分子模拟技术在乳化沥青研究中的应用

利用分子模拟技术对乳化沥青的乳化和稳定机制进行研究。选用结构不同的基质沥青,基于改进的B-L法,构建三维无定型平均结构;利用分子模拟软件构建水/乳化剂/沥青体系进行分子动力学模拟;通过界面形成能、界面层厚度、扩散系数等参数研究沥青与乳化剂相互作用对油水界面性质的影响。结果表明:分子模拟技术能够有效表征乳化沥青乳化和稳定机制;随着乳化剂用量的增加,界面形成能增大、界面层厚度增加、分子扩散系数变小,乳化剂单层膜的稳定性增加,降低油水界面张力的能力增强;对于不同的沥青体系,具有高芳碳率、高环烷碳率、高芳香环缩合度、低烷基碳率的沥青与乳化剂的相互作用越强,界面形成能绝对值越大、界面层厚度越大、扩散系数越小,乳化剂降低沥青/水界面能量的能力越强。     

悬浮交联共聚物的粒度分布

以明胶为分散剂,Ｎ,Ｎ’－亚甲基双丙烯酰胺（双ＡＭ）为交联剂,进行了甲基丙烯酸甲酯（ＭＭＡ）和丙烯酸甲酯（ＭＡ）的悬浮交联共聚合反应,研究了分散剂、引发剂、交联剂用量搅拌转速水油比及单体配比对聚合物粒径分布的影响．     

基于特征抽取和SVM分类器的故障诊断

为了提高支撑向量机(Support Vector Machine,SVM)的性能,降低时间开销;提出一种基于特征提取的SVM算法,并将其用于汽轮发电机组的故障诊断;使用KFDA(Kernel Fisher Discriminant Analyst)算法提取汽轮发电机组数据的关键特征,并使用SVM分类器对特征数据集合进行分类检测;实验结果表明:算法是可行和有效的,在分类性能和训练时间上都得到了提高。     

湄洲湾表层沉积物中多环芳烃的含量分布及来源分析

2000年10月在湄洲湾海域6个站位采集表层沉积物样。采用GC／MS法分析其多环芳烃的含量。结果显示：在这些沉积物样中，美国环保署优控的16种多环芳烃的含量分布较为均匀，其范围为196．7～299．7ng／g，平均值为256．1ng／g；显著低于长江口、珠江口及其欧美主要港口表层沉积物中多环芳烃的含量。对多环芳烃特征组分的比值(菲／蒽比值，荧蒽／芘比值)及16种多环芳烃中四、五和六环总含量的百分比的分析表明：湄洲湾表层沉积物的多环芳烃主要来源于燃料的高温燃烧。     

烧结烟气鼓泡脱硫的三维数值模拟

对钢铁行业烧结工序的烟气脱硫过程进行了数值模拟研究,以220 m2烧结烟气脱硫塔为模拟对象建立了鼓泡脱硫塔气液流动与脱硫反应耦合的三维数理模型,考察了Ca(OH)2浓度、表观气速、入口烟气温度、入口烟气SO2浓度对烟气中SO2脱除率的影响.以表观气速0.11m/s、入口烟气温度418 K、入口烟气SO2浓度1 600 mg/m3、Ca(OH)2浓度0.614 mol/L、浆液温度323 K为基准工况,逐一改变单个运行参数.研究结果表明:当Ca(OH)2摩尔浓度为0.1~0.614 mol/L时,脱硫率随浆液中Ca(OH)2浓度的增加显著增大;当表观气速为0.07~0.21m/s时,脱硫率随流速的增大而降低;当入口烟气温度为370~445 K时,脱硫率随温度的增大而降低;当入口烟气SO2浓度为2 000~2 400 mg/m3时,脱硫率随入口烟气中SO2浓度的增加有所降低.     

厦门-金门海域表层沉积物中多环芳烃在丰枯水期的含量及分布变化特征

１９９５年４月与１０月在厦门－金门海域１０个站位进行了两次沉积物采样,经预处理分离后采用ＧＣ对１６种常见多环芳烃（ＰＡＨｓ）进行定性、定量分析．４月份（丰水期）所采集的沉积物中１６种ＰＡＨｓ总量分布在１２１～３００ｎｇ／ｇ之间,平均２１７ｎｇ／ｇ;ＰＡＨｓ峰值出现在厦门西港港口附近的站位（ＸＪ１－ＸＪ２－ＸＪ３）,其次出现在同安湾附近的ＸＪ５站;ＰＡＨｓ的最低值出现在ＸＪ９站．１９９５年１０月（枯水期）所采集的沉积物中１６种ＰＡＨｓ总量分布在１１５～５６９ｎｇ／ｇ之间,平均２５３ｎｇ／ｇ;ＰＡＨｓ峰值出现在厦门西港港口（ＸＪ２－ＸＪ１－ＸＪ３）,其次在同安湾外的ＸＪ６站,ＰＡＨｓ最低值仍在ＸＪ９站．两次采样相比,丰枯水期沉积物中ＰＡＨｓ总含量基本一致（数量级一致,平均值相对偏差７．７％）,在平面分布上,枯水期沉积物中ＰＡＨｓ峰值相比于丰水期向港湾外略有推移．     

页岩气储层水力裂缝转向扩展机制

从页岩储层岩石断裂力学角度出发,推导三维空间中水力裂缝激活和转向控制方程,将转向扩展的水力裂缝视为不连续正应力条件下的连续延伸。分析控制裂缝转向扩展形态的关键因素和力学特征并进行实例计算。结果表明:从主裂缝扩展长度方向看,水平地应力差越大,裂缝转向后宽度越窄;压裂液排量和黏度越大,裂缝转向后剩余能量越大,裂缝宽度越大;水力裂缝和天然裂缝初始逼近角约为30°时最容易沿天然裂缝发生转向;水力裂缝发生转向后表观形态有较大变化,裂缝向偏离最大主应力方向扩展,造成裂缝宽度变窄;裂缝打开能量的过多耗散造成裂缝总体长度和体积变小;水力裂缝转向能扩展为2~3种裂缝模式的复合。     

降解低浓度二氧化硫废气的菌株分离及其固定化研究

 从硫泉中分离得到17株细菌,用碘量法测定了它们氧化降解SO₂的性能.结果表明,菌株R-1氧化降解性能较强,经鉴定,R-1是氧化亚铁硫杆菌(Thiobacillus ferrooxidans).用海藻酸钠(sodiumalginate)进行固定化包埋试验,通过单因素分析,确定了最佳包埋条件.用上柱通气法测定其净化气相SO₂的能力,其氧化降解SO₂的效率最高达97.01%.结果显示,利用固定化细菌净化低浓度SO₂烟气具可行性,但对其稳定性尚待进一步研究.     

基于数据驱动的气化炉出口温度在线测量

为实时监控气流床气化炉的气化温度和运行状态，收集气化炉激冷系统和反应系统等系统的可测量数据，采用理论计算模型和遗传算法改进的BP(GABP)神经网络模型对气化炉出口温度进行预测，并与工业测量数据进行对比分析。结果表明，由激冷系统理论计算模型可以得到气化炉出口温度，但因测量参数敏感度低，导致温度预测精度和稳定性较差。采用GABP神经网络模型总体上可以提高预测温度的精度和稳定性，但反应系统中由于煤量波动和煤质数据缺乏等原因，导致部分区间预测误差较大；采用激冷系统参数可大幅提高绝大部分区间内温度的预测精度，预测误差保持在15 K以下，可满足不同工况下的气化炉温度实时在线监测需要。     

融合Swin Transformer的虫害图像实例分割优化方法研究

【目的】为了实现对虫害的精准监测，提出了一种融合Swin Transformer的图像实例分割优化方法，以期有效解决复杂真实场景下多幼虫个体图像识别分割困难的问题。【方法】选用Swin Transformer模型，改进Mask R-CNN实例分割模型的主干网部分，对黄野螟幼虫虫害图像进行识别分割。针对不同结构参数的Swin Transformer模型与ResNet模型，调整各层的输入输出维度，将其分别设置为Mask R-CNN的主干网进行对比实验，从定量与定性两个角度分析不同主干网的Mask R-CNN模型对黄野螟幼虫的识别分割精度与效果，确定最佳模型结构。【结果】(1)该方法在虫害识别框选方面的测度(F1)分数可达89.7%,平均精度(A_P)可达88.0%;在虫害识别分割方面的F1分数可达84.3%,A_P可达82.2%。相较于Mask R-CNN,在目标框选与目标分割方面分别提升8.75%与8.40%。(2)对于小目标虫害识别分割任务，该方法在虫害识别框选方面的F1分数可达88.4%,A_P可达86.3%;在虫害识别分割...