含二茂铁季铵盐有序分子膜的组装与性能研究

在考察了二茂铁季铵盐的表面活性的基础上,制备了含二茂铁季铵盐/氯仿/苯/二次蒸馏水的反相微乳液及二茂铁季铵盐/十八酸混合单分子膜,并通过电导率仪和动态激光光散射仪等对所制备的微乳液进行了表征。结果表明,苯和氯仿的体积比为7∶3的混合溶液为该微乳液形成的最佳有机溶剂;微乳液形成过程中,二茂铁季铵盐的浓度为0.10~1.00mmol/L,10mL微乳液中增溶水量为6~8μL时为佳。若加助表面活性剂正戊醇,则其最佳体积含量为20%。二茂铁季铵盐很难单独在气/液界面铺展成膜,而其与十八酸的混合体系可形成稳定的单分子膜,且二茂铁季铵盐/十八酸混合体系的成膜性能随十八酸含量的增加而增强。     

基于时序分解和SSA-LSTM-Attention模型的尾矿坝位移预测

针对尾矿坝位移变形的动态特性和传统预测模型在进行尾矿坝位移预测中的不足，提出了一种基于时序分解和SSA-LSTM-Attention模型的尾矿坝位移预测方法。首先，通过ICEEMDAN将尾矿坝位移监测数据进行分解为趋势项和波动项；其次，一方面采用高斯拟合方法对趋势项进行拟合预测，另一方面通过灰色关联度进行波动项相关影响因子筛选，并将注意力机制与LSTM相结合，建立了基于注意力机制及LSTM的波动项位移预测模型，同时利用SSA对该模型的超参数寻优；最后，将趋势项与波动项叠加得到总的位移预测值。以攀西地区某尾矿库为例对模型性能进行了验证，并与BP、LSTM、LSTM-Attention等模型进行对比，结果表明，该方法得到的均方根误差、平均绝对误差和确定系数分别0.742mm、0.553mm和0.994，所提方法能较大幅度提高尾矿坝位移变形的预测精度。