以水热炭为模板制备TiO2光催化剂及其光催化性能研究

以水热炭为模板, 采用溶胶–凝胶法制备TiO₂光催化剂, 并采用X射线衍射(XRD)、傅里叶红外光谱(FTIR)、扫描电子显微镜(SEM)和BET比表面积测定等方法, 对催化剂的物相、组成、形貌和比表面积等进行表征。通过光催化降解甲基橙溶液, 评价样品的光催化性能。研究结果表明: 与TiO₂相比, 以水热炭为模板制备的HTC-TiO₂具有更高的热稳定性, 在煅烧温度较高时仍保持锐钛矿型。HTC-TiO₂具有水热炭的片状结构特征,TiO₂颗粒在HTC表面分散较好, 晶体粒径更小, 比表面积增加, 从而提高其光催化活性。当煅烧温度为450ºC时, 以水热炭为模板制备的HTC-TiO₂对甲基橙的降解率在550 W碘钨灯光照2小时后达到40.6%, 光催化效率比TiO₂(16.2%)提高1.5倍。     

遥感与水动力模型相结合的宽大潮滩历史地形反演

潮滩作为陆海交互区,面积宽广,测量困难,历史地形资料缺失,已经严重影响到潮滩的开发利用。以辐射沙脊群潮滩为实验区,利用1987年前后的TM、MSS影像提取不同潮情下的系列水边线,运用Mike21水动力模型模拟遥感图像对应时刻下的瞬时海面高度,为水边线赋值,进而通过地形反复迭代得到数字高程模型。结果表明,在辐射沙脊群潮滩区,水边线法获取的地形结果与海图上测点的相关性较高,决定系数R~2达0.864,绝对平均误差0.37 m,均方根误差0.41 m,地形结果可用于进一步的潮滩地貌演变分析。     

烃族组成对柴油储存安定性影响研究

针对柴油储存过程中质量衰变问题，利用典型柴油样品，开展烃化合物对中国成品柴油储存安定性影响规律研究。烃组成分析测定结果表明，柴油中总芳烃和链烷烃之间存在很强的相关性（相关系数为0.90）。综合采用相关分析、逐步线性回归等方法，建立了安定性指标与烃组成的关联模型，拟合验证表明模型可靠，可以直接用于柴油储存安定性预测；研究确定了柴油储存安定性的主要影响物质，按照对储存安定性指标影响的严重程度将烃类物质分为三个等级，其中苊烯和三环芳烃对柴油质量衰变影响最大，链烷烃对十六烷值和热值影响最大。     

互联网金融环境下智能投顾对于投资行为的影响

基于国内知名网贷平台的数据，采用固定效应模型和双重差分分析方法，研究了智能投顾的使用对于投资者的投资金额和风险偏好的影响。实证结果表明，智能投顾的使用会减少投资者的单笔投资金额，增加投资者的总投资金额，并使得投资者的风险偏好趋于保守。研究结果丰富了智能投顾和行为金融学的研究内容，加深了智能投顾企业对于投资者行为的理解，使其可以更好地设计和完善相关服务。     

论专门用途英语与体育英语教学的融合——以福建体育职业技术学院为例

专门用途英语（ESP）教学理念对体育英语教学有现实指导意义,二者之间存在逻辑关联。以福建体育职业技术学院调查为例,指出我国高职院校体育英语教学现状不容乐观。针对问题,从教学目标、教学素材、教学关系、教学平台以及教学评价等维度,提出强化专门用途英语与体育英语教学融合的若干建议。     

域外影响下的于赓虞诗学理论

于赓虞是20世纪二三十年代一位重要的诗人和诗论家,学界对其关注不多。他的诗学理论更是鲜有学者涉及,谈及所受的域外影响也总是拘泥于浪漫主义和象征主义,尤其是指向象征主义诗人波德莱尔。实际对于赓虞诗学理论形成产生了重要影响的域外因素还有《鲁拜集》、文论家厨川白村和诗人华兹华斯,即一部诗集、一位文论家和一位诗人。     

基于Mobile-C移动代理的移动机器人的控制

本文提出一种使用Mobile-C移动代理控制移动机器人的方法,详细介绍了Mobile-C的结构和报文格式,以及与Ch结合的优势.机器人通过Mobile-C移动代理的控制,可以在运行中动态地切换成新的算法,来处理意料之外的情况.文章最后用一个分布式应用的实验说明了Mobile-C移动代理控制机器人的方法.     

X80级管线钢的开发研究

根据X80级管线钢技术要求,对湘潭钢铁(集团)有限公司试制X80级管线钢进行成分设计、相变规律和再结晶规律研究,开发出了1 016×22.0 mm X80级热轧钢板.检验结果表明,各项性能指标均满足技术要求.     

一种参数自调整风电功率预测模型

为了提高风电功率预测精度,提出一种参数自调整风电功率预测模型.通过加权递推最小二乘(SWWRLS)方法建立预测模型,侧重当前数据对预测结果的影响,排除了历史数据对预测结果的干扰.模型通过加权递推的方法节省了存储空间,并且提高了模型对外界环境数据变化的自适应性.最后,分别采用支持向量机(SVM)方法、卡尔曼滤波(KF)方法和本文SWWRLS方法,以辽宁省某风电场的真实历史数据进行风电功率预测对比实验,实验结果表明,本文方法建立的模型具有较高的预测精度.     

基于曲波变换的视网膜血管图像增强算法

视网膜血管图像存在像素对比度低等特点,干扰正常的视网膜图像分割.针对视网膜血管的图像特性,提出了一种改进的基于曲波变换的视网膜血管图像增强算法.首先选取视网膜图像的绿色通道分量进行预处理,然后通过对变换系数的自适应增强完成图像的增强处理,并结合改进的形态学变换,实现图像细节的增强和背景噪声的抑制,使得图像对比度得到增强,细节信息更加明显.通过与其他增强算法的比较表明,该算法在增强对比度、降低噪声干扰等方面优于其他算法.