑动现象,使脐带缆的截面设计和结构分析变得十分困难。本文结合国内外研究的成果,在对脐带缆结构进行理论分析的基础上,利用ANSYS软件分别对无铠装和有铠装脐带缆进行数值模拟分析,采用梁单元和壳单元模拟管件,并用点-点和点-面接触单元模拟管件之间的相互作用,将数值模拟结果与理论计算结果进行对比,探讨不同的管件缠绕角度、摩擦因数对脐带缆的拉伸和弯曲刚度的影响。分析结果可为工程应用提供参考和借鉴。 相似文献
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该文以氯化钙溶液进行提取,采用电感耦合等离子体质谱法和原子荧光光谱法,测定农用地土壤中Cd,As,Pb,Cr,Cu,Zn,Ni等7种重金属可提取态,检出限在0.003~0.06 mg/kg之间。该方法用于4个可提取态质控样品的测定,测定值与推荐值基本相符,测定的相对标准偏差(n=8)在3.3%~9.1%之间。基于800余件农用地土壤样品的测定数据,对7种重金属可提取态与土壤pH值及重金属总量之间的关系进行了初步考察。结果表明,7个重金属可提取态和总量关系无明显相关性,仅在土壤酸性条件下可提取态Cd与总量Cd呈正相关性。7种重金属提取率大小顺序为Cd>Zn>Ni>Cu,As>Pb>Cr,其中Cd,Zn,Ni,Cu,Pb的提取率随土壤pH值的增大而迅速下降,而As,Cr在土壤碱性条件下的提取率略高于中酸性条件下的提取率。 相似文献
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In this paper, we utilized the deep convolutional neural network D-LinkNet, a model for semantic segmentation, to analyze the Himawari-8 satellite data captured from 16 channels at a spatial resolution of 0.5 km, with a focus on the area over the Yellow Sea and the Bohai Sea (32°–42°N, 117°–127°E). The objective was to develop an algorithm for fusing and segmenting multi-channel images from geostationary meteorological satellites, specifically for monitoring sea fog in this region. Firstly, the extreme gradient boosting algorithm was adopted to evaluate the data from the 16 channels of the Himawari-8 satellite for sea fog detection, and we found that the top three channels in order of importance were channels 3, 4, and 14, which were fused into false color daytime images, while channels 7, 13, and 15 were fused into false color nighttime images. Secondly, the simple linear iterative super-pixel clustering algorithm was used for the pixel-level segmentation of false color images, and based on super-pixel blocks, manual sea-fog annotation was performed to obtain fine-grained annotation labels. The deep convolutional neural network D-LinkNet was built on the ResNet backbone and the dilated convolutional layers with direct connections were added in the central part to form a string-and-combine structure with five branches having different depths and receptive fields. Results show that the accuracy rate of fog area (proportion of detected real fog to detected fog) was 66.5%, the recognition rate of fog zone (proportion of detected real fog to real fog or cloud cover) was 51.9%, and the detection accuracy rate (proportion of samples detected correctly to total samples) was 93.2%. 相似文献
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